Drizzle ORM 动态查询条件构建的注意事项
2025-05-06 11:01:43作者:仰钰奇
在使用 Drizzle ORM 进行动态查询构建时,开发者经常会遇到条件组合的问题。本文将通过一个实际案例,深入分析如何正确构建动态查询条件,特别是处理多条件组合时的注意事项。
问题背景
在开发过程中,我们经常需要根据用户输入动态构建查询条件。例如,在一个类型查询功能中,用户可能选择一种或多种类型进行筛选。初始实现可能会尝试通过连续调用 .where() 方法来添加条件,但这会导致意外的查询行为。
错误实现分析
原始代码中,开发者尝试通过以下方式构建查询:
let query = db.select(...).from(...).leftJoin(...).$dynamic();
if (input?.types?.includes('A')) {
query = query.where(isNotNull(typesJoinTable.alphaId));
}
if (input?.types?.includes('B')) {
query = query.where(isNotNull(typesJoinTable.betaId));
}
if (input?.types?.includes('C')) {
query = query.where(isNotNull(typesJoinTable.charlieId));
}
query = query.where(isNotNull(typesTable.name));
这种实现方式存在两个主要问题:
- 连续调用
.where()并不会自动将条件用 AND 连接 - 当需要 OR 逻辑时,这种实现无法满足需求
正确解决方案
方案一:使用 AND 组合条件
当需要所有条件同时满足时(AND 逻辑),应该将所有条件收集到一个数组中,然后使用 and() 函数组合:
const where: SQL[] = [];
if (input?.types?.includes('A')) {
where.push(isNotNull(typesJoinTable.alphaId));
}
if (input?.types?.includes('B')) {
where.push(isNotNull(typesJoinTable.betaId));
}
if (input?.types?.includes('C')) {
where.push(isNotNull(typesJoinTable.charlieId));
}
where.push(isNotNull(typesTable.name));
let query = db.select(...)
.from(...)
.leftJoin(...)
.where(and(...where));
方案二:混合使用 AND 和 OR
当需要部分条件使用 OR 逻辑时,可以分层组合条件:
const where: SQL[] = [];
const orConditions: SQL[] = [];
if (input?.types?.includes('A')) {
orConditions.push(isNotNull(typesJoinTable.alphaId));
}
if (input?.types?.includes('B')) {
orConditions.push(isNotNull(typesJoinTable.betaId));
}
if (input?.types?.includes('C')) {
orConditions.push(isNotNull(typesJoinTable.charlieId));
}
if (orConditions.length > 0) {
where.push(or(...orConditions));
}
where.push(isNotNull(typesTable.name));
let query = db.select(...)
.from(...)
.leftJoin(...)
.where(and(...where));
最佳实践建议
- 明确条件逻辑:在构建查询前,先明确各条件间是 AND 还是 OR 关系
- 使用条件收集模式:先将条件收集到数组中,再统一应用到查询
- 分层组合条件:对于复杂的逻辑组合,可以分层处理不同层级的条件
- 检查生成的SQL:通过日志检查最终生成的SQL是否符合预期
总结
Drizzle ORM 提供了灵活的动态查询构建能力,但需要开发者明确条件间的逻辑关系。通过合理使用 and() 和 or() 函数,可以构建出符合业务需求的复杂查询。记住,连续调用 .where() 并不会自动组合条件,正确的做法是显式地使用条件组合函数。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
241
277
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
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++
695
367
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869
🔥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
65
19
暂无简介
Dart
696
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
145
882