Lucia Auth 项目中使用 Prisma 适配器时遇到的 ID 类型问题解析
问题背景
在使用 Lucia Auth 身份验证库与 Prisma ORM 结合开发时,开发者可能会遇到关于 ID 类型的兼容性问题。特别是在使用 CockroachDB 作为数据库后端时,这个问题尤为突出。
错误现象
开发者在使用 Lucia Auth 的 Prisma 适配器时,尝试创建用户会话时遇到了以下错误:
Invalid value for argument `id`: invalid digit found in string. Expected big integer String.
这个错误表明 Prisma 期望接收一个 BigInt 类型的 ID 字符串,但实际传递的是一个不符合要求的字符串格式。
根本原因
Lucia Auth 的设计要求用户和会话的 ID 必须是字符串类型,而开发者的初始 Prisma 模型定义中将这些字段设置为 BigInt 类型:
model User {
id BigInt @id @default(autoincrement())
// ...
}
model Session {
id BigInt @id @default(autoincrement())
// ...
}
这种类型不匹配导致了上述错误。Lucia Auth 生成的 ID 是标准的字符串格式,无法自动转换为 BigInt 类型。
解决方案
正确的做法是将 Prisma 模型中的 ID 字段类型修改为 String:
model User {
id String @id
email String @unique
hashedPassword String
createdAt DateTime @default(now())
session Session[]
}
model Session {
id String @id
userId String
expiresAt DateTime
user User @relation(fields: [userId], references: [id], onDelete: Cascade)
}
同时,在应用代码中使用 Lucia Auth 提供的 generateId 方法来生成用户 ID:
import { generateId } from "lucia";
const userId = generateId(15);
const data = await ctx.db.user.create({
data: {
id: userId,
email: input.email,
hashedPassword: hashedPassword,
},
});
注意事项
-
数据库迁移:修改模型后,必须执行 Prisma 迁移命令将更改应用到数据库。
-
开发环境重启:在某些情况下,可能需要重启开发服务器才能使 Prisma 客户端更新生效。
-
ID 生成策略:Lucia Auth 提供了自己的 ID 生成机制,应该使用它而不是依赖数据库的自增 ID。
-
类型一致性:确保所有相关模型中的关联字段类型一致,特别是外键关系。
最佳实践
-
在设计身份验证系统时,提前规划好 ID 的生成策略。
-
在开发过程中,注意 Prisma 模型定义与使用的身份验证库之间的兼容性。
-
对于生产环境,考虑使用更健壮的 ID 生成策略,如 UUID。
-
定期检查 Prisma 和 Lucia Auth 的文档,了解最新的类型要求和最佳实践。
通过遵循这些指导原则,开发者可以避免类似的类型不匹配问题,并构建更稳定可靠的身份验证系统。
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