r/unity，

我正在工作于DataVo，一个嵌入式关系数据库引擎，使用C#编写。它起源于2023年的大学项目，我一直在重温它，因为我想在.NET/Unity风格的工作负载下找到一个比原生提供者边界更合适的引擎。

为了透明，我使用了AI工具，主要是Claude，进行了boilerplate、文档、测试框架和迭代速度的工作。架构、约束、检查、基准测试和维护仍然是我自己的。

我不想“替代SQLite”，SQLite是成熟且经过打磨的。DataVo是alpha软件。但我想探索的是，如果引擎围绕C#热路径、分配感知存储、向量搜索和反应式查询维护而构建会发生什么。

有趣的两个部分是：

  1. 原生向量搜索

DataVo支持VECTOR(n)、HNSW和平面向量索引路径，Plus SIMD距离内核。我的用例是NPC内存、AI工具、语义资产查找、局部原型等的局部嵌入式搜索。Unity中的一个原因是避免每个目标平台都进行原生扩展的跨平台编译。

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  1. 增量视图维护/反应式查询

相反，每一帧都需要重新计算相同的查询，而是可以维护增量的选定查询结果。对于像库存、积分榜、实时经济状态、调试覆盖、工具窗口等模型，感觉更接近于游戏通常需要的东西。

我在一项基准测试中使用了10,000条基准行，随后是50,000条插入+读取迭代。

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在复杂的VIP连接+组合聚合负载下，DataVo在macOS arm64上的完整循环时间为485.5毫秒。SQLite在同一基准测试套件中花费了401.8秒，DuckDB花费了43.0秒。

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请注意，这不是一个类似素材的原始比较。DataVo正在维护选定的结果增量，而SQLite/DuckDB正在运行基准查询路径。我仍然认为，如果应用程序要求“在写入后保持此派生的结果存活”，这是一个有用的端到端比较。

我并不是试图将其作为生产就绪的项目。这个项目是alpha状态，目前不适合用于生产数据。

我的实际问题是：Unity开发者认为，是否会在Unity工具/游戏工作流中使用C#原生嵌入式数据库、向量搜索和反应式查询结果有用，还是您更愿意将这种东西留在SQLite中加上自定义C#系统？

我可以分享仓库和基准测试页面，如果允许。

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