最近在尝试将一款电竞直播应用适配到HarmonyOS NEXT平台，过程中重点研究了HarmonyOS Design规范下的数据库设计与操作。这里简单记录一些关键点和代码实现，供同行参考。
数据模型设计****
遵循HarmonyOS Design的"简洁高效"原则，电竞直播应用的核心数据模型设计如下：
1. 直播房间表(LiveRoom) ：存储直播间基础信息
2. 赛事表(Tournament) ：记录电竞赛事元数据
3. 用户收藏表(Favorite) ：实现用户收藏功能
使用关系型数据库****
HarmonyOS NEXT的RDB接口(API12)提供了完整的关系型数据库支持，以下是创建表的示例：
typescript
// 创建数据库
import relationalStore from '@ohos.data.relationalStore';
const STORE_CONFIG = {
name: 'EsportsLive.db',
securityLevel: relationalStore.SecurityLevel.S1
};
let rdbStore;
relationalStore.getRdbStore(this.context, STORE_CONFIG, (err, store) => {
rdbStore = store;
// 创建直播房间表
const LIVE_ROOM_TABLE = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS live_room (' +
'room_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,' +
'title TEXT NOT NULL,' +
'anchor_id INTEGER,' +
'tournament_id INTEGER,' +
'online_count INTEGER DEFAULT 0,' +
'FOREIGN KEY (tournament_id) REFERENCES tournament(id))';
// 执行SQL
rdbStore.executeSql(LIVE_ROOM_TABLE);
});
数据操作封装****
按照HarmonyOS Design提倡的"一致性体验"原则，封装了基础数据操作类：
typescript
class LiveRoomDao {
async insertRoom(room: LiveRoom) {
const valueBucket = {
'title': room.title,
'anchor_id': room.anchorId,
'tournament_id': room.tournamentId
};
await rdbStore.insert('live_room', valueBucket);
}
async queryHotRooms(limit: number = 10) {
const predicates = new relationalStore.RdbPredicates('live_room');
predicates.orderByDesc('online_count');
predicates.limit(limit);
const result = await rdbStore.query(predicates,
['room_id', 'title', 'online_count']);
return result;
}
}
数据变化通知****
利用HarmonyOS的观察者模式实现数据实时更新，符合HarmonyOS Design的动态响应准则：
typescript
// 注册观察者
rdbStore.on('dataChange', relationalStore.SubscribeType.SUBSCRIBE_TYPE_ALL, (changedRows) => {
// 处理直播间数据变化
this.refreshLiveList();
});
遇到的问题****
1. 多表联查时需要注意外键约束的显式声明
2. 大批量数据插入时需要合理使用事务
这次适配让我深刻体会到HarmonyOS Design在数据层设计上的巧思，特别是将复杂操作简化的设计哲学。下一步计划研究分布式数据管理在多设备场景下的应用。
（注：以上代码基于HarmonyOS NEXT API12验证通过，实际开发需根据业务需求调整）
