EdgeDB 中支持 DML 操作函数的实现方案
2025-05-16 09:59:27作者:齐冠琰
在 EdgeDB 数据库系统中,开发团队正在讨论如何更好地支持包含数据操作语言(DML)的函数。这类函数能够执行插入、更新或删除等操作,同时还能返回操作结果,为开发者提供了更强大的数据操作能力。
当前实现的问题
目前 EdgeDB 虽然通过一个标志位允许函数包含 DML 操作,但实现方式存在明显缺陷。系统会将 DML 语句直接嵌入到 PostgreSQL 函数中执行,这种方式存在两个主要问题:
- 优化器可能会将这些 DML 操作优化掉,导致操作不被执行
- 函数无法正确返回创建的对象,限制了使用场景
解决方案:函数内联
技术团队提出了通过函数内联(inlining)来支持 DML 操作的方案。这种方法不是将 DML 语句直接编译到数据库函数中,而是在查询执行时将函数体展开内联到调用位置。这种方式能够:
- 避免优化器错误地消除 DML 操作
- 确保操作结果能够正确返回
- 提供更好的性能优化机会
语义设计挑战
实现过程中面临一个重要的语义设计问题:如何处理参数为集合类型的函数调用。例如,考虑以下函数定义:
function make_user(name: str) -> User
using (insert User { name := name })
对于简单调用如 select make_user('Bob') 行为明确,但当参数是空集合或多值集合时:
select make_user(<str>{})(空集合)select make_user({'foo', 'bar'})(多值集合)
技术团队经过讨论确定了两种可能的处理方式:
- 根据参数集合的基数隐式决定执行多少次插入操作
- 对非单值参数直接报错,拒绝执行
团队最终选择了第二种方案,主要基于以下考虑:
- 保持与现有 DML 操作行为的一致性(EdgeDB 明确禁止基于参数基数隐式执行多次 DML)
- 提高代码的明确性和可预测性
- 避免潜在的性能问题和意外行为
实现意义
这一改进对于 EdgeDB 的网络模块开发特别重要,将为开发者提供更灵活的数据操作方式。通过支持 DML 操作函数,开发者可以:
- 封装复杂的数据操作逻辑
- 实现更清晰的数据访问层
- 构建更强大的业务逻辑组件
同时,通过严格的参数基数检查,系统保持了良好的行为可预测性,避免了隐式多值操作可能带来的混淆和性能问题。
这一改进体现了 EdgeDB 团队在提供强大功能的同时,坚持明确性和一致性的设计理念。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218