Ash框架中手动读取操作返回总数的最佳实践
在Elixir生态系统中,Ash框架作为一个强大的资源定义和管理工具,为开发者提供了灵活的数据操作方式。本文将深入探讨在使用Ash.DataLayer.Simple数据层时,如何在手动读取操作中返回记录总数这一常见需求。
问题背景
当开发者使用Ash.DataLayer.Simple作为数据层时,经常会遇到需要实现自定义查询逻辑的场景。在这些手动读取操作(read actions)中,一个常见需求是不仅要返回查询结果,还需要返回匹配记录的总数,特别是在实现分页功能时。
传统解决方案的局限性
在早期版本的Ash框架中,开发者尝试了两种主要方法来解决这个问题:
-
使用聚合函数:尝试定义如
count :count, :id这样的聚合函数,但由于Simple数据层不支持关系,会导致"relationship referenced in aggregate does not exist"错误。 -
返回分页结构体:尝试返回
Ash.Page.Offset{}结构体,但这与手动操作的返回类型约束冲突,系统期望的是简单的{:ok, results}或{:error, reason}格式。
最新解决方案
Ash框架在最新版本中引入了更优雅的解决方案。现在,开发者可以从手动读取操作中返回一个三元组,其中第三个元素是包含元数据的映射:
def read(query, _dl_query, _opts, _context) do
case MyAPIClient.fetch_records(...) do
{:ok, records, total_count} ->
{:ok, records, %{full_count: total_count}}
{:error, error} ->
{:error, error}
end
end
这种设计既保持了API的简洁性,又提供了足够的灵活性来传递额外的分页信息。
实现细节
要实现这一功能,开发者需要在资源定义中正确配置分页选项:
actions do
read :list_records do
pagination do
required? false
offset? true
countable? true # 启用计数功能
end
manual MyApp.Actions.ListRecords
end
end
关键点在于设置countable: true,这告诉Ash框架应该期待总数信息。
最佳实践
-
一致性处理:无论是否使用分页,都建议返回总数信息,保持API响应结构的一致性。
-
性能考量:对于大型数据集,获取精确总数可能代价高昂。在这种情况下,可以考虑返回近似值或实现缓存机制。
-
错误处理:当无法获取总数时,可以返回
:unknown而不是引发错误,让客户端决定如何处理这种情况。 -
文档说明:在API文档中明确说明哪些端点支持总数返回,以及总数的计算方式。
总结
Ash框架通过引入三元组返回值的支持,优雅地解决了手动读取操作中返回记录总数的需求。这一改进体现了框架设计者对开发者实际需求的深刻理解,同时也保持了API的简洁性和一致性。开发者现在可以更灵活地实现复杂的数据查询逻辑,同时提供丰富的元数据信息,为构建功能完善的API提供了坚实基础。
随着Ash框架的持续发展,我们可以期待更多这样贴心的功能改进,帮助开发者更高效地构建Elixir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