讓我們繼續Day19 的議題吧~~

為了模擬真實舞者所擁有的「舞蹈的記憶」、「風格選擇能力」、「經驗累積」，

Tutting 模擬器需要能夠隨著時間累積記憶、學習偏好，要實現這一點必須替模擬器打造一個資料庫系統，作為「舞蹈記憶」的容器。

資料庫的規劃

為了儲存複雜的舞蹈數據，並因應不同操作需求，本研究採用 SQL 與 NoSQL 混合架構：

動作片段庫

• 用途：存放 Tutting 的基本動作，提供模擬器組合使用。
• 資料內容：
  • 動作名稱（Line / Box / Pose…）
  • 動作分類（如 Geometry Type）
  • 預設角度與骨架資訊
  • 建議組合
• 儲存方式：
  • MongoDB：因為動作片段可能包含 JSON 結構（骨架角度、控制點、動作屬性），非常適合 NoSQL。

{
  "_id": "action_001",
  "name": "Box Pose",
  "category": "Box",
  "default_skeleton": {
    "joint_angles": [45, 90, 30, ...],
    "control_points": [...]
  },
  "recommended_combinations": ["Line Pose", "Slide Pose"],
  "metadata": {
    "difficulty": 3,
    "style_tags": ["geometric", "sharp"]
  }
}

律動參數庫

• 用途：動作附加的律動屬性，如 Bounce、Rock、Slide。
• 資料內容：
  • 對應動作 ID
  • 律動類型
  • 強度 / 頻率 / 時長參數
• 儲存方式：
  • MongoDB：因為同一動作可能有多個律動組合，JSON 彈性很好。

{
  "_id": "rhythm_001",
  "action_id": "action_001",
  "type": "Bounce",
  "intensity": 0.8,
  "frequency": 1.2,
  "duration": 2.5
}

舞者風格庫

• 用途：紀錄舞者的個人偏好與特色。
• 資料內容：
  • 基本資料：姓名、角色屬性
  • 技術值：精準度、創意度、耐力
  • 偏好：喜歡的動作類型 / 律動類型
  • 成長曲線：隨時間累積提升能力
• 儲存方式：
  • MySQL：結構化數據，如精準度、創意度、耐力、偏好標籤，適合做統計、排序、查詢。

CREATE TABLE Dancer (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50),
    role VARCHAR(20),
    precision FLOAT,
    creativity FLOAT,
    stamina FLOAT,
    preferred_actions JSON,
    preferred_rhythms JSON,
    growth_curve JSON
);

歷史紀錄

• 用途：紀錄舞者學過的套路、生成過的舞蹈，以及喜好分析。
• 資料內容：
  • 舞蹈 ID / 動作序列
  • 生成時間
  • 評價（成功率 / 觀眾喜好 / 模擬器內部評分）
• 儲存方式：
  • MongoDB：歷史動作序列、生成舞蹈 JSON，可彈性存放多樣數據。

{
  "_id": "history_001",
  "dancer_id": 1,
  "dance_sequence": [
    {"action_id": "action_001", "rhythm_id": "rhythm_002"},
    {"action_id": "action_003", "rhythm_id": "rhythm_005"}
  ],
  "generated_time": "2025-08-21T10:00:00Z",
  "evaluation": {
    "success_rate": 0.92,
    "audience_score": 4.7,
    "internal_score": 0.85
  }
}

結論

在 Tutting 模擬器的資料庫設計上，其實單靠 SQL 或 NoSQL 都不夠。
最佳做法是 混合式架構：

• SQL：存放「舞者基本資料」「比賽紀錄」「成長曲線」等結構化資訊。
• NoSQL：存放「舞蹈記憶（JSON 動作序列）」「風格偏好」「動作關聯圖譜」。

這樣能同時兼顧 資料一致性 與 彈性擴充，更符合「模擬真實舞者」的需求。
最終，我們希望這個資料庫不只是一個「資料倉庫」，而是能讓 AI 舞者藉由查詢與更新，真正地「成長」與「展現風格」。