解决create-t3-app项目中查询数据未定义错误的技术分析
在create-t3-app项目中,开发者使用tRPC进行数据查询时可能会遇到一个常见问题:当数据库中没有数据时,查询返回undefined导致前端报错。本文将深入分析这个问题的成因、影响范围以及解决方案。
问题背景
create-t3-app是一个流行的全栈开发模板,集成了Next.js、tRPC、Prisma/Drizzle等技术栈。在默认的项目结构中,包含了一个获取最新文章的示例查询功能。当新项目初始化后,数据库通常是空的,这时查询操作会返回undefined,而前端没有正确处理这种情况,导致运行时错误。
错误表现
前端控制台会显示以下错误信息:
Unhandled Runtime Error. Error: [["post","getLatest"],{"type":"query"}] data is undefined
Query data cannot be undefined. Please make sure to return a value other than undefined from your query function.
技术原因分析
-
tRPC查询规范:tRPC要求查询处理函数必须返回明确的值,不能返回undefined。这是为了确保类型安全和一致的数据处理。
-
数据库空状态:在新项目初始化后,posts表通常是空的,Drizzle ORM的findFirst方法在这种情况下会返回undefined。
-
前端处理不足:示例代码直接使用了useSuspenseQuery钩子,但没有考虑空数据状态的处理。
解决方案
后端修复方案
在后端tRPC路由中,应该显式处理空数据情况,返回null而不是undefined:
getLatest: publicProcedure.query(async ({ ctx }) => {
const post = await ctx.db.query.posts.findFirst({
orderBy: (posts, { desc }) => [desc(posts.createdAt)],
});
return post ?? null; // 确保不返回undefined
}),
前端优化方案
- 使用常规useQuery替代useSuspenseQuery:
const { data: latestPost } = api.post.getLatest.useQuery();
- 添加加载状态处理:
const { data: latestPost, isLoading } = api.post.getLatest.useQuery();
if (isLoading) return <div>Loading...</div>;
if (!latestPost) return <div>No posts found</div>;
最佳实践建议
-
防御性编程:始终假设查询可能返回空值,并在前后端都做好相应处理。
-
类型安全:确保TypeScript类型反映了可能的空值状态,例如
Post | null而不是Post。 -
错误边界:在React组件中使用ErrorBoundary捕获和处理可能的查询错误。
-
初始数据:考虑在项目初始化时自动填充一些示例数据,避免空状态问题。
总结
这个问题的解决展示了全栈开发中前后端协作的重要性。后端需要确保API契约的稳定性,前端则需要处理所有可能的数据状态。create-t3-app作为模板项目,通过修复这个问题,为开发者提供了更健壮的示例代码,有助于构建更稳定的应用程序。
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