master.db

该数据集包含游戏Princess Connect! Re:Dive在多个地区的数据库文件，用于存储游戏数据。

This dataset comprises database files of the game Princess Connect! Re:Dive across multiple regions, utilized for storing game data.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

priconne-database

数据集描述

该数据集包含游戏《Princess Connect! Re:Dive》的多个区域master.db文件。数据集通过GitHub Actions自动更新，每小时第45分钟检查更新。

支持的区域及文件

• 中国 (master_cn.db)
  • 下载链接：master_cn.db
• 日本 (master_jp.db)
  • 数据库表和列名自10053000版本起被混淆
    • 使用10052900版本获取最后可读的数据库
      • 下载链接：10052900
  • 下载链接：master_jp.db
• 韩国 (master_kr.db)
  • 下载链接：master_kr.db
• 台湾 (master_tw.db)
  • 数据库表和列名自00190002版本起被混淆
    • 使用00180024版本获取最后可读的数据库
      • 下载链接：00180024
  • 下载链接：master_tw.db
• 泰国 (master_th.db)
  • 下载链接：master_th.db

数据集更新流程

1. 检查更新 (src/check-for-updates.js)
2. 下载数据库（如果发现更新）(src/download-database.js)
3. 上传至Git

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在构建master.db数据集时，采用了自动化的GitHub Actions流程。该流程每小时在第45分钟检查更新，并通过JavaScript脚本（`src/check-for-updates.js`和`src/download-database.js`）实现数据库的下载和上传。此方法确保了数据集的实时性和准确性，同时支持多个区域的数据库更新，包括中国、日本、韩国和台湾等。

特点

master.db数据集的主要特点在于其多区域支持和实时更新机制。数据集涵盖了多个区域的游戏数据，如中国、日本、韩国和台湾，尽管某些区域的服务已终止。此外，数据集的表和列名在某些版本中被混淆，但提供了可读的旧版本供用户选择。

使用方法

用户可以通过GitHub提供的下载链接直接获取master.db数据集的各个版本。对于不熟悉SQLite文件的用户，可以通过访问`priconne-diff`项目查看格式化的数据文件。使用时，建议根据需求选择合适的区域和版本，以确保数据的完整性和可读性。

背景与挑战

背景概述

master.db数据集源自于游戏《Princess Connect! Re:Dive》，由多个地区的数据库组成，旨在为游戏玩家和研究人员提供详尽的游戏数据。该数据集的创建始于2022年3月3日，主要由Expugn团队维护，通过GitHub Actions自动化更新，每小时检查一次更新。数据集涵盖了中国、日本、韩国和台湾等地区的游戏数据，为研究游戏数据分析、玩家行为及游戏设计提供了宝贵的资源。

当前挑战

尽管master.db数据集在游戏数据分析领域具有重要价值，但其构建和维护过程中仍面临诸多挑战。首先，不同地区的游戏数据存在差异，尤其是数据库表和列名的混淆问题，增加了数据处理的复杂性。其次，随着某些地区服务器服务的终止，如英语和泰国的服务器，数据集的完整性和时效性受到威胁。此外，自动化更新机制虽然提高了效率，但也需要确保数据的一致性和准确性，避免因更新错误导致的数据失真。

常用场景

经典使用场景

在游戏《Princess Connect! Re:Dive》的多个区域版本中，master.db数据集被广泛用于解析和分析游戏内部数据。该数据集包含了角色属性、技能效果、装备信息等关键数据，为游戏开发者、研究者和爱好者提供了深入了解游戏机制的途径。通过分析这些数据，研究者可以揭示游戏平衡性、角色强度分布等重要信息，从而为游戏优化和策略制定提供科学依据。

解决学术问题

master.db数据集在游戏研究领域具有重要意义，它解决了游戏数据透明性和可分析性的学术问题。通过该数据集，研究者能够系统地分析游戏内部机制，探讨游戏设计中的平衡性、策略性和公平性等核心问题。此外，该数据集还为跨文化游戏研究提供了丰富的数据支持，有助于比较不同区域版本的游戏设计差异，推动游戏研究的国际化和多元化。

衍生相关工作

master.db数据集的发布催生了大量相关研究和工作，特别是在游戏数据分析和游戏设计优化领域。例如，有研究者基于该数据集开发了自动化游戏平衡性测试工具，通过模拟不同游戏场景，评估角色和技能的平衡性。此外，还有研究团队利用数据集进行跨文化游戏设计比较，探讨不同文化背景下的游戏设计偏好和策略差异。这些衍生工作不仅丰富了游戏研究的理论体系，也为游戏产业的实践提供了有力支持。