软件工程实践总结

数据库方向学期总结

一、学期回顾

1.1 回顾预期与现状

起初希望通过软工课程全面掌握“数据库 + Node.js API”这一后端分层：自己能从 MySQL schema 设计到 Express 路由都独立完成。现在 LifeFlow 智能工作流系统已经把数据库层（lifeflowdbapi）稳定跑在连接池配置上，我负责编写的(routes/sessions.js)等脚本，能够提供会话、任务、专注统计等关键数据流，基本达到“独立守住数据库面”的目标。仍然不足的是：

• 复杂事务与高并发写入时，缺少锁机制与索引调优经验，出现慢查询只能临时加索引。
• FastAPI AI 后端字段频繁变化时，数据库接口协同不够快，仍需更主动地参与上游设计讨论。

1.2 投入与产出

• 代码量：在软工实践课程当中我编写了(约 1200行）数据库与 Node.js API 相关代码。
• 角色：我参与了( LifeFlow 智能工作流管理系统 )的设计与开发；我承担数据库方案，负责连接池和路由实现，并确保与后端服务对接。
• 时间投入：

作业	花费时间(h)
第一次团队作业	3
第二次团队作业	8
第一次团队项目作业	12
第二次团队项目作业	15
第三次团队项目作业	25
第四次团队项目作业	25
累计时间	88
实际周均时间	9
预计周均时间	8.5

1.3 最深印象，

最令我激动的是团队第三次作业第一次把自己写的 API 成功跑通并把数据稳稳存进数据库。首次验证了数据库的成功连接，证明整个链路是正确的，剩下的只需要进行修改即可，如释重负。

二、总结收获

2.1 软工实践故事 （数据库）

1. 起步阶段：从零设计 schema，把建表、示例数据写入，并在脚本中加入错误提示，保证所有人都能重现实验环境。
2. 接口扩展：实现各个表的基本接口时，把参数校验和错误码集中在服务层，后续改动只需在一处更新逻辑。
3. AI 数据落地：AI 规划输出需要长期存档，我在其中增加状态字段与批量写入，支持多模型结果并存与回放。

2.2 新技术与工具

• 掌握 Express + MySQL 连接池拆分模式。
• 使用 Postman/Newman 录制数据库 API 压测，快速定位 SQL 瓶颈。
• 借助 TablePlus/MySQL Workbench 做 schema diff、数据校验与慢查询分析。
• 通过 PowerShell/Pnpm 脚本把数据库服务与 API 启动流程自动化。

2.3 非技术能力提升

• 将数据库任务拆解为“schema 评审 → DDL/DML 执行 → API 联调”三阶段，估时更准确。
• 建立固定的“数据库接口同步会”，提前沟通字段变化，减少返工。
• 每次迭代写数据层复盘，记录假设、结果、改进项，形成知识沉淀。

2.4 其他想记录

• 感谢老师感谢队友。