You need to enable JavaScript to run this app.
最新活动
产品
解决方案
定价
生态与合作
支持与服务
开发者
了解我们

数据库和ServiceWorker或PWA之间的信息交换

在PWA中使用IndexedDB作为本地缓存数据库,并使用Service Worker处理离线情况下的请求。通过IndexedDB可以在Service Worker和应用程序之间轻松共享数据。

以下是使用IndexedDB实现在Service Worker和PWA之间共享数据的示例:

在main.js中创建IndexedDB:

const DB_NAME = 'my-database';
const DB_VERSION = 1;
const DB_STORE_NAME = 'my-store';
let db;

// 创建IndexedDB及其对象存储空间
const request = indexedDB.open(DB_NAME, DB_VERSION);
request.onupgradeneeded = event => {
  const db = event.target.result;
  const store = db.createObjectStore(DB_STORE_NAME);
};

// 打开IndexedDB
request.onsuccess = event => {
  db = event.target.result;
};

// 存储数据到IndexedDB
function saveData(key, value) {
  const transaction = db.transaction([DB_STORE_NAME], 'readwrite');
  const store = transaction.objectStore(DB_STORE_NAME);
  store.put(value, key);
}

// 获取数据
function getData(key, callback) {
  const transaction = db.transaction([DB_STORE_NAME], 'readonly');
  const store = transaction.objectStore(DB_STORE_NAME);
  const request = store.get(key);
  request.onsuccess = event => {
    callback(request.result);
  };
}

Service Worker中使用IndexedDB:

const DB_NAME = 'my-database';
const DB_STORE_NAME = 'my-store';

self.addEventListener('fetch', event => {
  event.respondWith(
    // 检查是否需要离线处理
    checkOffline(event.request)
      .then(response => {
        if (response) {
          // 如果该请求已有缓存,直接返回
          return response;
        } else {
          // 如果没有缓存,发起网络请求
          return fetch(event.request);
        }
      })
      .catch(error => {
        // 如果出错,尝试从IndexedDB中读取数据
        return getFromIndexedDB(event.request.url);
      })
  );
});

// 检查是否需要离线处理
function check
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
展开更多
面向开发者的云福利中心,ECS 60元/年,域名1元起,助力开发者快速在云上构建可靠应用

社区干货

干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化

将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos... 类似于其他的分布式数据库引擎,例如Presto等,会将一个复杂的Query按数据交换情况切分成多个 Stage,各Stage之间则通过Exchange完成数据交换。 **Stage之间的数据交换主要有以下三种形式。*** 按照单个或者多个ke...

ELT in ByteHouse 实践与展望

字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析、A/B测试、模型预估等。在上述这些业务场景的不断实践之下,研发团队基于原生ClickHouse做了大量的优化,同时又开发了非常多的特性。2020年, ByteHouse正式在字节跳动内部立项,2021年通过火山引擎对外服务。截...

Elasticsearch 原理与在直播运营平台的实践

在持续建设基于 ES 的跨域数据聚合服务中发现 ES 的很多特性跟 MySQL 等常用数据库差别较大,本文会分享 ES 的实现原理、在直播平台中的业务选型建议及实践中遇到的问题和思考。Elasticsearch 是一种分布式的... 直播运营平台在文档检索与分析部分通过使用 ES 聚合数亿主播的各类信息,并用于对应平台进行各类列表的展示;日志检索部分则是用于对 Argos 错误日志的搜索。**ES 实现与架构**接下来了解上...

在字节跳动,一个更好的企业级 SparkSQL Server 这么做

因而也衍生出很多数据库连接池,例如C3P0,DBCP等。# **3. Hive 的 JDBC 实现**构建SparkSQL服务器最好的方式是用如上Java接口,且大数据生态下行业已有标杆例子,即Hive Server2。Hive Server2在遵循Java JDBC接口规范上,通过对数据操作的方式,实现了访问Hive服务。除此之外,Hive Server2在实现上,与MySQL等关系型数据稍有不同。首先,Hive Server2本身是提供了一系列RPC接口,具体的接口定义在org.apache.hive.service.rpc.thrif...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

数据库和ServiceWorker或PWA之间的信息交换 -优选内容

最佳实践
1 前提条件以下示例基于添加了 Airflow 服务的 Hadoop 类型集群,集群创建操作详见:创建集群。 2 工作流实现指引2.1 正确定义 Airflow TaskAirflow 是一个编程式的工作流调度组件,给予我们自由度的同时,也附带着一些因实现不规范导致任务执行不符合预期的风险,下面通过一些说明指引您正确编写Task 逻辑。 我们应该像对待数据库领域中的事务一样去对待 Airflow 中的 task,这意味着一些不完整的数据不应该在任务结束时落到 HDFS 或...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos... 类似于其他的分布式数据库引擎,例如Presto等,会将一个复杂的Query按数据交换情况切分成多个 Stage,各Stage之间则通过Exchange完成数据交换。 **Stage之间的数据交换主要有以下三种形式。*** 按照单个或者多个ke...
ELT in ByteHouse 实践与展望
字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析、A/B测试、模型预估等。在上述这些业务场景的不断实践之下,研发团队基于原生ClickHouse做了大量的优化,同时又开发了非常多的特性。2020年, ByteHouse正式在字节跳动内部立项,2021年通过火山引擎对外服务。截...
Elasticsearch 原理与在直播运营平台的实践
在持续建设基于 ES 的跨域数据聚合服务中发现 ES 的很多特性跟 MySQL 等常用数据库差别较大,本文会分享 ES 的实现原理、在直播平台中的业务选型建议及实践中遇到的问题和思考。Elasticsearch 是一种分布式的... 直播运营平台在文档检索与分析部分通过使用 ES 聚合数亿主播的各类信息,并用于对应平台进行各类列表的展示;日志检索部分则是用于对 Argos 错误日志的搜索。**ES 实现与架构**接下来了解上...

数据库和ServiceWorker或PWA之间的信息交换 -相关内容

EMR-3.9.0发布说明

环境信息版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.10.13 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 系统环境应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Pulsar集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 ... HBase组件中新增ThriftServer服务。 更改、增强和解决的问题【组件】Spark组件版本由3.3.3升级为3.5.1。 【组件】StarRocks组件版本由3.1.6升级为3.2.3,支持Assume role方式访问对象存储TOS,以及访问Paimon数据。...

火山引擎云原生大数据在金融行业的实践

通常存在独立的 K8s 集群和 Hadoop 集群。独立的 K8s 集群运行着在线服务,独立的 Hadoop 集群运行着大数据作业,这两个集群不仅不能彼此共享资源,而且资源利用率都非常低。离线计算和在线业务的资源需求具有周期... 然后由节点上的 Kubelet 负责启动和管控;4. AM 启动后定期向 RM 发送心跳,心跳信息包括自身运行状态,以及资源申请请求;5. AM 向 RM 申请更多资源,RM 将这些资源请求转换为 K8s 上的 Pod,由 K8s 负责调度和启...

火山引擎DataLeap背后的支持者 - 工作流编排调度系统FlowX

Scheduler 通过“轮询“的方式从数据库中拉取需要运行的任务交由 Worker 去运行。多节点模式下,Scheduler 是通过 Celery 进行任务分发给多个Worker中。需要说明的一点是,即使在多节点模式下,Scheduler本身也是一个... 不漏调度和不重复调度- 调度延迟秒级- UI以及API多重配置方式# 技术实现## 基本概念### DAGDAG全称是Directed Acyclic Graph(有向无环图)。调度系统里,一个DAG表示一组相关的任务,任务之间的依赖关系...

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

干货| 火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

列出了主要的字段信息 CREATE TABLE tob_apps_all ( `tea_app_id` UInt32, --应用ID `device_id` String DEFAULT '', --设备... 参考其他的分布式数据库引擎(例如Presto等),将一个复杂的Query按数据交换情况切分成多个 Stage,各Stage之间则通过Exchange完成数据交换。根据Stage依赖关系定义拓扑结构,产生DAG图,并根据DAG图调度Stage。例如两表...

干货 | 在字节跳动,一个更好的企业级SparkSQL Server这么做

因而也衍生出很多数据库连接池,例如C3P0,DBCP等。# Hive的JDBC实现构建SparkSQL服务器最好的方式是用如上Java接口,且大数据生态下行业已有标杆例子,即Hive Server2。Hive Server2在遵循Java JDBC接口规范上,通过对数据操作的方式,实现了访问Hive服务。除此之外,Hive Server2在实现上,与MySQL等关系型数据稍有不同。首先,Hive Server2本身是提供了一系列RPC接口,具体的接口定义在org.apache.hive.service.rpc.thrift包下的T...

干货 | ClickHouse增强计划之“多表关联查询”

来自字节跳动数据平台分析型数据库团队相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如:* 缺少完... 数据分析的发展历程可以看作是不断追求分析效率和分析灵活的过程,那么大宽表的下一个阶段呢?如果ClickHouse的多表关联查询能力足够强,是不是连“将数据打平成宽表”这个步骤也可以省略,只需要维护好对外服务的接口...

EMR-3.0.1版本说明

组件版本 下面列出了 EMR 和此版本一起安装的组件。 组件 版本 描述 zookeeper_server 3.7.0 用于维护配置信息、命名、提供分布式同步的集中式服务。 zookeeper_client 3.7.0 ZooKeeper 命令行客户端。 hive_met... livy_server 0.6.0 提供 REST 接口来与 Spark 交互的服务。 sqoop 1.4.7 提供数据库与 HDFS 导入导出功能。 iceberg 0.14.0 Apache Iceberg 是一种适用于超大型分析数据集的开放表格式。 hudi 0.11.1 增量处理框架...

EMR-3.1.0版本说明

数据库。StarRocks 的愿景是能够让用户的数据分析变得更加简单和敏捷。用户无需经过复杂的预处理,就可以用 StarRocks 来支持多种数据分析场景的极速分析。 StarRocks 能很好地支持实时数据分析,并能实现对实时更新数据的高效查询。StarRocks 还支持现代化物化视图,进一步加速查询。 在OLAP 多维分析、实时数据仓库、高并发查询、统一分析等场景中均表现优异。 【组件】Pulsar服务增加Web UI功能,增加Pulsar Manager组件,可以...

EMR 1.2.0版本说明

Presto 和 Trino。 提供一套基于 RBAC 模型的权限配置交互 UI,并与 Ranger 之间实现权限配置数据互通。 新增Presto支持部分Hive内置UDF和UDAF功能,具体参考Presto使用说明。 新增TensorFlow 2.7.0组件与数据科学场景下的TensorFlow集群,主要面向大数据+AI场景,提供Spark离线大数据ETL和TensorFlow模型训练等能力。 新增HBase 2.3.7组件与NoSQL数据库场景下的HBase集群,是面向大数据领域的一站式NoSQL服务,适用于GB至PB级的大...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

产品体验

体验中心

云服务器特惠

云服务器
云服务器ECS新人特惠
立即抢购

白皮书

一图详解大模型
浓缩大模型架构,厘清生产和应用链路关系
立即获取

最新活动

爆款1核2G共享型服务器

首年60元,每月仅需5元,限量秒杀
立即抢购

火山引擎增长体验专区

丰富能力激励企业快速增长
查看详情

数据智能VeDI

易用的高性能大数据产品家族
了解详情

一键开启云上增长新空间

立即咨询