Michael JohnsonI team che archiviano contenuti in Cloudflare D1 possono ora trasferire record selezionati ad AI Search senza esportarli prima in un passaggio separato. Il 12 novembre 2026 Cloudflare ha aggiunto D1 come origine dati alla versione beta del servizio: lo sviluppatore imposta una query di sola lettura e AI Search trasforma ogni riga restituita in un documento, aggiornando l’indice secondo una pianificazione.
Che cosa è cambiato
In precedenza AI Search offriva altre categorie di origini, per esempio oggetti R2 o contenuti web. Ora D1 può trasferire direttamente nell’indice i dati delle tabelle, come articoli pubblicati, cataloghi di prodotti o voci di una knowledge base. Cloudflare ha descritto la novità nella voce del changelog del 12 novembre; è possibile creare un’istanza con D1 come origine tramite dashboard, REST API o Workers binding.
Il proprietario del database specifica con una query SQL quali record includere nell’indice e quali campi usare come titolo, contenuto e metadati del documento. Per un database di articoli, ad esempio, la query può selezionare solo i contenuti pubblicati e assegnare ai campi i ruoli id, title, content e meta_category. La rappresentazione destinata alla ricerca viene così costruita a partire dalla selezione definita dallo sviluppatore.
Come funziona la connessione
Durante la configurazione di un’origine D1, AI Search esegue la query specificata, indicizza le righe una alla volta e sincronizza l’indice secondo una pianificazione. Per usare la REST API o Workers binding servono l’ID di un database D1 nello stesso account Cloudflare, l’ID di un token di servizio e una query che restituisca la colonna id. Dalla dashboard è possibile selezionare un database, comporre la query e verificarne il risultato su una riga prima di creare l’istanza: i passaggi sono descritti nella documentazione dell’origine D1.
I nomi delle colonne ne determinano la funzione: title diventa il titolo del documento, content il testo principale e le colonne con il prefisso meta_ vengono conservate come metadati. Le altre colonne possono essere visualizzate come campi etichettati, a seconda del modello del documento. In questo modo, con SQL si possono selezionare le categorie e i campi necessari alla ricerca.
Quali query accetta il servizio
La query deve essere una singola istruzione di lettura che inizi con SELECT o WITH. Deve restituire almeno un risultato con valori id univoci e non vuoti; il limite massimo è di 100.000 righe e la query può contenere al massimo 10.000 caratteri. La documentazione vieta inoltre i parametri di binding, i commenti e più istruzioni SQL, incluse quelle di scrittura e i comandi amministrativi. Non è possibile usare ORDER BY o LIMIT: AI Search legge i risultati a pagine, ordinandoli per id.
Se cambia il valore di id di una riga, AI Search elimina il documento precedente e ne crea uno nuovo. Per la sincronizzazione è quindi opportuno scegliere un identificatore stabile. Anche ogni colonna del risultato deve avere un nome univoco; se necessario, lo si può specificare con AS. Poiché la sincronizzazione legge l’intero risultato della query, viene conteggiata nel consumo di letture D1; le condizioni WHERE aiutano a limitare i dati indicizzati.
A chi può essere utile
La nuova integrazione è adatta ai team che già archiviano contenuti strutturati in D1. Possono selezionare i record da includere nel corpus di ricerca con una query al database e poi sincronizzare l’indice quando vengono aggiunte, modificate o eliminate righe. Per esempio, un catalogo può includere solo gli articoli disponibili per la vendita, mentre un centro assistenza può comprendere soltanto gli articoli pubblicati e le relative categorie. Ogni riga diventa un documento distinto.
L’integrazione è ancora in beta. Prima di avviarla conviene verificare che gli id siano univoci e stabili, selezionare soltanto le colonne necessarie e valutare l’impatto delle dimensioni del risultato e della pianificazione della sincronizzazione sull’utilizzo di D1. Gli aggiornamenti dell’indice avvengono secondo l’intervallo scelto e la lettura dell’intero risultato a ogni sincronizzazione consuma letture D1.
In sintesi, D1 può ora fungere da origine per AI Search e la query SQL determina quali righe del database diventano documenti di ricerca. Per i team con contenuti in D1, è un modo diretto per collegare dati e indice; nella pianificazione è importante considerare il limite di righe e le letture del database necessarie alla sincronizzazione.
