Graphile项目中实现公共模式计算列的自动检测
2025-05-18 21:22:30作者:盛欣凯Ernestine
在PostgreSQL数据库设计中,计算列(Computed Columns)是一种非常有用的特性,它允许开发者在不实际存储数据的情况下,通过函数或表达式动态生成列值。这种设计模式在业务系统中非常常见,特别是在需要频繁生成格式化字符串(如订单编号、工单引用等)的场景下。
传统实现方式
许多团队会选择将计算列函数放置在PostgreSQL的public模式中,这样可以实现跨模式的列引用。例如:
-- 在public模式中定义计算列函数
CREATE FUNCTION public.full_reference(order sales.orders) RETURNS text AS $$
BEGIN
RETURN 'ORD-' || order.id;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
-- 查询时可以直接引用
SELECT orders.full_reference FROM sales.orders;
这种设计虽然方便,但在与Graphile这样的GraphQL架构生成工具集成时,传统上会遇到识别困难的问题。
Graphile V5的创新解决方案
Graphile项目的V5版本引入了一个突破性的功能——通过简单的注释指令即可自动识别并集成这类公共模式中的计算列。这项功能通过@behavior +typeField注释标记实现:
-- 为计算列函数添加特殊注释
COMMENT ON FUNCTION public.full_reference(sales.orders) IS '@behavior +typeField';
技术实现原理
- 元数据扩展:Graphile会解析PostgreSQL的系统目录和函数注释
- 行为标记:
+typeField标记告诉Graphile将该函数视为目标类型的扩展字段 - 自动映射:生成GraphQL schema时,这些函数会被自动映射为对应类型的字段
实际应用价值
这项特性为开发者带来了显著优势:
- 无缝集成:无需修改现有数据库设计即可获得GraphQL支持
- 渐进增强:默认关闭的特性不会影响现有项目
- 灵活控制:可以逐个函数精确控制哪些计算列暴露给GraphQL
最佳实践建议
- 对于新项目,建议直接在表所属模式中定义计算列函数
- 迁移现有项目时,可以先小范围测试特定函数的集成效果
- 考虑为敏感的计算列添加适当的权限控制
目前该功能已在Graphile V5的公开测试版中提供,开发者可以立即体验这一强大的集成能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
309
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.84 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322