关系型数据库选型

要点

PostgreSQL、MySQL、SQLite 是 Hono 项目最常用的三种关系型数据库
PostgreSQL 功能最全面，JSON 支持好，扩展丰富，是 AI 项目的首选
MySQL 生态成熟，云服务商支持好，团队熟悉度高
SQLite 轻量零配置，适合开发、测试和小项目，Cloudflare D1 基于 SQLite
Edge 环境（Workers、Deno Deploy）通常只能用远程连接或 SQLite
选型时团队熟悉度往往比技术差异更重要

1. 三大数据库概览

维度	PostgreSQL	MySQL	SQLite
定位	功能全面的企业级数据库	生态成熟的 Web 数据库	嵌入式轻量数据库
JSON 支持	JSONB，索引和查询能力强	JSON 类型，功能较弱	JSON1 扩展，基础支持
向量支持	pgvector 扩展	无原生支持	sqlite-vss 扩展
并发模型	多版本并发控制（MVCC）	锁机制	单写者
事务	完整 ACID，支持多种隔离级别	完整 ACID	完整 ACID
扩展性	扩展丰富（PostGIS、pgvector 等）	插件较少	扩展有限
部署	需要独立服务	需要独立服务	嵌入式，无服务
云托管	各大云均有	各大云均有	无（除 D1）

2. PostgreSQL

PostgreSQL 是 AI 项目的首选关系型数据库，原因：

JSONB 类型：可以在关系型表里存储 JSON，支持 GIN 索引，查询性能接近专用文档数据库
pgvector 扩展：同一数据库存储业务数据和向量数据，减少运维复杂度
扩展生态：PostGIS（地理信息）、TimescaleDB（时序数据）等扩展覆盖各种场景
标准兼容：严格遵循 SQL 标准，迁移到其他数据库时语法差异小

2.1 与 Hono 集成

// src/lib/db.ts
import { Pool } from 'pg'
import { drizzle } from 'drizzle-orm/node-postgres'
import * as schema from './schema'
 
const pool = new Pool({
  connectionString: process.env.DATABASE_URL,
})
 
export const db = drizzle(pool, { schema })

// src/schema.ts
import { pgTable, uuid, text, timestamp, jsonb } from 'drizzle-orm/pg-core'
 
export const users = pgTable('users', {
  id: uuid('id').primaryKey().defaultRandom(),
  email: text('email').notNull().unique(),
  name: text('name').notNull(),
  metadata: jsonb('metadata'),  // JSONB 类型
  createdAt: timestamp('created_at').defaultNow(),
})

2.2 pgvector 集成

// src/schema.ts
import { pgTable, uuid, text, vector } from 'drizzle-orm/pg-core'
 
export const documentEmbeddings = pgTable('document_embeddings', {
  id: uuid('id').primaryKey().defaultRandom(),
  documentId: uuid('document_id').notNull(),
  chunk: text('chunk').notNull(),
  embedding: vector('embedding', { dimensions: 1536 }).notNull(),
  createdAt: timestamp('created_at').defaultNow(),
})

// 相似度查询
import { sql } from 'drizzle-orm'
import { db } from './lib/db'
import { documentEmbeddings } from './schema'
 
const queryEmbedding = [0.1, 0.2, ...]  // 1536 维
 
const results = await db
  .select({
    id: documentEmbeddings.id,
    chunk: documentEmbeddings.chunk,
    similarity: sql`1 - (${documentEmbeddings.embedding} <=> ${queryEmbedding})`,
  })
  .from(documentEmbeddings)
  .orderBy(sql`${documentEmbeddings.embedding} <=> ${queryEmbedding}`)
  .limit(5)

2.3 适用场景

需要 JSONB 存储半结构化数据
需要向量检索（pgvector）
需要地理信息（PostGIS）
团队有一定 PostgreSQL 经验
项目可能扩展到复杂查询场景

3. MySQL

MySQL 是国内使用最广泛的关系型数据库，优势：

生态成熟：云服务商、ORM、工具链支持完善
团队熟悉：国内开发者普遍熟悉 MySQL
云托管丰富：阿里云 RDS、腾讯云 CDB、AWS RDS 等
性能稳定：读性能优秀，适合读多写少的场景

3.1 与 Hono 集成

// src/lib/db.ts
import { createPool } from 'mysql2/promise'
import { drizzle } from 'drizzle-orm/mysql2'
import * as schema from './schema'
 
const pool = await createPool({
  uri: process.env.DATABASE_URL,
})
 
export const db = drizzle(pool, { schema })

// src/schema.ts
import { mysqlTable, varchar, json, timestamp } from 'drizzle-orm/mysql-core'
 
export const users = mysqlTable('users', {
  id: varchar('id', { length: 36 }).primaryKey(),
  email: varchar('email', { length: 255 }).notNull().unique(),
  name: varchar('name', { length: 255 }).notNull(),
  metadata: json('metadata'),  // JSON 类型
  createdAt: timestamp('created_at').defaultNow(),
})

3.2 与 PostgreSQL 的差异

JSON 支持：MySQL 的 JSON 类型功能较弱，不支持索引（5.7+ 支持生成列索引）
向量支持：无原生向量扩展，需要外部向量数据库
语法差异：自增主键、字符串函数、日期函数等有差异
事务隔离：默认隔离级别不同（MySQL 默认 REPEATABLE READ，PostgreSQL 默认 READ COMMITTED）

3.3 适用场景

团队熟悉 MySQL
云服务商提供优质的 MySQL 托管服务
不需要复杂的 JSON 查询或向量检索
读多写少的场景

4. SQLite

SQLite 是嵌入式数据库，数据存在单个文件里，不需要独立的服务进程。

优势：

零配置：不需要安装、启动数据库服务
轻量：单个文件，便于备份和迁移
性能：读性能优秀，适合读多写少
Edge 兼容：Cloudflare D1 基于 SQLite，适合 Workers 环境

限制：

单写者：同一时刻只能有一个写操作，不适合高并发写入
无网络访问：本地文件，不能跨机器共享
扩展有限：功能不如 PostgreSQL 和 MySQL 丰富

4.1 本地开发

SQLite 是本地开发的最佳选择——不需要启动数据库服务，数据存在文件里，重启不丢失：

// src/lib/db.ts
import Database from 'better-sqlite3'
import { drizzle } from 'drizzle-orm/better-sqlite3'
import * as schema from './schema'
 
const sqlite = new Database('local.db')
export const db = drizzle(sqlite, { schema })

4.2 Cloudflare D1

D1 是 Cloudflare Workers 的托管 SQLite 服务：

// src/lib/db.ts
import { drizzle } from 'drizzle-orm/d1'
import * as schema from './schema'
 
export interface Env {
  DB: D1Database
}
 
export default {
  async fetch(request: Request, env: Env) {
    const db = drizzle(env.DB, { schema })
    // 使用 db 查询
  },
}

D1 的限制：

数据库大小限制 10GB（免费）或 100GB（付费）
每天写入次数有限（免费 5M 行，付费 50M 行）
不支持某些 SQLite 扩展

4.3 适用场景

本地开发和测试
小项目、原型验证
Cloudflare Workers 环境
读多写少的场景
数据量小（单表少于百万行）

5. 选型决策树

是否需要 Edge 环境（Workers、Deno Deploy）？
├── 是 → 数据量小？
│        ├── 是 → SQLite / D1
│        └── 否 → 远程连接 PostgreSQL / MySQL
└── 否 → 是否需要 JSON 查询或向量检索？
         ├── 是 → PostgreSQL（pgvector）
         └── 否 → 团队熟悉度？
                  ├── PostgreSQL → PostgreSQL
                  ├── MySQL → MySQL
                  └── 都不熟悉 → PostgreSQL（功能更全面）

6. 环境差异化配置

实际项目里，不同环境可能使用不同的数据库：

// src/lib/db.ts
import { Pool } from 'pg'
import Database from 'better-sqlite3'
import { drizzle } from 'drizzle-orm/node-postgres'
import { drizzle as drizzleSqlite } from 'drizzle-orm/better-sqlite3'
 
const env = process.env.NODE_ENV
 
if (env === 'production' || env === 'staging') {
  // 生产环境用 PostgreSQL
  const pool = new Pool({ connectionString: process.env.DATABASE_URL })
  export const db = drizzle(pool, { schema })
} else {
  // 开发/测试环境用 SQLite
  const sqlite = new Database('local.db')
  export const db = drizzleSqlite(sqlite, { schema })
}

Drizzle 支持多种数据库后端，schema 定义可以复用：

// src/schema.ts
// 这个 schema 可以同时用于 PostgreSQL 和 SQLite
import { pgTable, uuid, text } from 'drizzle-orm/pg-core'
// 或
import { sqliteTable, text } from 'drizzle-orm/sqlite-core'
 
// 但通常建议按数据库类型分开定义

7. 迁移考量

如果项目后期需要迁移数据库（例如从 SQLite 迁移到 PostgreSQL），需要注意：

数据类型差异：SQLite 的 TEXT vs PostgreSQL 的 VARCHAR、UUID 等
自增主键：SQLite 的 INTEGER PRIMARY KEY vs PostgreSQL 的 SERIAL 或 UUID
日期时间：SQLite 存字符串，PostgreSQL 有 TIMESTAMP 类型
JSON：SQLite 的 JSON1 vs PostgreSQL 的 JSONB
迁移工具：Drizzle Kit 支持生成不同数据库的迁移脚本

迁移成本在可控范围内，前提是使用 ORM 而不是手写 SQL。

8. 性能基准

简单的性能对比（仅供参考，实际性能取决于具体场景）：

操作	PostgreSQL	MySQL	SQLite
单行插入	快	快	快
批量插入	快	快	快
主键查询	快	快	快
范围查询	快	快	快
复杂 JOIN	快	中等	慢
并发写入	好（MVCC）	中等	差（单写者）
JSON 查询	快（JSONB）	慢	慢
向量检索	快（pgvector）	不支持	慢（sqlite-vss）

SQLite 在并发写入场景下性能差，是因为同一时刻只能有一个写事务。如果项目有高并发写入需求，不要用 SQLite。

总结

关系型数据库选型是 AI 项目的基础决策。PostgreSQL、MySQL、SQLite 各有适用场景。

这一节涉及到的几个判断：

PostgreSQL：功能最全面，JSON 支持好，pgvector 支持向量检索，是 AI 项目的首选
MySQL：生态成熟，团队熟悉度高，适合不需要复杂 JSON 查询或向量检索的项目
SQLite：零配置、轻量，适合开发测试、小项目、Edge 环境
Edge 环境：Cloudflare Workers 用 D1（SQLite），其他 Edge 环境远程连接
环境差异化：生产用 PostgreSQL/MySQL，开发用 SQLite
迁移成本：使用 ORM 可以降低迁移成本

选型原则：

先考虑环境约束：Edge 环境只能用 SQLite 或远程连接
再考虑功能需求：需要 JSON 查询或向量检索，选 PostgreSQL
最后考虑团队熟悉度：功能差异不大时，团队熟悉哪个用哪个

下一篇看 PostgreSQL 实践——深入 PostgreSQL 的特性，以及与 Hono 项目的集成细节。