SeaQuery 0.32.2版本发布:增强SQL构建能力
SeaQuery是一个强大的Rust SQL查询构建器,它提供了类型安全的方式来构建SQL查询语句。作为Rust生态中数据库访问层的重要组件,SeaQuery允许开发者以编程方式构建复杂的SQL查询,同时保持代码的可读性和类型安全。
新增CTE支持
0.32.2版本最显著的改进是增加了对Common Table Expressions(CTE)的支持。CTE是SQL中一种强大的功能,它允许开发者定义临时结果集,这些结果集可以在后续查询中引用。在SeaQuery中,现在可以通过with_cte方法来构建包含WITH子句的查询。
let select = SelectStatement::new()
.columns([Glyph::Id, Glyph::Image, Glyph::Aspect])
.from(Glyph::Table)
.to_owned();
let cte = CommonTableExpression::new()
.query(select)
.table_name(Alias::new("cte"))
.to_owned();
let select = SelectStatement::new()
.columns([Glyph::Id, Glyph::Image, Glyph::Aspect])
.from(Alias::new("cte"))
.with_cte(cte)
.to_owned();
这个特性特别适合处理复杂的查询逻辑,特别是当需要多次引用同一个子查询结果时。通过CTE,查询逻辑可以变得更加清晰和模块化。
表达式构建增强
新版本增加了Expr::column方法,这为构建SQL表达式提供了更直观的方式。开发者现在可以更简洁地创建列引用表达式,这在构建复杂条件或计算字段时特别有用。
PostgreSQL特有功能增强
针对PostgreSQL数据库,0.32.2版本增加了几个重要功能:
-
DATE_TRUNC函数支持:这个函数在时间序列数据处理中非常有用,它允许按指定的时间单位(如年、月、日等)截断时间戳。
-
BTree索引的INCLUDE子句:PostgreSQL特有的索引优化功能,允许在索引中包含非键列,这可以避免回表操作,提高查询性能。
问题修复
修复了PostgreSQL空数组的表示问题,现在空数组会正确地表示为'{}'。虽然这是一个小改动,但它确保了与PostgreSQL原生语法的完全兼容性。
总结
SeaQuery 0.32.2版本通过增加CTE支持和多项功能增强,进一步巩固了其作为Rust生态中强大SQL构建器的地位。这些改进使得构建复杂SQL查询变得更加方便和直观,同时也提供了更多数据库特有的优化选项。对于使用Rust进行数据库开发的团队来说,升级到这个版本将带来更好的开发体验和更强大的查询构建能力。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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-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
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