DOOMQL：用 SQLite 驱动的类 Doom 游戏

SQLite 不只是存数据，也能“跑游戏”

Peter Gostev 使用 GPT-5.6 Sol 构建了 DOOMQL。这个项目从一个有意“离谱”的问题出发：如果 SQLite 不是游戏存档或状态数据的容器，而是直接作为游戏引擎，会发生什么？

最终结果是一个小型、原创的类 Doom 游戏：

• 移动由 SQL 处理
• 碰撞由 SQL 处理
• 敌人、战斗和进度由 SQL 处理
• 屏幕上的每一个 RGB 像素也由 SQL 生成

运行方式

它实现为一个 Python 终端脚本，可以这样尝试：

cd /tmp
git clone https://github.com/petergpt/doomql
cd doomql
uv run host/doomql.py

运行后，终端中会出现一个复古的第一人称类 Doom 画面：灰色墙面、红色门、拾取物、准星、武器，以及状态栏，例如生命值、弹药、分数和任务提示等。

用递归 CTE 在 SQLite 里做光线追踪

项目中有一段很大的 SQL 查询，用 SQLite 的递归 CTE 实现完整的 ray tracer。也就是说，画面不是传统游戏引擎渲染出来的，而是通过 SQL 查询计算得到。

这让 DOOMQL 更像是一个技术实验：它并不是为了证明 SQLite 适合做游戏引擎，而是展示 SQL、递归查询和数据库视图可以被推到多远。

游戏状态也是一个 SQLite 数据库

运行脚本后，会生成一个 SQLite 数据库：

/tmp/doomql/.doomql/doomql.sqlite

可以用 Datasette 打开这个数据库进行探索：

uvx --prerelease=allow --with datasette-apps datasette \
  /tmp/doomql/.doomql/doomql.sqlite \
  -p 4444 --root --secret 1 --internal internal.db

其中 --with datasette-apps 会安装 Datasette Apps 插件。该插件支持在 Datasette 界面中创建自定义 HTML + JavaScript 应用，并让这些应用直接执行 SQL 查询。

用 Datasette 做实时画面查看器

作者还创建了一个 Datasette App，用 frame_pixels 视图读取当前画面状态。这个视图包含：

• x
• y
• r
• g
• b

也就是每个像素的位置和 RGB 颜色。

给 Claude 的提示大意是：

构建一个应用，使用 frame_pixels 视图中的 x、y、r、g、b 列显示当前屏幕状态，并每秒刷新一次。

这样就能在终端玩游戏的同时，在 Datasette 页面中看到同步刷新的游戏画面。

随后又追加了一个提示：

添加一个小地图。

最终的 Datasette App 可以展示：

• 第一人称游戏画面
• 每秒自动刷新
• 战术小地图
• 玩家、敌人、拾取物、门和出口等标记
• 当前像素数量、敌人数量、查询耗时等状态信息

示例状态中，画面尺寸为 160×54，共 8,640 个像素，并显示查询耗时约 89 ms、每秒刷新一次。

这个项目有意思在哪里

DOOMQL 的看点不在于它要替代真正的游戏引擎，而在于它把数据库系统当成了计算和渲染环境：

• SQL 不只是查询数据，也参与游戏逻辑
• SQLite 不只是存储层，也承担渲染与状态推进
• Datasette 不只是浏览数据库，也能成为实时可视化界面
• AI 辅助编程参与了工具和界面的快速搭建

对于关注 SQLite、SQL、生成式 AI、游戏实验或 Datasette 生态的人来说，这是一个很有趣的技术玩具。