WhoDB项目:数据库连接配置信息展示功能的技术实现
2025-06-25 05:12:31作者:牧宁李
背景概述
在现代数据库管理工具中,用户经常需要管理多个数据库连接配置。WhoDB作为一个数据库管理工具,其用户界面中的数据库连接配置下拉菜单原本只显示基本的主机名和数据库名称信息。随着用户需求的增长,开发团队决定增强这一功能,为用户提供更丰富的连接配置信息展示。
功能需求分析
本次功能增强主要解决两个核心需求:
- 在数据库连接配置下拉菜单中显示端口信息
- 展示该配置最近一次被使用的时间戳
这些信息对于用户快速识别和选择正确的数据库连接配置至关重要,特别是在管理多个相似配置时。
技术实现方案
前端数据存储策略
由于项目架构限制,所有新增信息必须在前端存储。实现方案采用了以下技术手段:
- 端口信息提取:从已有的hostname字段中解析端口信息,支持"hostname:port"格式的字符串解析
- 最后访问时间记录:利用浏览器的localStorage持久化存储每个配置的最后访问时间
用户界面设计
采用非侵入式的信息展示方式:
- 在每个配置项右侧添加信息图标
- 鼠标悬停或键盘聚焦时显示工具提示框
- 工具提示包含端口和最后访问时间信息
关键组件实现
-
信息图标组件:
- 新增SVG格式的信息图标
- 响应鼠标悬停和键盘操作事件
- 实现无障碍访问支持(ARIA属性)
-
工具提示组件:
- 动态计算显示位置
- 支持键盘导航(Enter/Space键触发,Escape键关闭)
- 包含屏幕阅读器友好的描述文本
-
时间格式化:
- 将时间戳转换为易读的本地时间格式
- 处理"从未使用"的特殊情况显示
技术难点与解决方案
-
端口信息提取:
- 使用正则表达式从hostname中分离端口号
- 处理无显式端口时的默认值显示
-
最后访问时间同步:
- 在登录和配置切换时更新localStorage
- 使用profileId作为存储键名的一部分确保唯一性
-
事件处理冲突:
- 防止工具提示交互触发配置切换
- 合理的事件冒泡控制
用户体验优化
-
视觉设计:
- 信息图标仅在悬停时显示,避免界面混乱
- 工具提示采用与主界面一致的视觉风格
-
交互设计:
- 完整的键盘操作支持
- 即时反馈的最后访问时间更新
-
性能考虑:
- localStorage操作进行节流处理
- 避免不必要的DOM重绘
总结与展望
WhoDB通过本次功能增强,显著提升了数据库连接管理的便利性。技术实现上充分考虑了前端限制条件下的解决方案,同时保证了良好的用户体验和无障碍访问支持。未来可考虑进一步扩展功能,如添加连接测试状态指示、连接响应时间等实用信息,为用户提供更全面的连接配置管理体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
493