Web Course 50-基于 AI Chatbot 的二次开发：数据库基础-1

这一节课主要涉及内容： AI Chatbot 项目在二次开发中如何选择、配置与高效使用数据库（以 PostgreSQL + Supabase 为核心），并示范事务与保存点的实战操作 本课内容 常见的数据存储方式概览 纯文本 / CSV / JSON 文件（比如我们之前的 Nuxt Content 其实就拿 markdown 作为数据存储） 二进制文件（图片、音视频、序列化对象等） 本地键值存储（浏览器 localStorage 等） 嵌入式数据库（比如 SQLite 既是嵌入式，也是关系型） 服务器/云端数据库系统 关系型（典型的就是基于 SQL 的各种数据库，比如 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle 等） 非关系型 MongoDB（文档型） Redis（键值） Cassandra/HBase（列族） Neo4j（图） 什么时候不一定需要数据库 数据量很小、结构极其简单（配置、少量日志） 单用户或低并发、离线运行 读多写少、无需复杂查询或事务 对备份、恢复、一致性要求不高 什么时候应该考虑使用数据库 数据量持续增长、结构化程度提高 多用户并发访问，需要锁与事务保证一致性 需要灵活查询（筛选、聚合、关联） 有严格的备份、恢复、权限、安全或合规要求 需要高可用、自动扩缩容、性能监控 主流数据库类型 类型典型代表主要场景关系型 (RDBMS)PostgreSQL, MySQL, SQL Server结构化数据、事务、高一致性文档型MongoDB, CouchDB半结构化 JSON、快速开发键值型Redis, DynamoDB高速缓存、会话、简单 KV列式ClickHouse, BigQuery分析型报表、OLAP图数据库Neo4j, Dgraph社交、推荐、网络拓扑时间序列InfluxDB, TimescaleDB监控指标、IoT、金融行情...