indexeddb 是浏览器内置的独立 nosql 数据库 api，非 bom 组成部分，但通过 window.indexeddb 暴露；支持异步事务、索引查询、大容量（250mb 起）及 blob 等原生类型存储，适用于离线应用与结构化数据管理。

IndexedDB 本身不属于 BOM（Browser Object Model）的一部分，它是独立的 Web API，由 window.indexedDB 提供入口，但逻辑上是浏览器内置的持久化数据库系统，不是 BOM 的组成部分。不过它确实挂载在 window 全局对象下，所以你可以在 window 作用域中直接调用 indexedDB.open() 等方法。

要在 window 作用域下高效完成大容量结构化数据的异步存储，关键不是“能不能用”，而是怎么组织写入、避免阻塞、保证稳定性与性能。以下是实际可行的核心做法：

分批事务写入，防止主线程卡死

一次性提交数万条记录会触发内存压力或被浏览器中断，必须拆解为小批次，在单个 readwrite 事务中批量操作：

• 每批控制在 100–500 条数据，具体视单条体积而定（如含 Blob 则更少）
• 使用 objectStore.put() 或 add() 批量添加，不要逐条开启事务
• 每批写完立即结束事务，再发起下一批，可用 async/await + 递归或 setTimeout 控制节奏
• 监听 onsuccess / onerror，失败时跳过当前批次或重试（需防无限循环）

主键与索引设计影响读写效率

结构不合理会导致查询慢、写入拖沓：

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• 主键（keyPath）优先选业务唯一字段（如 id），避免用 autoIncrement 配合高并发写入
• 对常用查询字段（如 timestamp、category、status）在 onupgradeneeded 中建索引
• 复合索引按查询顺序声明，例如 store.createIndex('by_time_type', ['timestamp', 'type'])
• 避免为更新频繁的字段建过多索引，写入开销会上升

游标流式读取，不加载全量到内存

遍历海量数据时，绝不能 getAll()：

• 用 store.openCursor() 或 index.openCursor() 启动游标
• 在 onsuccess 回调中处理 event.target.result，调用 cursor.continue() 推进
• 可配合 cursor.advance(n) 实现跳页，或 cursor.seek(key) 定位起点
• 注意：游标和事务生命周期绑定，所有操作必须在事务关闭前完成

Blob 和 ArrayBuffer 直存，不转 base64

图片、音频、PDF 等二进制数据应原样入库：

• 写入时直接 store.put(blob, key)，IndexedDB 原生支持 Blob 类型
• 读取后可用 URL.createObjectURL(blob) 渲染，或用 FileReader 转文本/数组
• 不要先 .toString('base64')，那会放大体积约 33%，且增加序列化负担

这些做法不需要额外库，纯原生 API 即可落地。只要控制好事务粒度、索引策略和数据形态，就能在 window.indexedDB 下稳定支撑数十万条记录、百 MB 级结构化+二进制混合数据。

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