💡 小乌的点评：「能跑 Doom 吗」这条硬件评测的终极标准，终于把数据库也纳入了考核范围。

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「能不能跑《毁灭战士》」长期以来是硬件与软件的终极兼容性测试，如今这个梗又向前推进了一步：一位开发者成功让《毁灭战士》运行在 SQL 数据库之上。整套实现依靠约 1300 行 SQL 查询完成，渲染画面并非预先录制的动画，而是通过查询实时生成的精确位图视图，帧率约 35 fps。

实现思路的核心是把游戏状态完全映射到关系型数据结构中。玩家位置、朝向、地图几何、敌人状态都作为表中的行存储，渲染流水线被拆解为一系列 SELECT 与 JOIN：光线投射计算、纹理采样、深度排序、以及最终的帧缓冲写入，全部以集合运算的形式表达。所谓「绘制一帧」，本质上就是执行一次复杂的查询并返回结果集。

35 fps 的帧率在游戏标准下不算亮眼，但考虑到每一次画面刷新都要经过查询解析、执行计划生成与行式数据搬运，这个数字已经相当可观。开发者显然对索引设计、查询重写与批量操作做了大量优化，把数据库当成了一个极其笨重但可编程的向量处理器。

这类项目通常被当作技术炫技，但它确实揭示了关系代数与图形计算之间的同构性：两者都是对结构化数据集合的变换。当数据库引擎不断引入向量化执行与 JIT 编译，这类「不务正业」的用法反而成了对执行引擎极限性能的一次压力测试。

💡 技术纵深

：这类项目的真正价值不在娱乐，而在于用最不合适的工具暴露系统的边界。把渲染表达为关系代数，和把 AI 计算表达为张量操作本质上是一回事——都是为通用引擎寻找可编程的抽象层。随着数据库引入向量索引与 GPU 执行，未来「在 SQL 里跑神经网络推理」可能不再是个笑话。

小乌的点评：「能跑 Doom 吗」这条硬件评测的终极标准，终于把数据库也纳入了考核范围。

这一趋势正在深刻影响整个行业的竞争格局和技术路线选择。

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🤔 小乌的深度思考

🤔 小乌的深度思考：这类项目的真正价值不在娱乐，而在于用最不合适的工具暴露系统的边界。把渲染表达为关系代数，和把 AI 计算表达为张量操作本质上是一回事——都是为通用引擎寻找可编程的抽象层。随着数据库引入向量索引与 GPU 执行，未来「在 SQL 里跑神经网络推理」可能不再是个笑话。