HarmonyOS NEXT 中级开发笔记：电竞直播应用的数据库设计与实践

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。

一、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

二、使用关系型数据库
1、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);
});

2、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;
  }
}

3、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();
});

4、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

总结：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）