01 它是干嘛的
D1 基于 SQLite，是给 Workers 配套的「开箱即用」关系型数据库，适合中小规模数据与边缘应用。Hyperdrive 解决另一个问题：传统数据库（PostgreSQL、MySQL）分布在一个区域，边缘函数每次连接都要跨洋握手，Hyperdrive 通过全球连接池把这份延迟抹平。
02 为什么会有它
Serverless 的一个隐藏难题：数据库连不上、连得慢
把应用搬到边缘之后，人们发现一个问题：计算可以全球分布，数据库却还在某个区域。边缘函数每个请求都新建一次数据库连接，要经历 TCP 握手、TLS 握手、身份认证，跨洋一次就是几十到上百毫秒；而传统数据库的连接数还有上限，边缘节点越多、并发越高，越容易把数据库连接数打满。
另一个方向是把数据库也分布出去，但关系型数据库的分片与一致性极难做对，大多数团队没有能力维护。
D1 的思路是面向边缘场景提供一个「够用的关系型数据库」：数据最终一致地在全球复制，读取就近、写入集中，适合配置、博客文章、用户轻量数据这类规模。Hyperdrive 则走务实路线——不改变你的数据库，只是在边缘与数据库之间放一个全球连接池与查询缓存，把重复的握手和查询消掉。
03 它怎么工作
D1 通过在全球边缘缓存只读副本实现就近查询；Hyperdrive 则在每个边缘节点维持到中心数据库的长期连接池，把「每请求一次握手」变成「复用现有连接」。
边缘应用查数据库：D1 的就近读取与 Hyperdrive 的连接复用
- 1① 应用发起查询
Workers 中调用 env.DB.prepare(...).all()，请求在本地边缘节点被处理。
- 2② 判断读或写
D1 是读取就近、写入集中：读走本地副本，写回主库并由主库同步到各副本，因此有明显写入延迟。
- 3③ Hyperdrive 复用连接
若后端是传统 PostgreSQL/MySQL，Hyperdrive 直接复用已建立的连接，跳过握手与认证。
- 4④ 查询结果缓存
对重复度高的只读查询，Hyperdrive 可缓存结果，进一步减少数据库压力。
- 5⑤ 返回数据并保持一致性预期
应用需要接受「写入后短时间读到旧值」的最终一致模型，必要时做读己之写处理。
04 谁在用它
博客、待办清单、表单收集、短链等应用，D1 加 Workers 即可构成完整后端。
应用部署在边缘但数据库在中心，用 Hyperdrive 消除重复连接开销。
多语言文案、功能开关、目录数据等，读取就近、更新不频繁。
无需购买数据库实例、无需配置网络白名单，极大降低起步成本。
05 怎么用
命令行即可完成建库、建表与查询，几乎零运维。
- 01创建数据库：wrangler d1 create my-db，记下输出的 database_id。
- 02在 wrangler 配置中绑定 DB，本地开发时数据存在 .wrangler 目录里。
- 03建表：wrangler d1 execute my-db --file=./schema.sql。
- 04在代码里用 prepared statement 查询，务必使用参数绑定防止注入。
- 05发布时执行远程建表：wrangler d1 execute my-db --remote --file=./schema.sql。
- 06若用于既有数据库加速，创建 Hyperdrive 配置并把连接串交给它托管。
-- schema.sql：建一张文章表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS articles (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
title TEXT NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_articles_created ON articles(created_at DESC);
-- 查询（务必使用参数绑定，避免 SQL 注入）
-- const { results } = await env.DB
-- .prepare('SELECT id, title FROM articles ORDER BY created_at DESC LIMIT ?')
-- .bind(20)
-- .all()避坑提示
- !D1 是最终一致：刚写入的数据在其他地区可能几秒内读不到，涉及余额、库存等强一致场景不要用。
- !SQLite 的并发写入能力有限，高并发写场景应选择传统关系型数据库或分布式数据库。
- !数据库不存在「本地即生产」，发布前一定要记得对远程库执行建表语句。
06 关键概念
- 最终一致
- 写入后各地副本需要一点时间同步，暂时读到旧值属正常现象。
- 连接池
- 预先保持一批已建立的数据库连接重复使用，避免每次请求都握手。
- 参数绑定
- 用占位符传值而不是拼接字符串，是防 SQL 注入的根本手段。
- 副本（Replica）
- 主库数据的拷贝，只读，用于分担查询压力与就近访问。