Drizzle ORM 中 snake_case 命名风格的配置问题解析
在使用 Drizzle ORM 进行数据库操作时,开发者经常会遇到命名风格不一致的问题。本文将深入分析 Drizzle ORM 和 Drizzle Kit 中 snake_case 命名风格的配置方式,帮助开发者避免常见的配置陷阱。
问题背景
Drizzle ORM 提供了灵活的命名风格配置选项,允许开发者在数据库列名和表名中使用不同的命名约定。然而,很多开发者在使用过程中发现,即使他们在 Drizzle 客户端配置了 casing: 'snake_case',生成的数据库列名仍然保持 camelCase 风格。
核心问题分析
这个问题实际上源于 Drizzle ORM 和 Drizzle Kit 是两个独立的工具,它们各自有自己的配置系统:
- Drizzle ORM 配置:控制运行时查询时的命名转换行为
 - Drizzle Kit 配置:控制数据库迁移和代码生成时的命名风格
 
正确配置方式
要完全实现 snake_case 命名风格,需要在两个地方进行配置:
1. Drizzle 客户端配置
import { drizzle } from 'drizzle-orm/libsql';
const db = drizzle('file:local.sqlite', {
  casing: 'snake_case',  // 控制查询时的命名转换
  schema: { usersTable }
});
2. Drizzle Kit 配置
import { defineConfig } from 'drizzle-kit';
export default defineConfig({
  out: './drizzle',
  schema: './schema.ts',
  dialect: 'sqlite',
  casing: 'snake_case',  // 控制生成时的命名风格
  dbCredentials: {
    url: './local.sqlite',
  },
});
常见误区
- 
仅配置客户端:只配置 Drizzle 客户端的
casing选项会导致生成时的列名仍然是 camelCase,而查询时却尝试使用 snake_case,造成列名不匹配错误。 - 
配置位置混淆:有些开发者误以为 Drizzle Kit 的配置会继承 Drizzle ORM 的配置,实际上它们是独立的。
 
最佳实践
- 
保持命名风格一致性:在项目初期就确定好命名风格,并在所有配置文件中统一使用。
 - 
测试验证:在配置完成后,应该通过实际生成和查询操作验证命名风格是否符合预期。
 - 
文档记录:在团队项目中,应该将命名风格配置写入项目文档,避免团队成员使用不一致的配置。
 
总结
Drizzle ORM 的命名风格配置需要同时在 ORM 客户端和 Kit 工具中进行设置才能完全生效。理解这两个配置的独立性和各自的作用范围,是避免命名风格问题的关键。通过本文的解析,希望开发者能够更好地掌握 Drizzle ORM 的命名风格配置方法,提高开发效率和代码质量。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00