最近在尝试将一个塑形体操类应用适配到HarmonyOS NEXT平台,记录一下数据库设计与操作方面的一些实践心得。HarmonyOS Design强调简洁流畅的体验,这对数据层的设计也提出了相应要求。

数据库设计考量
按照HarmonyOS Design的"以用户为中心"原则,塑形体操应用的数据模型需要围绕用户训练场景展开。我设计了以下主要表结构:
1.用户表(User):存储用户基本信息
2.训练计划表(TrainingPlan):记录用户制定的训练计划
3.动作库表(Exercise):存储标准塑形动作数据
4.训练记录表(WorkoutRecord):记录每次训练详情

数据库操作实现
使用HarmonyOS的分布式数据管理服务,以下是部分关键代码实现:
typescript

// 数据库初始化
import relationalStore from '@ohos.data.relationalStore';

const STORE_CONFIG = {
  name: 'ShapeExercise.db',
  securityLevel: relationalStore.SecurityLevel.S1
};

let db;
relationalStore.getRdbStore(this.context, STORE_CONFIG, (err, store) => {
  db = store;
  // 创建表
  db.executeSql('CREATE TABLE IF NOT EXISTS Exercise (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT, difficulty INTEGER, duration INTEGER, calories INTEGER)');
});

// 插入训练动作示例
async function insertExercise() {
  const valueBucket = {
    'name': '平板支撑',
    'difficulty': 3,
    'duration': 60,
    'calories': 100
  };
  await db.insert('Exercise', valueBucket);
}

// 查询训练动作
async function queryExercises() {
  const predicates = new relationalStore.RdbPredicates('Exercise');
  predicates.equalTo('difficulty', 3);
  const result = await db.query(predicates, ['id', 'name', 'duration']);
  return result;
}

数据同步与HarmonyOS Design一致性
考虑到HarmonyOS Design强调的多设备协同体验,我实现了训练数据的跨设备同步:
typescript

// 设置数据同步参数
const syncConfig = {
  mode: relationalStore.SyncMode.SYNC_MODE_PUSH,
  // 其他同步参数...
};

// 执行数据同步
db.sync(syncConfig, (err, result) => {
  if (err) {
    console.error(`Sync failed, code is ${err.code},message is ${err.message}`);
    return;
  }
  console.info(`Sync done.`);
});

性能优化实践
遵循HarmonyOS Design的流畅性原则,在数据库操作上做了以下优化:
1.使用事务批量处理训练记录
2.为常用查询字段建立索引
3.实现数据懒加载,分页查询
typescript

// 批量插入训练记录
async function batchInsertRecords(records) {
  await db.beginTransaction();
  try {
    for (let record of records) {
      await db.insert('WorkoutRecord', record);
    }
    await db.commit();
  } catch (e) {
    await db.rollback();
    throw e;
  }
}

这次适配过程中,深刻体会到HarmonyOS Design不仅影响UI层,对数据层设计也有指导意义。下一步计划进一步优化数据模型,更好地支持多设备训练场景。


bianchengyishu
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