Drizzle ORM 跨包类型推断问题分析与解决方案
问题背景
在使用 Drizzle ORM 构建的 monorepo 项目中,开发者遇到了一个关于类型推断的特殊问题。当在一个共享的数据库包中使用 $inferSelect
和 $inferInsert
生成类型,并在其他包中引用这些类型时,类型会被错误地推断为 any
。然而,手动定义的类型却能正常推断。
问题现象
具体表现为:
-
在共享包中定义的类型:
export type User = typeof users.$inferSelect // 在其他包中被推断为 any export type Organization = { id: number, name: string, created_at: Date } // 正常推断 export type UserDetail = User & { organizations: Organization[] } // 只有 Organization[] 部分被正确推断
-
项目结构为 monorepo,包含:
- 共享包 (packages/shared)
- Next.js 应用 (apps/web)
根本原因分析
经过深入调查,发现问题根源在于 TypeScript 的构建配置和类型文件处理方式:
-
构建系统问题:Next.js 的构建系统不支持传统的 TypeScript 项目引用(project references),导致无法正确解析跨包的类型依赖关系。
-
类型文件处理:
.d.ts
类型声明文件没有被包含在构建输出中,而实际导入的是原始 schema 文件,这导致了类型推断链的中断。 -
Drizzle ORM 的特殊性:
$inferSelect
和$inferInsert
是 Drizzle ORM 特有的类型级操作,它们依赖于完整的类型上下文才能正常工作。
解决方案
解决此问题的关键在于确保类型文件被正确处理和包含:
-
正确配置构建系统:
- 确保共享包的
tsconfig.json
中设置了"declaration": true
以生成类型声明文件 - 确认
"include"
和"exclude"
配置正确覆盖所有需要处理的文件
- 确保共享包的
-
确保类型文件被包含:
// 在共享包的构建配置中明确包含类型文件 { "include": ["./**/*.ts", "./**/*.d.ts"], "exclude": ["node_modules", "dist"] }
-
Next.js 适配方案:
- 使用 Next.js 支持的模块解析方式
- 确保共享包构建后的输出结构符合 Next.js 的预期
最佳实践建议
-
monorepo 类型共享:
- 对于 Drizzle ORM 生成的类型,建议将其单独导出到一个类型文件中
- 考虑使用类型重导出来减少依赖链的复杂性
-
构建流程优化:
- 在共享包中设置预构建脚本,确保类型文件先被生成
- 在消费者应用中配置正确的类型查找路径
-
调试技巧:
- 使用
tsc --traceResolution
来跟踪类型解析过程 - 检查构建后的 dist 目录,确认所有必要的类型文件都存在
- 使用
总结
Drizzle ORM 的类型系统在 monorepo 环境中需要特别注意构建配置和类型文件的处理。通过确保类型文件被正确包含在构建过程中,并适当配置 TypeScript 的模块解析,可以解决跨包类型推断为 any
的问题。这个问题也提醒我们,在使用高级类型特性时,需要更加关注构建系统的细节配置。
对于使用 Drizzle ORM 的开发者来说,理解类型推断的工作原理和构建系统的交互方式,将有助于避免类似问题的发生,并构建出更加健壮的类型系统。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++043Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0287Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
项目优选









