在开发应用程序时，我们通常需要在用户的计算机上存储一些数据。本地存储的重要性不言而喻，它可以允许用户以后再次访问应用程序时恢复其上一次的活动状态。此外，本地存储还可以用于存储用户的个性化设置和首选项，以及离线使用的数据。
Electron 使用 Chromium 浏览器来渲染网页，因此可以利用 Web 浏览器 API（例如localstorage、sessionstorage、IndexedDB等）来实现本地存储，以在 Electron 应用程序中存储和访问用户数据。此外，Electron 还可以利用 Node.js 的文件系统模块对文件系统进行操作，包括读取、写入、删除和复制等操作。同时，Electron 还支持多种数据库技术，如 SQLite 和 LevelDB，以实现更高效的大量结构化数据处理。然而，在实际开发中，选择哪种 Electron 本地存储方式？接下来，我将分析在开发 ChatGPT 应用中选择的方式。
少量简单数据
对于一些简单少量的键值对数据，比如在开发 ChatGPT 应用时需要配置秘钥、模型等，许多人可能会选择使用localstorage来存储这些数据。然而，在实际使用中发现localstorage有一个问题，即在更新软件并覆盖安装后会导致数据丢失。为了解决这个问题，在开发中我们采用了localForage库来进行数据存储。localForage库内部首选使用IndexedDB来存储数据，因此在更新软件并覆盖安装时不会丢失数据。此外，localForage库的 API 与localstorage相似，因此非常容易上手。
通过 npm 安装：
npm install localforage
localForage提供回调 API 同时也支持 ES6 Promises API，你可以自行选择。
localforage
.getItem('somekey')
.then(function (value) {
// 当离线仓库中的值被载入时，此处代码运行
console.log(value)
})
.catch(function (err) {
// 当出错时，此处代码运行
console.log(err)
})
// 回调版本：
localforage.getItem('somekey', function (err, value) {
// 当离线仓库中的值被载入时，此处代码运行
console.log(value)
})
其他一些 API 调用与localstorage类型，不再赘述。另外一些教程会推荐electron-store，也是一个对简单数据的存储方式，这个库是通过在应用本地创建 JSON 文件实现持久化保存的。
大量结构化数据
对于用户聊天数据这种需要处理大量数据并根据条件查询的情况，使用 IndexedDB或数据库是更合适的选择。而数据库选择通常采用 SQLite，SQLite 是一种嵌入式数据库，可以直接将数据库文件嵌入到 Electron 应用中，不需要单独运行一个数据库服务器。
在这个 ChatGPT 应用中采用了 SQLite，原因是 SQLite 提供了更丰富的查询语言和功能，适合复杂的数据结构和高级查询需求。另外使用 Knex.js 作为数据处理和查询的工具，可以进一步简化和优化数据库操作。Knex.js 是一个基于 Promise 的查询构建器，它提供了一套易于使用且可扩展的 API，可以通过链式调用来构建复杂的数据库查询。
使用前，先安装依赖：
npm i sqlite3 knex
创建数据库：
function configureDatabase() {
// 获取用户数据目录的路径
const userDataPath = app.getPath('userData')
// 构建数据库文件的完整路径
const dbPath = path.join(userDataPath, 'local.db')
// 使用knex库创建一个数据库连接
return knex({
client: 'sqlite3',
connection: {
filename: dbPath,
},
useNullAsDefault: true,
})
}
初始化数据库表：
async function initTableConversations(knex: any) {
// 判断表conversations是否存在
const exists = await knex.schema.hasTable('conversations')
if (!exists) {
// 创建表并初始化字段
await knex.schema.createTable('conversations', function (table: any) {
table.increments('id').primary()
table.string('title')
table.json('conversations')
table.integer('created_at').defaultTo(Date.now())
})
}
}
导出数据库连接：
// database.ts
export default (async function setupDatabase() {
try {
// 初始化调用
const knex = configureDatabase()
await initTableConversations(knex)
return knex
} catch (error) {
throw error
}
})()
查询数据：
import database from './database'
database.then((db) => db.select('id', 'title'))
删除数据：
database.then((db) => db.delete().from('conversations').where('id', id))
以上是使用 knex 操作数据库的简单示例。
源码：wenyikun/chat-electron-app: A ChatGPT chat application developed using Electron. (github.com)
原文链接：https://juejin.cn/post/7316811315589955603 作者：60岁咯
