高性能前端本地数据库需协同使用Object Store、Index和Cursor：Object Store按业务实体分区并合理设计主键，Index为高选择性字段建组合索引，Cursor用于范围查询、分页与批量删除。
前端本地数据库要真正高性能，不能只靠 IndexedDB 单一机制，而需组合使用多种集合类型——即 Object Store（对象仓库）、Index（索引） 和 Cursor（游标） 三者协同，各司其职。它们不是并列选项，而是分层协作结构：Object Store 是数据容器，Index 是查询加速器，Cursor 是遍历与分页执行器。合理搭配才能兼顾写入效率、查询灵活性与内存友好性。
用 Object Store 做主数据分区
每个 Object Store 应对应一类业务实体（如 orders、messages、cache_items），避免“大一统”单表设计。关键原则：
- 按读写频率和生命周期拆分：高频更新的临时数据（如草稿）单独建 store；长期缓存（如用户配置）另设 store，便于独立清理
- 主键设计匹配核心操作：若常按 ID 查单条，用
keyPath: 'id'；若总是批量插入且无自然 ID，启用autoIncrement: true - 不滥用复合主键：IndexedDB 不支持原生复合主键，需拼接字符串（如
'user_123:2026-05'），但会增加序列化开销，仅在必须强唯一约束时采用
用 Index 实现多维快速检索
单靠主键只能做等值精确查，真实场景需要“查今天未读消息”“查状态为 pending 的订单”。这时必须为常用查询字段建索引：
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- 为高选择性字段建索引：如
status、updatedAt、category，避免为isDeleted（只有 true/false）建索引，收益极低 - 组合索引优先于多个单字段索引：例如查询
where status = 'sent' and createdAt > '2026-05-01'，应建createIndex('by_status_time', ['status', 'createdAt'])，而非两个独立索引 - 索引字段类型保持一致：若后端返回
createdAt是字符串格式（"2026-05-01T08:30:00Z"），前端存入时勿转成 Date 对象再存——IndexedDB 存储的是序列化值，Date 会被转为字符串，但比较行为可能失准；统一用 ISO 字符串更可控
用 Cursor 精准控制遍历与分页
当需要加载列表、滚动加载或范围导出时，直接 getAll() 会一次性拉取全部数据，极易触发内存飙升甚至页面卡死。Cursor 是唯一安全方案：
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- 范围查询必配 index + cursor：例如“查最近 50 条聊天记录”，先用
index.openCursor(IDBKeyRange.upperBound(new Date(), true), 'prev')倒序打开游标，再用cursor.continue()逐条读取，限制总数 - 分页不依赖 skip/limit：IndexedDB 无原生分页语法。正确做法是记录上一页最后一条的排序字段值（如
lastUpdatedAt），下一页查询IDBKeyRange.lowerBound(lastUpdatedAt, true) - 删除批量数据用 cursor 配合 transaction：比如清理 30 天前日志，用
index.openCursor(IDBKeyRange.upperBound(cutoffTime))遍历并调用cursor.delete()，比反复delete(key)更高效且事务安全
这三层组合不是堆砌功能，而是构建数据访问的“高速公路系统”：Object Store 是主干道，Index 是匝道与立交桥，Cursor 是智能导航与限速管控。只要 store 结构清晰、索引目标明确、游标使用克制，即便离线缓存数万条消息或千级商品数据，也能保持毫秒级响应。
