Drizzle ORM 中 Prepared Statement 的 Limit/Offset 占位符类型问题解析
问题背景
在使用 Drizzle ORM (版本 0.30.7) 时,开发者发现当尝试在 prepared statement 中使用 sql.placeholder 作为 limit 和 offset 的参数时,TypeScript 会抛出类型错误。这是一个典型的类型系统与实际使用场景不匹配的问题。
问题表现
具体表现为以下代码会触发 TypeScript 错误:
const prepared = database
.select()
.from(product)
.orderBy(product.name)
.limit(sql.placeholder('limit')) // 类型错误
.offset(sql.placeholder('offset')) // 类型错误
.prepare();
错误信息明确指出:
Argument of type 'Placeholder<"limit", any>' is not assignable to parameter of type 'number'
技术分析
这个问题源于 Drizzle ORM 的类型定义中,limit() 和 offset() 方法被定义为只接受 number 类型的参数,而没有考虑到 prepared statement 场景下需要使用占位符的情况。
在 SQL 预处理语句中,limit 和 offset 通常也是可以参数化的部分,这允许开发者动态设置这些值而不需要重新编译整个 SQL 语句。Drizzle ORM 的 sql.placeholder 机制正是为了支持这种场景而设计的。
临时解决方案
在问题修复前,开发者可以采用类型断言作为临时解决方案:
.limit(sql.placeholder('limit') as never)
.offset(sql.placeholder('offset') as never)
使用 as never 类型断言可以绕过 TypeScript 的类型检查,但这并不是最理想的解决方案,因为它失去了类型安全性。
官方修复
该问题已在 Drizzle ORM 的 0.36.1 版本中得到修复。新版本中,limit() 和 offset() 方法的类型定义已经更新,能够正确接受 Placeholder 类型的参数。
最佳实践
对于使用较新版本 Drizzle ORM 的开发者,现在可以直接使用:
.limit(sql.placeholder('limit'))
.offset(sql.placeholder('offset'))
而对于仍在使用旧版本的开发者,建议升级到 0.36.1 或更高版本以获得完整的类型支持。如果暂时无法升级,可以使用上述的类型断言方案,但应当尽快安排升级以避免潜在的类型安全问题。
总结
这个问题展示了 ORM 库在平衡类型安全性和灵活性时面临的挑战。Drizzle ORM 团队通过版本迭代不断完善类型系统,为开发者提供了更好的开发体验。这也提醒我们,在使用任何 ORM 工具时,关注其版本更新和类型系统的演进是十分重要的。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C038
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0118
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