在ormar中实现PostgreSQL原生UUID类型的正确使用方式
ormar是一个优秀的Python异步ORM框架,它提供了简洁的API来操作关系型数据库。在使用ormar与PostgreSQL数据库交互时,开发者可能会遇到UUID类型字段被映射为PostgreSQL的bpchar类型的问题。本文将深入探讨这一现象的原因,并提供解决方案。
问题背景
在PostgreSQL中,UUID是一种原生支持的数据类型,专门用于存储通用唯一标识符。然而,当使用ormar框架定义模型时,默认情况下UUID字段会被映射为bpchar类型(即定长字符串类型),而不是PostgreSQL的原生UUID类型。
这种映射虽然功能上可以正常工作,但存在几个潜在问题:
- 存储效率较低 - bpchar类型通常比原生UUID类型占用更多空间
- 查询性能可能受影响 - 原生UUID类型的索引效率更高
- 与其他系统交互时可能出现兼容性问题
解决方案
ormar框架提供了足够的灵活性来解决这个问题。我们可以通过继承ormar.UUID类并重写get_column_type方法来实现对PostgreSQL原生UUID类型的支持:
from sqlalchemy.dialects import postgresql
class PostgresUUID(ormar.UUID):
"""
自定义UUID字段,使用PostgreSQL原生UUID类型
"""
@classmethod
def get_column_type(cls, **kwargs: Any) -> postgresql.UUID:
# 指定使用PostgreSQL的UUID类型
return postgresql.UUID()
然后在模型定义中使用这个自定义字段类:
class BaseFieldsMixin:
"""基础模型,包含公共字段和功能"""
id: UUID = PostgresUUID(primary_key=True, default=uuid4, uuid_format="uuid")
created_at: datetime = ormar.DateTime(default=lambda: datetime.now())
updated_at: Optional[datetime] = ormar.DateTime(nullable=True)
async def save(self) -> None:
"""重写save方法以更新updated_at时间戳"""
self.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
await super().save()
实现原理
这个解决方案的核心在于重写get_column_type方法。ormar框架在设计时就考虑到了扩展性,允许开发者通过继承字段类来定制数据库列类型。
PostgresUUID类继承了ormar.UUID的所有功能,但通过重写get_column_type方法,明确告诉ormar在PostgreSQL数据库中使用原生UUID类型而不是默认的字符串类型。
最佳实践
-
一致性:在整个项目中统一使用PostgresUUID类来定义所有UUID字段,保持数据库模式的一致性。
-
迁移考虑:如果从现有系统迁移,需要注意从bpchar到UUID类型的转换可能带来的影响。
-
性能考量:对于大型系统,使用原生UUID类型可以带来存储和查询性能的提升。
-
跨数据库兼容性:如果项目需要支持多种数据库,可以考虑实现更智能的get_column_type方法,根据当前使用的数据库方言返回适当的类型。
总结
通过自定义字段类的方式,我们可以轻松地在ormar中使用PostgreSQL的原生UUID类型。这种方法既保持了ormar的简洁API,又充分利用了PostgreSQL的特性,是兼顾开发效率和数据库性能的理想选择。
对于使用ormar与PostgreSQL交互的项目,推荐采用这种模式来定义UUID字段,以获得更好的数据库兼容性和性能表现。
- QQwen3-Coder-480B-A35B-InstructQwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是当前最强大的开源代码模型之一,专为智能编程与工具调用设计。它拥有4800亿参数,支持256K长上下文,并可扩展至1M,特别擅长处理复杂代码库任务。模型在智能编码、浏览器操作等任务上表现卓越,性能媲美Claude Sonnet。支持多种平台工具调用,内置优化的函数调用格式,能高效完成代码生成与逻辑推理。推荐搭配温度0.7、top_p 0.8等参数使用,单次输出最高支持65536个token。无论是快速排序算法实现,还是数学工具链集成,都能流畅执行,为开发者提供接近人类水平的编程辅助体验。【此简介由AI生成】Python00
- KKimi-K2-InstructKimi-K2-Instruct是月之暗面推出的尖端混合专家语言模型,拥有1万亿总参数和320亿激活参数,专为智能代理任务优化。基于创新的MuonClip优化器训练,模型在知识推理、代码生成和工具调用场景表现卓越,支持128K长上下文处理。作为即用型指令模型,它提供开箱即用的对话能力与自动化工具调用功能,无需复杂配置即可集成到现有系统。模型采用MLA注意力机制和SwiGLU激活函数,在vLLM等主流推理引擎上高效运行,特别适合需要快速响应的智能助手应用。开发者可通过兼容OpenAI/Anthropic的API轻松调用,或基于开源权重进行深度定制。【此简介由AI生成】Python00
cherry-studio
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端TypeScript043GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。04note-gen
一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。TSX02chatgpt-on-wechat
基于大模型搭建的聊天机器人,同时支持 微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉 等接入,可选择GPT3.5/GPT-4o/GPT-o1/ DeepSeek/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/ Gemini/GLM-4/Claude/Kimi/LinkAI,能处理文本、语音和图片,访问操作系统和互联网,支持基于自有知识库进行定制企业智能客服。Python018
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









