【愚公系列】《扣子开发 AI Agent 智能体应用》021-扣子数据库实战（扣子数据库的管理和传统数据库区别）
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🚀前言
在构建智能体时，常需要永久保存对话或业务中产生的信息。变量适合暂存简单数据，而数据库则是管理结构化、复杂性数据（如用户档案、订单记录、产品清单）的理想选择。
将信息存入数据库，不仅实现了持久化存储，更能支持后续的精准查询与分析，使智能体具备“记忆”和深度服务用户的能力。
🚀一、扣子数据库的管理和传统数据库区别
🔎1.管理扣子数据库
本章将详细讲解如何管理已创建的扣子数据库，包括对数据表结构、表内数据的管理，以及理解其与传统数据库的核心区别。
🦋1.1 管理数据表结构
数据表创建后，其结构（字段）和数据均可进行管理。
-
进入管理页面：在“资源库”页面，点击目标数据表（如
visitor_registration）。
-
查看表结构：在打开的数据表页面，可以清晰查看所有字段的名称、描述、数据类型以及是否为必填项。
-
编辑表结构：
- 点击右上角“编辑表结构”按钮进入修改页面。
- 修改字段名：已有数据会迁移至新字段名下。
- 修改数据类型：可能导致已有数据丢失或截断（例如，将字符串改为数字）。
- 删除字段：该字段下的所有数据将被永久删除。
- 注意：数据表名称创建后无法修改。
🦋1.2 管理表内数据：测试数据与线上数据
扣子数据库将数据分为两类，彼此隔离，用途不同：
| 数据类型 | 产生方式与特点 | 核心用途 |
|---|---|---|
| 测试数据 | 开发者在平台调试智能体/应用时产生。临时性，与线上数据完全隔离。 | 验证功能逻辑，模拟各种业务场景，确保应用行为符合预期。 |
| 线上数据 | 智能体/应用发布后，真实用户在实际使用中产生。采用渠道隔离规则（如飞书、微信数据互不可见）。 | 真实的业务数据，构成应用的核心价值。 |
操作数据的方法：
- 手动添加单条记录：在“测试数据”或“线上数据”标签页，点击“+增加行”，填写各字段值后插入。添加线上数据时需指定渠道（如飞书）。
- 批量导入数据：点击“下载模板”，按模板格式准备CSV文件后上传，可快速初始化大量数据。
- 查看数据：分别切换“测试数据”和“线上数据”标签页，可查看对应数据集。调试时产生的数据可在“测试数据”中查看。
🦋1.3 编辑与删除数据表
-
编辑表格信息：在数据表页面，点击名称旁的编辑图标，可修改数据表描述和图标。
-
删除数据表：
- 在“资源库”页面找到目标表，点击右侧的“…”菜单选择“删除”。
- 重要提示：此操作不可撤销。删除后，所有引用该表的智能体或工作流将自动解除引用，可能导致相关功能失效。请务必谨慎操作。
权限说明：仅数据库的创建者（所有者） 有权编辑或删除自己创建的数据库。团队其他成员（包括管理员）均无此权限。
🔎2.扣子数据库与传统数据库的核心区别
扣子数据库专为AI应用场景设计，是轻量级结构化数据存储方案，不能等同于传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）。
🦋2.1 核心定位与设计限制
| 维度 | 扣子数据库 | 传统数据库 (如 MySQL, PostgreSQL) |
|---|---|---|
| 设计目标 | 赋能AI应用，提供便捷的自然语言数据交互。 | 通用数据管理，提供强大、可靠的数据存储与事务处理。 |
| 使用上限 | 每个智能体最多添加 3个 数据表，每个表最多 20个 字段。 | 理论上无硬性限制，支持成千上万的表和字段。 |
| 性能边界 | 适用于千/万级数据量、低频率访问场景。 | 为百万/亿级海量数据、高并发访问设计。 |
🦋2.2 关键功能差异与应对策略
扣子数据库的“局限”实则是其定位使然，理解并规避其边界至关重要：
- 无索引与主键：不支持自定义索引和复杂主键，因此不适合执行需要复杂关联、多重条件筛选的高性能查询。设计建议：表结构尽量扁平化，避免深度关联。
- 无批量维护：缺乏高效的批量更新、删除等运维工具。设计建议：涉及大量数据变更时，应考虑通过工作流调用外部API，将数据操作转移到专用数据库执行。
- 容量与性能：应对几千、几万条数据和个位数并发查询无压力。但当数据量达到百万级或查询频率激增时，可能遇到性能瓶颈。
🦋2.3 正确的架构设计思路
扣子是AI应用开发平台，而非企业级数据库平台。正确的做法是“让专业的人做专业的事”：
- 轻量数据存扣子：用户会话状态、个性化配置、临时记录等轻量、低频访问数据，非常适合使用扣子数据库。
- 核心业务数据外置：对于核心的业务数据（如订单、用户账户）、海量日志等，应部署独立的专业数据库（如云上的RDS）。扣子平台通过工作流调用外部API的方式与之交互。
总结：将扣子数据库视为AI智能体的“扩展记忆体”或“便签本”，用于存储和快速存取与当前交互密切相关的结构化信息。对于企业核心数据资产，应采用更专业、稳健的外部数据系统进行管理。
希望这份补充整理对您有帮助。如果您在数据库设计或与工作流结合的具体实践中遇到其他问题，我可以提供更具体的建议。
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