Remult项目中自定义SQL查询与过滤逻辑的实践指南

概述

在Remult框架中，开发者有时需要针对特定场景优化查询性能或实现特殊查询逻辑。本文将深入探讨如何在Remult中自定义SQL查询和过滤条件，特别是处理需要将OR条件转换为UNION ALL查询的性能优化场景。

核心概念

Remult提供了多种方式来自定义查询逻辑：

1. SQL表达式实体：通过sqlExpression选项可以将实体映射到一个复杂的SQL查询结果集
2. 自定义过滤器：使用Filter.createCustom方法创建基于原始SQL的过滤条件
3. 原始SQL过滤：通过SqlDatabase.rawFilter方法直接构建SQL过滤片段

实际应用场景

一个典型的需求是将传统的OR条件查询转换为UNION ALL查询以提高性能。例如，原本的查询可能是：

SELECT id FROM user WHERE name = 'xxx' OR age = xx

出于性能考虑，开发者希望将其转换为：

SELECT id FROM user WHERE name = 'xxx'
UNION ALL
SELECT id FROM user WHERE age = xx

实现方案

在Remult中，可以通过自定义过滤器实现这一需求：

@Entity('blockAction')
class BlockAction {
  @Fields.string()
  id = ''
  
  @Fields.string()
  sender = ''
  
  @Fields.string()
  recipient = ''
  
  @Fields.string()
  contract_address = ''

  static blockActionByAccountWhere = Filter.createCustom<
    BlockAction,
    { account: string; page: number; limit: number }
  >(async ({ account, page, limit }) => {
    const blockAction = await dbNamesOf(BlockAction)
    const offset = (page - 1) * limit
    const end = page * limit
    return SqlDatabase.rawFilter(
      async (command) => `${blockAction.id} = any(array(
        (select id from ${blockAction} where ${blockAction.sender} = ${command.param(account)} order by ${blockAction.id} desc limit ${command.param(end)})
        union all
        (select id from ${blockAction} where ${blockAction.recipient} = ${command.param(account)} order by ${blockAction.id} desc limit ${command.param(end)})
        union all
        (select id from ${blockAction} where ${blockAction.contract_address} = ${command.param(account)} order by ${blockAction.id} desc limit ${command.param(end)})
      )) limit ${command.param(limit)} offset ${command.param(offset)}`
    )
  })
}

注意事项

1. 版本兼容性：不同版本的Remult在实现上有差异，例如旧版本使用rawFilter(w => w.sql = "...")的语法
2. 性能考量：并非所有情况下UNION ALL都比OR条件性能更好，建议在实际环境中测试比较
3. 参数绑定：使用command.param()方法确保参数安全绑定，防止SQL注入

最佳实践

1. 对于简单的OR条件，优先使用Remult内置的$or操作符
2. 仅在确实需要性能优化时使用自定义SQL过滤
3. 保持查询的可读性和可维护性
4. 编写单元测试验证自定义查询的正确性

通过合理运用Remult提供的自定义查询能力，开发者可以在保持框架便利性的同时，针对特定场景实现高性能的数据库查询。