本篇将介绍前端本地存储里的Web SQL和IndexedDB，通过一个案例介绍SQL的一些概念。
1. 地图报表的案例
现在要做一个地图报表，如下图所示：
将所有的订单数据做一个图表展示，左边的地图展示每个city的成单情况，右边的图形，展示最近7天的成单情况。由于后端的数据需要前端做一些解析，如向谷歌请求每个city的经纬度，所以后端给前端原始的订单数据，前端进行格式化和归类展示。另外把原始数据直接放前端，前端处理起来可以比较灵活，想怎么展示就怎么展示，不用每次展示方式变的时候都需要找后端新加接口。
但是数据放在前端管理，相应地就会引入一个问题——如何高效地存储和使用这些数据。最起码处理起来不要让页面卡了。
2. cookie和localStorage
—cookie的数据量比较小，浏览器限制最大只能为4k，而—localStorage和sessionStorage适合于小数据量的存储，firefox和Chrome限制最大存储为5Mb，如下火狐的config：
localStorage是存放在一个本地文件里面，在笔者的Mac上是放在：
/Users/yincheng/Library/Application Support/Google/Chrome/Default/Local Storage/ http_www.test.com.localstorage
用文本编辑器打开这个二进制文件，可以看到本地存储的内容：
可以参照控制台的输出：
如果一个网站要用掉5Mb硬盘空间，那么打开过一百个网页就得花500Mb的空间，所以本地存储localStorage的空间限制得比较小。
另外，可以看到localStorage是以字符串的方式存储的，存之前要先JSON.stringify变成字符串，取的时候需要用JSON.parse恢复成相应的格式。localStorage适合于比较简单的数据存放和管理。
3. 管理复杂数据
后端给我这样的JSON数据：
我用这些数据去请求它们的经纬度。
这些数据的量比较大，有成百上千甚至几万条数据，—数据需要复杂的查询，需要支持：
- 订单按日期分类和排序
- 订单按照city分类
—如果自己管理JSON数据就会比较麻烦，所以这里尝试使用Web SQL来管理这些数据。
4. Web SQL
(1)什么是SQL
SQL作用在关系型数据库上面，什么是关系型数据库?关系型数据库是由一张张的二维表组成的，如下图所示：
那什么是SQL呢?SQL是一种操作关系型DB的语言，支持创建表，插入表，修改和删除等等，还提供非常强大的查询功能。
常见的关系型数据库厂商有MySQL、SQLite、SQL Server、Oracle，由于MySQL是免费的，所以企业一般用MySQL的居多。
Web SQL是前端的数据库，它也是本地存储的一种，使用SQLite实现，SQLite是一种轻量级数据库，它占的空间小，支持创建表，插入、修改、删除表格数据，但是不支持修改表结构，如删掉一纵列，修改表头字段名等。但是可以把整张表删了。同一个域可以创建多个DB，每个DB有若干张表，如下图示意：
(2)创建一个DB
如下代码所示：
使用openDatabase，传4个参数，指定数据库大小，如果指定太大，浏览器会提示用户是否允许使用这么多空间，如Safari的提示：
如果不允许，浏览器将会抛异常：
QuotaExceededError (DOM Exception 22): The quota has been exceeded.
这样就创建了一个数据库叫order_test，返回了一个db对象，使用这个db对象创建一张表
(3)创建表
如下代码所示：
传一个回调给db.transaction，它会传一个SQLTransaction的实例，它表示一个事务，然后调executeSql函数，传四个参数，第一个参数为要执行的SQL语句，第二个参数为选项，第三个为成功回调函数，第四个为失败回调函数，这里我们抛一个异常，打印失败的描述。我们执行的SQL语句为：
create table if not exists order_data(order_id primary key, format_city, lat, lng, price, create_time)
意思是创建一张order_data表，它的字段有6个，第一个order_id为主键，主键用来标志这一列，并且不允许有重复的值。
现在往这张表插入数据。
(4)插入数据
准备好原始数据和对数据做一些处理，如下所示：
然后执行插入：
就可以在浏览器控制台看到刚刚创建的数据库、表，如下图所示：
如果把刚刚的那条数据再插入一遍会怎么样呢?如刷新一下页面，它又重新执行。
(5)主键唯一约束
插入一个重复主键，这里为id，executeSql的失败函数将会执行，如下所示：
所以一般id是自动生成的，mysql可以指定某个整数字段为auto_increment，而web sql对整数字段不指定也是auto_increment，需要在创建的时候指定当前字段为integer，如下语句：
作用是创建一张student表，它的id是自动自增的，执行insert插入时会自动生成一个id：
这样插入几次，得到如下表：
可以看到id由1开始自动增长。经常利用这种自增功能生成用户的id、订单的id等等。
上面指定了id为整型，就不能插入一个字符串的数据，否则会报错。而如果没指定，可以插入数字也可以插入字符串，当然同一字段最好类型要一致。如mysql、SQL Server等数据库都是强类型的。
这里有一个细节需要注意，后端的mysql的id一般采用64位的长整型，这个数最大值为一个19位数：
9223372036854775807
而JS的最大整数为一个16位数，大于这个数的值将会是不可靠的，如下图所示：
因此如果发生这种情况的话，需要让后端把ID当作字符串的方式传给你。这个我在《 为什么0.1 + 0.2不等于0.3? 》这篇文章里面做过讨论。
(6)全部的数据
把所有的数据都插入之后，得到如下表：
然后我们开始做查询。
(7)Select查询
—a)查出每个城市的单数和，按日期升序。便于地图按city展示，可以执行以下SQL：
结果如下图所示：
b)然后再—查一下最近7天每一天的单数，用于右边柱状图的展示，执行以下SQL：
得到：
c)查询某个orderId是否存在，因为数据需要动态更新，例如每两个小时更新一次，如果有新数据需要去查询格式化的地址以及经纬度。而每次请求都是拉取全部数据，因此需要找出哪些是新数据。可以执行：
如果返回空的结果集，说明这个orderId不存在。
上面是在控制台执行，在代码里面怎么获取结果呢，如下图所示：
某些字段可能会被重复查询，如order_id，format_city，如果对这些字段做一个索引，那么可以提高查询的效率。
(8)建立索引
由于order_id是主键，自动会有索引，其它字段需要手动创建一个索引，如对format_city添加一个索引可执行：
为什么创建索引可以提高查询效率呢?因为如果没建索引要找到某个字段等于某个值的数据，需要遍历所有的数据条项，查找复杂度为O(N)，而建立索引一般是使用二叉查找树或者它的变种，查找复杂度变成O(logN)，mysql是使用的B+树。有兴趣的可继续查找资料。
另外字符串可使用哈希变成数字，字符串索引要比数字低效很多。
使用索引的代价是增加存储空间，降低插入修改的效率。所以索引不能建太多，如果查询的次数要明显高于修改那么建立索引是好的，相反如果某个字段需要被频繁修改，那可能不太适合建立索引。
5. 关系型数据库的优缺点
(1)优点
—SQL支持非常复杂的查询，可以联表查询、使用正则表达式查询、嵌套查询，还可以写一个独立的SQL脚本。
上面的案例，—如果不使用SQL，那两个查询自己写代码筛选数据也可以实现，但是会比较麻烦，特别是数据量比较大的时候，如果算法写得不好，就容易有性能问题。而使用DB数据的查询性能就交给DB。它还是异步的，不会有堵塞页面的情况。
(2)缺点
一般来说，存在以下缺点：—
不方便横向扩展，例如给数据库表添加一个字段，如果数据量达到亿级，那么这个操作的复杂性将会是非常可观的。—
—海量数据用SQL联表查询，性能将会非常差。
—关系型数据库为了保持事务的一致性特点，难以应对高并发
(3)Web SQL被deprecated
在 w3c的文档 上，可以看到：
—This document was on the W3C Recommendation track but specification work has stopped. The specification reached an impasse: all interested implementors have used the same SQL backend (Sqlite), but we need multiple independent implementations to proceed along a standardisation path.
大意是说WebSQL现有的实现是基于现成的第三方SQLite，但是我们需要独立的实现。火狐也不打算支持。也就是说主要原因是web sql太过于依赖SQLite，或许W3C可能会在以后重新制订一套标准。
虽然已经不建议使用了，但是上面还是花了很多篇幅介绍web sql，主要是因为SQL是通用的，我的主要目的并不是要向读者介绍web sql的API，怎么使用web sql，而是给读者介绍一些SQL的核心概念，如怎么建表，怎么插入数据，毕竟SQL是通用的，就算再过个几十年它也很难会过时。
接下来再介绍第二种数据库非关系型数据库
6. 非关系型数据库
非关系型数据库根据它的存储特点，常用的有：
(1)key-value型，如Redis/IndexedDB，value可以为任意数据类型，如下图所示：
(2)json/document型，—如MongoDB，value按照一定的格式，可对value的字段做索引，IndexedDB也支持，如下图所示：
非关系型数据库也叫NoSQL数据库。
—NoSQL是Not Only SQL的简写，意思为不仅仅是SQL，但其实它和SQL没什么关系，只是为了不让人觉得它太异类。它的特点是存储比较灵活，但是查找没有像关系型SQL一样好用。适用于数据量很大，只需要单表key查询，一致性不用很高的场景。
7. IndexedDB
(1)IndexedDB的一些概念
IndexedDB是本地存储的第三种方式，它是非关系型数据库。它的建立数据库、建表、插入数据等操作如下代码如下，这里不进行拆分讲解，具体API细节读者可查MDN等相关文档。
执行完之后就有了一张order_data的表，如下所示：
—现在要查询某个orderId的数据，可执行以下代码：
结果如下图所示：
怎么查询value字段里面的数据呢?如要查询state为CA的订单，那么给state这个字段添加一个索引就可以查询 了，如下所示：
这里就可以知道，为什么要叫IndexedDB或者索引数据库了，因为它主要是通过创建索引进行查询的。
上面只返回了一个结果，但是一般需要获取全部的结果，就得使用游标cursor，如下代码所示：
打印结果如下：
IndexedDB还支持插入json格式不一样的数据，如下代码：
结果如下图所示：
(2)非关系型数据库的横向扩展
上面说关系型数据库不利于横向扩展，而在一般的非关系型数据库里面，每个数据存储的类型都可以不一样，即每个key对应的value的json字段格式可以不一致，所以不存在添加字段的问题，而相同类型的字段可以创建索引，提高查询效率。
—NoSQL做不了复杂查询，如上面的案例要按照日期/city归类的话，需要自己打开一个游标循环做处理。所以我选择用Web SQL主要是这个原因。
(3)兼容性
WebSQL兼容性如下caniuse所示：
主要是IE和火狐不支持，而IndexedDB的兼容性会好很多：
8. 数据库与Promise
—数据库的查找，添加等都是异步操作，有时候你可能需要先发个请求获取数据，然后插入数据，重复N次之后，再查询数据。例如我需要先一条条地向谷歌服务器解析地址，再插入数据库，然后再做查询。在查询数据之前需要保证数据已经都全部写到数据库里面了，可以用Promise解决，在保证效率的同时达到目的。如下代码所示：
10. 分布式数据库
—如果网站日访问量太大，一个数据库服务很可能会扛不住，需要搞几台相同的数据库服务器分担压力，但是要保证这几个数据库数据一致性。这个有很多解决方案，最简单的如mysql的repliaction：
假设线上有3个数据库，用户的一个操作写到了其中的一个数据库里面，这个库就叫主库master，其它两个库叫从库slave，主库会把新数据远程复制到另外两个从库。
11. 数据库备份
谈到数据库离不开另外一个话题——备份，备份很重要，假设你的网站某一天被攻击了，一夜之间几十万个用户的数据没了，要是找不回来，或者写了十年的博客全没了，就真的得一夜白头了。例如笔者会不对期地对自己的博客网站做备份：
用wordpress和db的备份文件，可以在一个小时之内从0恢复整个博客网站。
备份mysql数据库可以执行mysqldump的命令，以root用户的身份：
就可以把order这个数据库备份起来，恢复的时候只需执行：
就可以把order这个数据库导进来。
综合以上，本文谈到了本地存储的三种方式：
- localStorage/sessionStorage
- Web SQL
- IndexedDB
并比较了它们的特点。还谈了下DB结合Promise做一些操作和SQL注入等。
最主要是分析了关系型数据库和非关系型数据库的特点，关系型数据库是一名老将，而非关系型随着大数据的产生应运而生，但它又不局限于在大数据上使用。html5也增加了这两种类型的数据库，为做Web Application做好准备。虽然Web SQL很早前被deprecated，但是只要你不用支持IE和Firefox还是可以用的，它的好处是查询比较方便，而IndexedDB存储比较灵活，查询不方便。说不定在不久的将来会有一种全新的web关系型数据库出现。现在很多网站都使用IndexedDB存储它们的数据。
所以可以两者尝试学习和使用一下，一方面为做那种数据驱动类型的网页提供便利，另一方面可以对数据库的概念有所了解，知道后端是如何建表如何查询数据返回给你的。
