1. 从 KV 的局限说起

上一篇我们用 KV 存数据，体验很简单：给一个 key，存一个 value，取的时候再用 key 把 value 拿出来。

但你很快就会遇到 KV 干不了的事。比如你要做一个用户系统：

• "查出所有注册时间在上个月的用户" —— KV 做不到，它只能按 key 取值，不能按字段筛选
• "找出所有下过订单但没付款的用户" —— 这需要把用户表和订单表关联起来查，KV 连"表"的概念都没有
• "把用户的邮箱从 a@test.com 改成 b@test.com，但得先确认没有别人用了 b@test.com" —— 这涉及唯一性约束，KV 也管不了

这些需求指向同一个东西：关系型数据库。

2. 关系型数据库 vs 非关系型数据库

数据库大的方向分两类，在学 D1 之前先把这两个概念理清楚。

关系型数据库

关系型数据库把数据组织成一张张表（Table），就像 Excel 表格：每一行是一条记录，每一列是一个字段。

比如一张用户表：

再来一张订单表：

注意订单表里有个 user_id 字段，指向用户表的 id。这就是"关系"——表和表之间通过字段关联起来。你可以写一条 SQL 把两张表联查：

1
-- 查出 Alice 的所有订单
2
SELECT orders.product, orders.amount
3
FROM orders
4
JOIN users ON orders.user_id = users.id
5
WHERE users.name = 'Alice'

关系型数据库的核心能力就是这些：

• 结构化：每张表有固定的列，每条数据都遵循同样的结构
• SQL 查询：可以按任意字段筛选、排序、聚合、分组
• 表关联：通过外键把多张表串起来，联合查询
• 约束：唯一性、非空、外键约束，数据库帮你守规矩

常见的关系型数据库有 MySQL、PostgreSQL、SQLite。

非关系型数据库

非关系型数据库（NoSQL）不按表格来组织数据，根据存储方式的不同又分好几类。上一篇学的 KV 就是其中一种：

• 键值存储（Key-Value）：一个 key 对应一个 value，就像一个巨大的 Map。Cloudflare KV、Redis 都属于这类
• 文档数据库（Document）：存的是 JSON 文档，每条数据的结构可以不一样。MongoDB 是典型代表
• 列族存储、图数据库……还有其他类型，这里不展开

非关系型数据库的共同特点是：灵活，但查询能力有限。不能写 SQL，不能跨表联查，很多事情得靠应用层代码自己实现。

怎么选

简单判断：

• 数据之间有关联、需要复杂查询 → 关系型数据库
• 数据结构简单、按 key 存取就够用 → 非关系型数据库

在 Cloudflare 的生态里，KV 是非关系型的键值存储，而 D1 就是关系型数据库。

3. Cloudflare D1

D1 是 Cloudflare 提供的边缘 SQLite 数据库。前面讲了一堆概念，落到实际就是这几件事：

• 基于 SQLite，支持标准 SQL 查询
• 部署在 Cloudflare 边缘网络，读取速度快
• 适合读多写少的场景（用户信息、博客内容、配置数据等）
• 免费额度够个人项目用

上一篇用 KV 存简单的键值对，这一篇用 D1 来做需要建表、查询、关联的正经数据操作。