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);});
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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; }}
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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();});
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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）
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