SqlSugar中DateTime字段默认值问题解析与解决方案
问题背景
在使用SqlSugar ORM框架进行开发时,开发者可能会遇到DateTime类型字段默认值的问题。具体表现为:即使将DbMinDate配置为null,在添加实体时,DateTime类型的字段仍然会被自动赋值为1900-01-01,而不是预期的null值。
问题原因分析
SqlSugar框架在设计时考虑了多种数据库的兼容性,特别是像SQL Server这样的数据库系统,其DateTime类型的最小值不能小于1900年。这是SQL Server数据库引擎本身的限制,SqlSugar为了确保在各种数据库环境下都能正常工作,默认采用了1900-01-01作为DateTime类型的最小值。
解决方案
方案一:使用可为空的DateTime类型
最直接有效的解决方案是将实体类中的DateTime类型改为可为空的DateTime?类型。这样在插入数据时,如果没有显式赋值,字段值将保持为null。
public DateTime? CreateTime { get; set; }
方案二:显式赋值为null
如果确实需要使用DateTime类型而不是DateTime?,可以在插入数据前显式将字段值设置为null:
entity.CreateTime = null;
_context.Insertable(entity).ExecuteCommand();
深入理解
-
数据库兼容性考虑:SqlSugar作为一款多数据库支持的ORM框架,需要平衡不同数据库系统的特性。SQL Server的DateTime类型最小值为1753年,而SQL Server 2008引入的DateTime2类型支持更广的范围,但为了向后兼容,SqlSugar选择了1900年作为安全值。
-
ORM映射机制:当实体类中的DateTime字段没有赋值时,SqlSugar会为其设置一个默认值,这是为了避免数据库中出现不合法的日期值导致操作失败。
-
最佳实践建议:
- 对于确实可能为空的日期字段,建议始终使用DateTime?类型
- 在设计数据库表时,考虑清楚每个日期字段的业务含义,明确是否需要允许为null
- 对于记录创建时间等必须存在的日期,可以使用DateTime类型并设置默认值为当前时间
总结
SqlSugar框架中DateTime字段默认值的行为是出于多数据库兼容性的考虑。开发者可以通过使用可为空的DateTime?类型来解决自动赋值为1900-01-01的问题。理解ORM框架的设计初衷和数据库系统的限制,有助于我们做出更合理的数据库设计和编码决策。
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。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
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