基于cloudflare + D1的应用,有必要用prisma或者drizzle吗

大家好,我是jobleap.cn的小九。
在基于Cloudflare Workers + D1的架构中,使用 ORM(尤其是Drizzle)不仅有必要,而且是目前开发者公认的最佳实践

虽然你完全可以使用 Cloudflare 提供的原生原生 API(如env.DB.prepare("SELECT...").run()),但引入 Drizzle 或 Prisma 能解决原生开发中的三大痛点:类型安全、迁移管理、开发效率


1. 为什么 Drizzle 是 Cloudflare D1 的“天作之合”?

在 Cloudflare 生态中,Drizzle 目前比 Prisma 更受推荐,原因如下:

  • 极致轻量(无冷启动压力):Cloudflare Workers 对包体积(Free 1MB / Paid 10MB)和启动时间非常敏感。Drizzle 是纯 TypeScript 编写,几乎没有运行时开销。而 Prisma 即使在 2026 年已经大幅优化,其底层仍涉及 WebAssembly 或较重的引擎,容易触碰 Workers 的资源限制。
  • 原生驱动支持:Drizzle 专门为 D1 编写了驱动(drizzle-orm/d1),它能直接与env.DB绑定,无需任何中间层,性能损耗几乎为零。
  • SQL 对等:D1 本质上是 SQLite。Drizzle 的语法与 SQL 高度一致,这让你在调试 D1 的特定限制(如不支持某些复杂的关联操作)时,能更清晰地知道发生了什么。

2. Drizzle vs Prisma 在 D1 上的具体差异

维度Drizzle (强烈推荐)Prisma (可选但较重)
安装体积极小(~几十KB),轻松适配 Cloudflare 限制较大,可能导致 Worker 超过 1MB 限制
D1 兼容性原生支持,专门适配了 D1 的驱动预览支持,配置较繁琐(需适配层)
迁移 (Migrations)drizzle-kit可以生成 D1 兼容的.sql迁移文件依赖prisma migrate diff生成 SQL 后再由 Wrangler 执行
性能极快,无 Wasm/二进制转换开销稍慢,存在 Wasm 转换或初始化延迟

3. 使用 Drizzle + D1 的开发流程

如果你决定使用 Drizzle,你的典型工作流是这样的:

  1. 定义 Schema (TS文件):
exportconstusers=sqliteTable('users',{id:integer('id').primaryKey(),name:text('name').notNull(),});
  1. 生成迁移:运行drizzle-kit generate生成 SQL 文件。
  2. 执行迁移到 D1:运行wrangler d1 migrations apply <db-name>
  3. Worker 中调用:
import{drizzle}from'drizzle-orm/d1';// ...constdb=drizzle(env.DB);constresult=awaitdb.select().from(users).all();

4. 总结:什么时候该选哪个?

  • 选 Drizzle (90% 的场景):如果你正在构建一个高性能、低延迟的边缘计算应用(Edge App)。它的类型推断非常强大,且完全不会拖慢 Worker 的加载速度。
  • 选 Prisma (10% 的场景):除非你已经在其他项目中有极其深厚的 Prisma 积累,且应用逻辑非常复杂(如极其嵌套的写入),并愿意为之承担更大的 Bundle Size 和潜在的配置成本。
  • 不选 ORM:只有当你的项目极度简单(只有 1-2 张表,且查询极少),或者你对包体积有极致到字节级的苛求时,才直接使用原生的env.DB

建议:考虑到 D1 本身就处于快速迭代中,Drizzle的透明度和灵活性会让你在遇到 D1 的 Bug 或限制时,比使用高度抽象的 Prisma 更容易排查和解决。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1148389.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

为编程新手设计的ZCODE入门教程,从注册到第一个项目,手把手教你如何使用AI工具轻松编写代码。无需编程经验,快速入门。

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容&#xff1a; 创建一个面向新手的ZCODE教程项目&#xff0c;生成一个简单的个人博客网站。教程分步骤引导用户完成注册、创建项目、输入需求、生成代码、部署上线等流程。代码使用HTML/CSS/Java…

无需联网、CPU友好|ResNet18官方镜像实现本地化图像识别

无需联网、CPU友好&#xff5c;ResNet18官方镜像实现本地化图像识别离线可用 轻量高效 官方模型原生集成 技术栈&#xff1a;PyTorch TorchVision Flask 模型&#xff1a;ResNet-18&#xff08;ImageNet 预训练&#xff0c;官方权重&#xff09; 部署方式&#xff1a;Docke…

1小时搭建Ubuntu测试环境:快速原型开发指南

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容&#xff1a; 开发一个Ubuntu快速原型环境生成器&#xff0c;功能&#xff1a;1.虚拟机自动配置 2.预设开发环境模板 3.一键快照管理 4.网络配置工具 5.资源监控面板。使用Vagrant和VirtualBox&…

技术深度重构:去中心化的上下文工程落地实践

大家好&#xff0c;我是玄姐。核心论点&#xff1a;上下文工程&#xff08;Context Engineering&#xff09;的本质不是“如何填充 Prompt”&#xff0c;而是“如何在有限的 Attention Window 和 KV Cache 约束下&#xff0c;构建一个图灵完备的虚拟运行时环境”。过度工程化&a…

高稳定CPU版深度估计|AI单目深度估计-MiDaS镜像上线

高稳定CPU版深度估计&#xff5c;AI单目深度估计-MiDaS镜像上线 &#x1f310; 技术背景&#xff1a;从2D图像到3D空间感知的跨越 在计算机视觉领域&#xff0c;单目深度估计&#xff08;Monocular Depth Estimation&#xff09;是一项极具挑战性但又极具实用价值的任务。与双…

PS2DLC.ZIP小白教程:5分钟学会基础操作

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容&#xff1a; 创建一个极简的PS2DLC.ZIP处理工具&#xff0c;功能包括&#xff1a;1. 一键解压&#xff1b;2. 自动创建正确的目录结构&#xff1b;3. 简单明了的图形界面&#xff1b;4. 基础文…

如何用AI自动解析GDK订阅规则并生成代码

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容&#xff1a; 请开发一个Python脚本&#xff0c;能够自动解析GDK平台最新发布的订阅规则文档&#xff08;假设文档为Markdown格式&#xff09;。要求&#xff1a;1. 提取关键规则条款&#xff0…

MARKDOWN 语法零基础入门指南

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容&#xff1a; 开发一个MARKDOWN 语法学习应用&#xff0c;提供交互式教程和新手友好的界面。点击项目生成按钮&#xff0c;等待项目生成完整后预览效果 今天想和大家分享一下我学习Markdown语法…

MiDaS_small模型实战|轻量级CPU推理,秒级生成Inferno深度热力图

MiDaS_small模型实战&#xff5c;轻量级CPU推理&#xff0c;秒级生成Inferno深度热力图 &#x1f31f; 引言&#xff1a;让2D图像“感知”3D空间 在计算机视觉领域&#xff0c;单目深度估计&#xff08;Monocular Depth Estimation&#xff09;是一项极具挑战性但又极具实用价…

JavaScript:void(0)完全解析 - 新手必读指南

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容&#xff1a; 创建一个交互式学习模块&#xff0c;通过分步动画和简单示例演示JavaScript:void(0)的工作原理。从基础语法开始&#xff0c;逐步展示其与undefined的关系、在a标签中的应用等。包…

告别模型训练烦恼|AI万能分类器实现自定义标签智能分类

告别模型训练烦恼&#xff5c;AI万能分类器实现自定义标签智能分类 在传统文本分类任务中&#xff0c;开发者往往需要准备大量标注数据、设计复杂的训练流程&#xff0c;并反复调优模型参数。这一过程不仅耗时耗力&#xff0c;还对团队的数据积累和算法能力提出了较高要求。然而…

发丝级抠图+透明输出|Rembg让LoRA训练更高效、更稳定

发丝级抠图透明输出&#xff5c;Rembg让LoRA训练更高效、更稳定 在AI生成模型&#xff08;AIGC&#xff09;的实践中&#xff0c;尤其是使用LoRA进行风格或主体微调时&#xff0c;我们常常将注意力集中在模型结构、学习率调度和训练轮数上。然而&#xff0c;真正决定最终生成质…

测绘工程师必备:XY转经纬度实战案例解析

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容&#xff1a; 创建一个测绘工程专用的XY坐标转经纬度工具&#xff0c;功能包括&#xff1a;1. 支持多种工程坐标系&#xff08;如北京54、西安80等&#xff09;&#xff1b;2. 提供转换精度评估…

ResNet18小样本学习:云端Few-shot环境,解决数据荒

ResNet18小样本学习&#xff1a;云端Few-shot环境&#xff0c;解决数据荒 引言&#xff1a;当医疗AI遇上数据荒 作为一名医疗AI开发者&#xff0c;你是否经常遇到这样的困境&#xff1a;明明有一个绝妙的AI辅助诊断创意&#xff0c;却因为缺乏足够的标注数据而无法验证&#…

从零搭建物联网传感器电路:快马仿真实战

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容&#xff1a; 创建一个温湿度传感器电路仿真项目&#xff0c;包含&#xff1a;1. 3.3V稳压电源电路 2. SHT31传感器接口 3. 信号放大滤波电路 4. Arduino对接电路。要求&#xff1a;- 提供完整的…

Rembg抠图API高级:Webhook集成的实现

Rembg抠图API高级&#xff1a;Webhook集成的实现 1. 智能万能抠图 - Rembg 在图像处理与内容创作日益自动化的今天&#xff0c;背景去除已成为电商、设计、AI生成内容&#xff08;AIGC&#xff09;等领域的基础需求。传统手动抠图效率低、成本高&#xff0c;而基于深度学习的…

电商系统实战:ThreadLocal在分布式追踪中的妙用

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容&#xff1a; 构建一个Spring Boot电商微服务demo&#xff0c;包含&#xff1a;1) 使用ThreadLocal存储MDC日志追踪ID 2) 通过Feign拦截器实现跨服务ID传递 3) 集成SleuthZipkin可视化追踪。要求…

ResNet18模型微调指南:云端GPU加速10倍,按时长付费

ResNet18模型微调指南&#xff1a;云端GPU加速10倍&#xff0c;按时长付费 引言 作为一名Kaggle选手&#xff0c;你是否遇到过这样的困境&#xff1a;本地用ResNet18训练一轮要8小时&#xff0c;调参时间根本不够&#xff1f;别担心&#xff0c;云端GPU资源能帮你把训练速度提…

Rembg抠图应用技巧:社交媒体素材的快速制作

Rembg抠图应用技巧&#xff1a;社交媒体素材的快速制作 1. 智能万能抠图 - Rembg 在内容为王的时代&#xff0c;社交媒体运营者、电商设计师和短视频创作者每天都面临大量图像处理需求。其中&#xff0c;背景去除是最常见也最耗时的任务之一。传统手动抠图效率低&#xff0c;…

Rembg抠图技术揭秘:U2NET模型背后的原理详解

Rembg抠图技术揭秘&#xff1a;U2NET模型背后的原理详解 1. 智能万能抠图 - Rembg 在图像处理与内容创作领域&#xff0c;背景去除是一项高频且关键的任务。无论是电商商品展示、人像精修&#xff0c;还是设计素材提取&#xff0c;传统手动抠图耗时费力&#xff0c;而早期自动…