IndexedDB 是浏览器中支持大规模数据存储的核心方案，适用于结构化数据的异步读写，配合分页加载、索引优化和 Web Worker 可有效管理上百 MB 数据。
浏览器的 Storage API 本身并不适合大规模数据存储，但通过合理选择和组合不同的 API，可以在一定程度上支持较大体量的数据。关键在于理解各 API 的限制与优势，并根据实际场景做出取舍。
了解不同 Storage API 的能力与限制
浏览器提供了多种客户端存储方式，每种都有其适用范围：
localStorage：最大约 5–10MB，只能存字符串，同步操作，不适合大量数据。 sessionStorage：类似 localStorage，但生命周期仅限于会话，容量相同。 IndexedDB：支持数百 MB 到数 GB（取决于浏览器和设备），可存储对象、二进制数据，异步操作，适合大规模结构化数据。 Cache API：主要用于缓存网络请求，适合资源文件，也可间接用于数据存储。 File System Access API（实验性）：允许读写用户指定的本地文件，适合超大文件，但需用户授权。
真正能支撑“大规模”数据的是 IndexedDB 和 File System Access API。
使用 IndexedDB 存储大量结构化数据
IndexedDB 是目前最成熟的客户端大规模存储方案。它是一个事务型、基于索引的数据库，支持对象存储和游标遍历。
打开数据库并创建对象仓库：const request = indexedDB.open(‘LargeDataDB’, 1);
request.onupgradeneeded = (event) => {
const db = event.target.result;
if (!db.objectStoreNames.contains(‘items’)) {
db.createObjectStore(‘items’, { keyPath: ‘id’ });
}
};
批量写入数据时使用事务：const transaction = db.transaction([‘items’], ‘readwrite’);
const store = transaction.objectStore(‘items’);
dataList.forEach(item => store.add(item));
transaction.commit();
分页读取避免内存溢出：
使用游标或键范围分批加载数据，而不是一次性取出全部记录。
处理超大数据或文件：考虑 Cache 或文件系统
如果数据是图片、视频或大型 JSON 导出文件，可以结合 Cache API 或 File System Access API。
将大文件以 Blob 形式保存到 Cache 中，通过 request URL 模拟存储。 使用 window.showSaveFilePicker() 让用户选择本地路径保存数据文件，实现“持久化落地”。 读取时通过 showOpenFilePicker() 加载大文件，避免全量加载到内存。
这种方式绕开了浏览器配额限制，适合编辑文档、离线应用等场景。
优化策略与注意事项
即使使用 IndexedDB，仍需注意性能和稳定性：
避免在主线程执行大量数据操作，可使用 Web Worker 配合 IndexedDB。 对频繁查询的字段建立索引，加快检索速度。 监控存储用量，提示用户清理或导出数据。 提供导出为 JSON 文件或导入的功能，增强数据可迁移性。 注意浏览器的存储配额机制，Chrome 中可通过 navigator.storage.estimate() 获取使用情况。
基本上就这些。IndexedDB 是大规模存储的核心工具，配合合理的架构设计，能在浏览器中稳定管理几十甚至上百 MB 的数据。不复杂但容易忽略的是分片处理和内存控制。
以上就是如何利用浏览器提供的Storage API进行大规模数据存储？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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