Next.js Boilerplate 项目开发环境数据库连接支持解析
2025-05-22 11:57:50作者:傅爽业Veleda
Next.js Boilerplate 是一个流行的 Next.js 项目模板,最近有开发者提出了在开发环境中支持持久化数据库连接的需求。本文将深入分析这一技术实现方案。
开发环境数据库连接现状
在标准的 Next.js Boilerplate 项目中,开发环境默认使用 PGlite 作为轻量级数据库解决方案。PGlite 是一个基于 SQLite 的内存数据库,虽然轻便快速,但存在一个显著问题:当开发服务器重启时,所有临时数据都会丢失,这给开发调试带来了不便。
解决方案设计
为了在开发环境中实现持久化数据存储,可以采用以下方案:
- 环境变量配置:通过
.env.development.local文件配置真实的数据库连接字符串 - 条件分支逻辑:根据当前环境(NODE_ENV)动态选择数据库客户端
- 多数据库支持:
- 开发/生产环境:使用标准的 PostgreSQL 客户端
- 其他情况:回退到 PGlite
关键技术实现
核心代码逻辑如下:
let client;
let drizzle: PgDatabase<any, any, any>;
if (process.env.NODE_ENV === 'development' && Env.DATABASE_URL) {
// 开发环境使用真实PostgreSQL连接
client = new Client({
connectionString: Env.DATABASE_URL,
});
await client.connect();
drizzle = drizzlePg(client, { schema });
await migratePg(drizzle, { migrationsFolder: './migrations' });
} else if (process.env.NODE_ENV === 'production' && Env.DATABASE_URL) {
// 生产环境同样使用PostgreSQL
client = new Client({
connectionString: Env.DATABASE_URL,
});
await client.connect();
drizzle = drizzlePg(client, { schema });
await migratePg(drizzle, { migrationsFolder: './migrations' });
} else {
// 其他情况回退到PGlite
const global = globalThis as unknown as { client: PGlite };
if (!global.client) {
global.client = new PGlite();
await global.client.waitReady;
}
drizzle = drizzlePglite(global.client, { schema });
await migratePglite(drizzle, { migrationsFolder: './migrations' });
}
实现注意事项
- 环境变量加载:确保开发服务器正确加载
.env.development.local文件 - 数据库迁移:为不同数据库类型使用对应的迁移工具
- 类型兼容性:保持 drizzle ORM 在不同数据库间的类型一致性
- 连接管理:妥善处理数据库连接的创建和释放
方案优势
- 开发便利性:开发环境数据持久化,避免频繁重建测试数据
- 环境一致性:开发和生产环境使用相同类型的数据库
- 灵活性:保留 PGlite 作为无配置的备用方案
- 平滑过渡:同一套代码适应不同环境需求
这一改进已被合并到主分支,为开发者提供了更完善的数据库支持方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1