IndexedDB 可在 Web Worker 中高效运行，需主线程与 Worker 分工协作：Worker 独立 open 数据库、事务闭环操作、分片写入（100–500 条/批）、游标流式处理大数据、轻量通信（transfer ArrayBuffer、字符串化 JSON）。
IndexedDB 在 Web Worker 中高效运行，关键不是“能不能用”，而是“怎么用才不拖慢、不中断、不失败”。它需要主线程和 Worker 各司其职：主线程管交互，Worker 管读、算、写，所有数据库操作必须在 Worker 内闭环完成。
Worker 中必须独立打开数据库
Worker 不能复用主线程的数据库连接，必须自己调用 indexedDB.open()。现代浏览器（Chrome 60+、Firefox 56+、Safari 15.4+）已将 indexedDB 挂载到 Worker 全局作用域，可直接使用：
- 开头先检测支持：
if (!('indexedDB' in self)) { postMessage({ error: 'IndexedDB not supported' }); return; } - 版本升级逻辑（
onupgradeneeded）和主线程一致：只能在此阶段新建对象仓库、建索引 - 事务必须显式开启，且所有
put、get、游标遍历都得包裹在transaction内 - 不要在事务未结束前关闭 Worker，否则写入可能被静默截断
批量写入要分片，别贪大
单次事务塞几万条数据，容易触发内存限制、超时或 QuotaExceededError。推荐每批控制在 100–500 条，用循环+递归或 requestIdleCallback 分段提交：
- 把大数组切片，每次传一批给 Worker 处理
- Worker 内对每批数据新建一个
readwrite事务，put完立即 commit - 避免在单个事务里反复调用
objectStore.put()上万次——开销来自序列化和索引更新，不是网络
读取海量数据要用游标流式处理
别用 getAll() 加载十万条记录到内存，Worker 也会爆栈。正确做法是用 openCursor() 配合条件范围（IDBKeyRange）边读边处理：
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- 按索引查：比如
index.openCursor(IDBKeyRange.bound('2025-01', '2025-12')) - 游标移动时做计算（如聚合、过滤），结果可实时写入另一 store，无需全量缓存
- 配合
cursor.continue()或递归调用，实现可控内存占用
主线程与 Worker 传数据要轻量
主线程发给 Worker 的数据越大，结构化克隆开销越高，甚至失败。优先用零拷贝或分片策略：
- 大型二进制数据（如 ArrayBuffer）用
postMessage(data, [transferList])转移，不复制 - JSON 类数据可先
JSON.stringify()成字符串再传，Worker 解析后写入 - 设计简单协议字段，如
{ type: 'save-batch', store: 'logs', data: [...] }，Worker 按 type 分发处理 - 避免传含函数、DOM 引用、Blob（除非明确转移）的对象
