HarmonyOS鸿蒙NEXT中级开发笔记：体育赛车应用中的鸿蒙数据库实践

HarmonyOS鸿蒙NEXT中级开发笔记：体育赛车应用中的鸿蒙数据库实践 今天在适配体育赛车类应用时，针对HarmonyOS NEXT的数据库模块做了一些技术验证。HarmonyOS Design强调简洁高效的数据管理，这里记录一下关系型数据库的开发要点（基于API12）。

一、数据库设计考量

按照HarmonyOS Design的"确定性体验"原则，赛车游戏需要持久化以下数据：

• 用户档案（玩家ID、昵称、等级）
• 车辆配置（车型ID、改装参数）
• 赛道记录（赛道ID、最佳圈速、日期）

创建数据库表示例：

import relationalStore from '@ohos.data.relationalStore';

const SQL_CREATE_TABLE = `
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_profile (
    uid INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    level INTEGER DEFAULT 1
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS car_config (
    car_id INTEGER PRIMARY KEY,
    engine_level INTEGER CHECK(engine_level BETWEEN 1 AND 5),
    tire_type TEXT DEFAULT 'standard'
);
`;

let db: relationalStore.RdbStore;
relationalStore.getRdbStore(this.context, {
    name: "race_db.db",
    securityLevel: relationalStore.SecurityLevel.S1
}, (err, store) => {
    db = store;
    db.executeSql(SQL_CREATE_TABLE);
});

二、数据操作优化

遵循HarmonyOS Design的流畅性原则，批量操作使用事务：

async function saveRaceResult(trackId: string, lapTime: number) {
    await db.beginTransaction();
    try {
        const valueBucket = {
            'track_id': trackId,
            'lap_time': lapTime,
            'record_date': new Date().toISOString()
        };
        await db.insert('race_records', valueBucket);
        await db.commit();
    } catch (e) {
        await db.rollback();
        console.error(`Transaction failed: ${e}`);
    }
}

三、数据查询实践

针对赛车排行榜场景，使用谓词查询优化性能：

let predicates = new relationalStore.RdbPredicates('race_records');
predicates.orderByDesc('lap_time')
    .limit(10)
    .equalTo('track_id', 'nurburgring');

db.query(predicates, ['track_id', 'lap_time'], (err, resultSet) => {
    if (resultSet.rowCount > 0) {
        resultSet.goToFirstRow();
        do {
            console.log(`Record: ${resultSet.getString(1)} - ${resultSet.getDouble(2)}s`);
        } while(resultSet.goToNextRow());
    }
    resultSet.close();
});

小结：在HarmonyOS NEXT上开发时，发现其数据库接口与Android Room有相似之处但更轻量。需要注意API12中结果集必须显式关闭，这点与旧版不同。下一步需要测试多设备同步场景下的数据一致性方案。