Drizzle ORM 使用 node-postgres Client 进行数据库迁移的注意事项
2025-05-07 04:00:26作者:管翌锬
在使用 Drizzle ORM 进行数据库迁移时,开发者可能会遇到一个常见但容易被忽视的问题:当使用 node-postgres 的 Client 而非 Pool 时,迁移操作无法正常执行。本文将详细解析这一问题的原因及解决方案。
问题现象
开发者在使用 Drizzle ORM 进行数据库迁移时,如果采用以下配置:
import { Client } from 'pg'
import { drizzle } from 'drizzle-orm/node-postgres'
import { migrate } from 'drizzle-orm/node-postgres/migrator'
const client = new Client({ connectionString: process.env.DATABASE_URL })
const db = drizzle(client, { schema })
await migrate(db, { migrationsFolder: './db/migrations' })
await client.end()
会发现迁移操作仅执行了"CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS"语句后就停止了,而预期的表结构迁移并未发生。然而,当改用 Pool 替代 Client 时,迁移却能正常执行。
问题根源
这个问题的根本原因在于开发者没有显式地建立数据库连接。与 Pool 不同,node-postgres 的 Client 需要手动调用 connect() 方法建立连接后才能执行查询操作。
解决方案
要解决这个问题,只需在迁移前显式建立数据库连接:
import { Client } from 'pg'
import { drizzle } from 'drizzle-orm/node-postgres'
import { migrate } from 'drizzle-orm/node-postgres/migrator'
const client = new Client({ connectionString: process.env.DATABASE_URL })
await client.connect() // 关键步骤:显式建立连接
const db = drizzle(client, { schema })
await migrate(db, { migrationsFolder: './db/migrations' })
await client.end()
最佳实践建议
-
连接管理:无论使用 Client 还是 Pool,都应确保在执行任何操作前已建立有效连接。
-
错误处理:建议在连接建立和迁移操作周围添加适当的错误处理逻辑。
-
资源释放:操作完成后,确保正确关闭连接或释放连接池资源。
-
环境检查:在开发和生产环境中,建议使用不同的连接策略。Pool 更适合生产环境,而 Client 可能更适合简单的脚本或测试场景。
总结
Drizzle ORM 是一个功能强大的 TypeScript ORM 工具,但在使用时需要注意底层数据库驱动的特性差异。通过理解 node-postgres 中 Client 和 Pool 的行为差异,开发者可以避免这类连接相关的问题,确保数据库迁移和其他操作能够顺利执行。
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
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
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
3.88 K
暂无简介
Dart
671
156
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
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++
661
311
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1