Drizzle ORM 中批量插入数据时GENERATED ALWAYS AS IDENTITY字段的处理
在PostgreSQL数据库开发中,使用Drizzle ORM时遇到的一个常见问题是关于自动生成主键的处理方式。本文将深入分析这个问题及其解决方案。
问题背景
当我们在PostgreSQL中定义表结构时,通常会为表的主键设置自动生成功能。在Drizzle ORM中,有两种常见的方式来实现这一点:
- 使用
serial类型:
id: serial("id").primaryKey()
- 使用
integer类型配合generatedAlwaysAsIdentity():
id: integer("id").primaryKey().generatedAlwaysAsIdentity()
这两种方式在PostgreSQL底层实现上是等价的,都会创建一个自动递增的ID列。然而,在Drizzle ORM的早期版本(0.33.0)中,当尝试批量插入数据时,第二种方式会出现错误。
问题表现
使用generatedAlwaysAsIdentity()方式定义ID列后,如果尝试执行批量插入操作:
await db.insert(test).values([
{ name: "item 1" },
{ name: "item 2" },
{ name: "item 3" },
]);
系统会抛出错误:"cannot insert into column 'id'",提示该列被定义为GENERATED ALWAYS,不能直接插入值。
有趣的是,如果只插入单条记录,这个定义却能正常工作:
await db.insert(test).values({ name: "item 1" });
技术原因
这个问题的根源在于PostgreSQL对GENERATED ALWAYS AS IDENTITY列的处理机制。当批量插入数据时,PostgreSQL默认会尝试为所有列提供值,包括那些定义为GENERATED ALWAYS的列。而对于单条记录插入,Drizzle ORM生成的SQL语句会明确省略ID列。
在PostgreSQL中,要解决这个问题,需要在INSERT语句中使用OVERRIDING SYSTEM VALUE子句,明确告诉数据库系统应该覆盖自动生成的值(尽管在这个案例中我们实际上不需要提供值)。
解决方案
Drizzle ORM团队在0.36.1版本中修复了这个问题。新版本会正确处理批量插入时GENERATED ALWAYS AS IDENTITY列的情况,自动生成适当的SQL语句。
对于开发者来说,现在可以安全地使用以下两种方式定义自动递增主键:
- 传统serial方式(向后兼容):
id: serial("id").primaryKey()
- 标准SQL方式(推荐):
id: integer("id").primaryKey().generatedAlwaysAsIdentity()
两种方式现在都能正确处理单条和批量插入操作。
最佳实践
-
对于新项目,建议使用
generatedAlwaysAsIdentity()方式,因为这是SQL标准的一部分,而serial是PostgreSQL特有的语法。 -
确保使用Drizzle ORM 0.36.1或更高版本,以获得最佳的兼容性和稳定性。
-
在设计表结构时,考虑未来可能的扩展需求,选择最适合项目长期维护的主键生成策略。
通过理解这些底层机制,开发者可以更有效地使用Drizzle ORM进行PostgreSQL数据库操作,避免常见的陷阱。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-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