Adatbázis II: D1, a natív SQL-adatbázis

5.1Mi a D1 — és mi NEM?

A D1 egy SQLite-alapú, serverless SQL-adatbázis, a platform natív része. Nincs szerver, nincs kapcsolat, nincs connection string: bindingként kötöd a Workerhez, és API-n át kérdezed. Fizetni a ténylegesen olvasott/írt sorok és a tárolt adat után fizetsz — nincs instance-óra, nincs egress díj, és üresjáratban nem kerül semmibe.

A helyes mentális modell: a D1 nem „kis Aurora". Egy adatbázis mérethatára 10 GB, a dialektus SQLite (nem Postgres!), és nincsenek Postgres-extension-ök. Cserébe olyat tud, amit az Aurora nem: egy fiókban több tízezer adatbázisod lehet, ami egészen más architektúrákat nyit meg — például tenantonként egy-egy külön adatbázist, teljes adatszeparációval. Plusz 2025 óta van EU jurisdiction opció: létrehozáskor kikötheted, hogy az adat az EU-ban maradjon (GDPR-hoz kényelmes).

5.2Az API: prepared statements, batch — és a tranzakció-kérdés

{
  "d1_databases": [
    { "binding": "DB", "database_name": "app-db", "database_id": "<UUID>" }
  ]
}

// olvasás — prepared statement + bind (SQL injection ellen is)
const { results } = await env.DB
  .prepare("SELECT id, name FROM products WHERE category = ?")
  .bind(category)
  .all();

// egyetlen sor / írás
const user = await env.DB.prepare("SELECT * FROM users WHERE id = ?")
  .bind(id).first();

// batch: több statement EGY hálózati körben — és egyben tranzakció is!
const results = await env.DB.batch([
  env.DB.prepare("INSERT INTO orders (user_id, total) VALUES (?, ?)").bind(uid, total),
  env.DB.prepare("UPDATE inventory SET stock = stock - 1 WHERE sku = ?").bind(sku),
]);

ORM-fronton a Drizzle első osztályú D1-támogatással bír, a Prisma szintén ismeri — a query builder-élmény tehát megmarad, csak a dialektus SQLite.

5.3Migrációk és lokális fejlesztés

A migrációkezelés beépített és szándékosan egyszerű: sorszámozott .sql fájlok, amiket a Wrangler tart nyilván egy meta-táblában:

npx wrangler d1 migrations create app-db add_orders_table
# → migrations/0003_add_orders_table.sql — megírod az SQL-t

npx wrangler d1 migrations apply app-db --local   # lokális SQLite-on (wrangler dev-hez)
npx wrangler d1 migrations apply app-db --remote  # élesben

Drizzle-lel dolgozva a drizzle-kit generate által készített, mappánkénti layoutot a migrations_pattern konfiggal (pl. "migrations/*/migration.sql") közvetlenül eteted a wrangler d1 migrations apply-nak. Lokálisan a D1 egy igazi SQLite-fájl a gépeden (.wrangler/state) — gyors, offline, és nyugodtan törölhető/újraépíthető.

5.4Read replication és a Sessions API

Aurora-világban a read replikákat te konfigurálod, és az appod dönti el, melyik endpointra megy. A D1-nél a Cloudflare automatikusan tart read replikákat több régióban, extra költség nélkül — a te dolgod csak a konzisztencia kezelése, erre való a Sessions API. A lényeg: egy session-ön belül a lekérdezések szekvenciálisan konzisztensek (sosem látsz „visszafelé ugró" adatot), a sessionök közti folytonosságot pedig egy bookmark token biztosítja, amit pl. HTTP headerben adsz körbe:

// a kliens visszaküldi az előző válasz bookmarkját
const bookmark = request.headers.get("x-d1-bookmark") ?? "first-unconstrained";

const session = env.DB.withSession(bookmark);
const result  = await session
  .prepare("SELECT * FROM orders WHERE user_id = ?").bind(uid).run();

// az új bookmarkot visszaadjuk a következő kéréshez
response.headers.set("x-d1-bookmark", session.getBookmark() ?? "");

Ez a minta ismerős lehet: ugyanaz a „read-your-writes egy elosztott rendszerben" probléma, amit Aurora + replikák mellett appszinten oldottál meg — itt API-szinten kapod készen.

5.5Beépített biztonsági háló: Time Travel és export

A D1 minden változást verzióz: a Time Travel funkcióval az adatbázist visszaállíthatod egy múltbeli időpontra (30 napig visszamenőleg a fizetős csomagban) — külön backup-konfiguráció nélkül. Ez az RDS snapshot + point-in-time-restore megfelelője, csak nulla beállítással. Emellett van sima SQL-export (wrangler d1 export) — az adatod nem záródik be.

5.6A döntés: D1 vagy Hyperdrive + Postgres?

5.7Ellenőrizd magad