- 前两篇分别讲了最小闭环和 RDB 混合过滤。第三篇把它落到一个常见 AI 应用场景：本地知识库。 先说结论 本地知识库不是把整篇文章直接塞进一个向量字段。 更常见的做法是：先把长文本切成片段，再给每个片段生成向量。检索时先找相似片段，后续再把片段交给摘要、问答或生成模块。 这个 Demo 做什么 页面把一段长文本切成多 前两篇分别讲了最小闭环和 RDB 混合过滤。第三篇把它落到一个常见 AI 应用场景：本地知识库。 先说结论 本地知识库不是把整篇文章直接塞进一个向量字段。 更常见的做法是：先把长文本切成片段，再给每个片段生成向量。检索时先找相似片段，后续再把片段交给摘要、问答或生成模块。 这个 Demo 做什么 页面把一段长文本切成多
- 前面 RDB 已经写到事务和 Sendable。再往 AI 应用走一步，就会遇到“向量数据库”。 这次以华为官方文档《通过向量数据库实现数据持久化 (ArkTS)》为准：向量数据库从 API version 18 开始支持，它既能保存向量数据，也能继续处理标量的关系型数据。`floatvector` 用来保存向量化结果，查询时可以用向量距离做排序。 前面 RDB 已经写到事务和 Sendable。再往 AI 应用走一步，就会遇到“向量数据库”。 这次以华为官方文档《通过向量数据库实现数据持久化 (ArkTS)》为准：向量数据库从 API version 18 开始支持，它既能保存向量数据，也能继续处理标量的关系型数据。`floatvector` 用来保存向量化结果，查询时可以用向量距离做排序。
- RDB 前面已经写过建表、CRUD、升级、事务和 Sendable。再往多设备场景走，就会遇到一个容易混的点：关系型数据库也能做跨设备同步，但它不是“把普通表自动复制到另一台设备”。 官方文档《关系型数据库跨设备数据同步 (ArkTS)》里讲得很明确：先把表设置为分布式表，再通过同步接口在可信设备之间同步数据。API RDB 前面已经写过建表、CRUD、升级、事务和 Sendable。再往多设备场景走，就会遇到一个容易混的点：关系型数据库也能做跨设备同步，但它不是“把普通表自动复制到另一台设备”。 官方文档《关系型数据库跨设备数据同步 (ArkTS)》里讲得很明确：先把表设置为分布式表，再通过同步接口在可信设备之间同步数据。API
- 关系型数据库这一组，前面已经写了建表、CRUD、升级和事务。还剩一个容易被新手误会的点：sendableRelationalStore。 它不是另一个 RDB 引擎，也不是“分布式关系型数据库”。它更像一组工具方法，用来处理可以跨线程传递的数据类型。关系型数据库真正写入时，还是回到 relationalStore.Rd 关系型数据库这一组，前面已经写了建表、CRUD、升级和事务。还剩一个容易被新手误会的点：sendableRelationalStore。 它不是另一个 RDB 引擎，也不是“分布式关系型数据库”。它更像一组工具方法，用来处理可以跨线程传递的数据类型。关系型数据库真正写入时，还是回到 relationalStore.Rd
- 数据库里最怕什么？不是写失败，而是写了一半。 比如你在本地保存一批账单，第一条餐饮写进去了，第二条通勤失败了。页面再一刷新，用户看到一半数据，后面就很难解释。这种场景就该用事务。 官方文档可以先放在手边： 通过关系型数据库实现数据持久化 relationalStore API 参考 先说结论 事务不是“高级写法”，它只 数据库里最怕什么？不是写失败，而是写了一半。 比如你在本地保存一批账单，第一条餐饮写进去了，第二条通勤失败了。页面再一刷新，用户看到一半数据，后面就很难解释。这种场景就该用事务。 官方文档可以先放在手边： 通过关系型数据库实现数据持久化 relationalStore API 参考 先说结论 事务不是“高级写法”，它只
- 本地数据库最容易被忽略的一件事，就是升级。 第一版上线时你可能只存一个 title。过几天产品说笔记要加分类，于是你想加一个 category 字段。新用户当然没问题，老用户手机里已经有旧表了，这时就不能靠删库重建糊过去。 这篇就用一个很小的例子，演示 RDB 怎么处理表结构升级。 官方文档可以先放在手边： 通过关系型 本地数据库最容易被忽略的一件事，就是升级。 第一版上线时你可能只存一个 title。过几天产品说笔记要加分类，于是你想加一个 category 字段。新用户当然没问题，老用户手机里已经有旧表了，这时就不能靠删库重建糊过去。 这篇就用一个很小的例子，演示 RDB 怎么处理表结构升级。 官方文档可以先放在手边： 通过关系型
- 上一篇我们已经把 RDB 的建库、建表、插入和读取跑通了。但真实业务里，很少只是“全部读出来”。更常见的是：按关键字搜、按状态筛、按优先级排序，再顺手改一条、删一批。 这篇就把这些操作串起来，重点看 RdbPredicates。 官方文档可以先放在手边： 通过关系型数据库实现数据持久化 relationalStore 上一篇我们已经把 RDB 的建库、建表、插入和读取跑通了。但真实业务里，很少只是“全部读出来”。更常见的是：按关键字搜、按状态筛、按优先级排序，再顺手改一条、删一批。 这篇就把这些操作串起来，重点看 RdbPredicates。 官方文档可以先放在手边： 通过关系型数据库实现数据持久化 relationalStore
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