Ktorm 4.0 版本升级指南:解决实体类生成与权限问题
2025-07-03 04:11:01作者:齐冠琰
前言
Ktorm 作为一款优秀的 Kotlin ORM 框架,在 4.0 版本中引入了 KSP(Kotlin Symbol Processing)来简化实体类的定义。本文将详细介绍如何从 3.6 版本平滑升级到 4.0 版本,并解决升级过程中可能遇到的常见问题。
实体类定义的变化
在 Ktorm 3.6 版本中,我们需要手动定义实体接口和对应的表对象:
// 3.6 版本写法
interface Admin : Entity<Admin> {
companion object : Entity.Factory<Admin>()
val id: Int
var email: String
// 其他属性...
}
object Admins : Table<Admin>("admins") {
val id = int("id").primaryKey().bindTo { it.id }
// 其他列定义...
}
而在 4.0 版本中,我们可以使用注解简化定义:
// 4.0 版本写法
@Table("admins")
interface Admin : Entity<Admin> {
@PrimaryKey
var id: Int
var email: String
// 其他属性...
}
常见升级问题及解决方案
1. 数据库权限错误
问题现象:升级后出现 SELECT command denied to user 错误,但仅影响部分表。
原因分析:这是因为在 KSP 配置中可能误加了 schema 参数:
ksp {
arg("ktorm.schema", "test") // 这会导致生成的 SQL 包含 schema 前缀
}
解决方案:移除 KSP 配置中的 schema 参数即可。
2. 复杂类型处理
对于 List<String> 等复杂类型,4.0 版本需要显式指定 SQL 类型:
@Column(sqlType = JsonSqlType::class)
var pictures: List<String>
3. 其他注意事项
- 确保所有非空属性都有初始值或使用
?声明为可空 - 检查所有主键字段是否添加了
@PrimaryKey注解 - 枚举类型可以继续使用
enum函数绑定
升级建议
- 逐步迁移:可以先迁移部分实体类,验证无误后再全面升级
- 版本控制:使用 Git 等版本控制工具,方便回退
- 测试覆盖:确保有足够的测试用例覆盖核心功能
总结
Ktorm 4.0 通过 KSP 大大简化了实体类的定义工作,但在升级过程中需要注意配置项的调整和复杂类型的处理。遵循本文的指导,可以顺利完成升级并享受新版本带来的便利。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
Spark-Formalizer-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥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
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92