Drizzle ORM 中循环引用导致类型推断失效问题解析
2025-05-06 00:33:53作者:明树来
问题背景
在使用Drizzle ORM进行数据库建模时,开发者可能会遇到两个表相互引用的情况,这种循环引用关系会导致TypeScript类型推断失效,最终将相关字段类型降级为any类型。
典型场景
考虑一个婚礼邀请系统的数据模型:
invitations表存储邀请函信息guests表存储宾客信息
这两个表之间存在双向关联关系:
- 每封邀请函有一个主宾(primary guest)
- 每位宾客属于一个邀请函
问题代码示例
export const invitations = sqliteTable('invitations', {
id: integer('id').primaryKey({ autoIncrement: true }).notNull(),
primaryGuestId: integer('primary_guest_id').notNull().references(() => guests.id),
});
export const guests = sqliteTable('guests', {
id: integer('id').primaryKey({ autoIncrement: true }).notNull(),
invitationId: integer('invitation_id').notNull().references(() => invitations.id),
});
上述代码会导致TypeScript无法正确推断类型,最终primaryGuestId和invitationId字段会被推断为any类型。
技术原因
这个问题本质上是TypeScript的类型系统限制导致的。当两个类型相互引用时,TypeScript需要能够"提前"引用尚未完全定义的类型。在Drizzle ORM的上下文中,这种循环引用会导致类型推断机制失效。
解决方案
Drizzle ORM官方文档提供了两种解决循环引用类型推断问题的方法:
- 延迟引用函数:通过将引用包装在一个返回函数中,延迟类型解析
export const invitations = sqliteTable('invitations', {
id: integer('id').primaryKey({ autoIncrement: true }).notNull(),
primaryGuestId: integer('primary_guest_id').notNull()
.references((): AnySQLiteColumn => guests.id),
});
export const guests = sqliteTable('guests', {
id: integer('id').primaryKey({ autoIncrement: true }).notNull(),
invitationId: integer('invitation_id').notNull()
.references((): AnySQLiteColumn => invitations.id),
});
- 显式类型注解:为引用字段添加明确的类型注解
export const invitations = sqliteTable('invitations', {
id: integer('id').primaryKey({ autoIncrement: true }).notNull(),
primaryGuestId: integer('primary_guest_id').notNull()
.references(() => guests.id) as ColumnBuilder<ColumnDataType, 'id'>
});
export const guests = sqliteTable('guests', {
id: integer('id').primaryKey({ autoIncrement: true }).notNull(),
invitationId: integer('invitation_id').notNull()
.references(() => invitations.id) as ColumnBuilder<ColumnDataType, 'id'>
});
最佳实践建议
- 优先考虑使用延迟引用函数方案,它更符合Drizzle ORM的设计理念
- 对于自引用关系(如树形结构),同样适用此解决方案
- 在团队项目中,建议将这种模式文档化,确保所有开发者使用一致的处理方式
未来展望
随着TypeScript类型系统的不断改进,未来版本可能会原生支持这种循环引用场景的类型推断。届时Drizzle ORM可能会移除这种变通方案,但目前仍需开发者手动处理这类情况。
通过理解并应用上述解决方案,开发者可以在Drizzle ORM中安全地建立循环引用关系,同时保持完整的类型安全性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler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。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134