Liquibase中PostgreSQL生成列的defaultValueComputed问题解析
问题背景
在数据库迁移工具Liquibase中,当使用PostgreSQL数据库时,开发人员发现了一个关于生成列(GENERATED COLUMN)的特殊问题。具体表现为:在addColumn操作中使用defaultValueComputed属性定义生成列时,生成的SQL语句会出现语法错误,而同样的定义在createTable操作中却能正常工作。
问题现象
当开发人员尝试通过以下变更集添加生成列时:
<addColumn schemaName="public" tableName="test">
<column defaultValueComputed="GENERATED ALWAYS AS (value->>'foo') STORED"
name="foo"
type="TEXT"/>
</addColumn>
Liquibase会生成错误的SQL语句:
ALTER TABLE public.test ADD foo TEXT DEFAULT GENERATED ALWAYS AS (value->>'foo') STORED
这个SQL语句会导致PostgreSQL报错:"ERROR: syntax error at or near 'ALWAYS'",因为PostgreSQL不允许在生成列定义前添加DEFAULT关键字。
技术分析
生成列与默认值的区别
在PostgreSQL中,生成列(GENERATED COLUMN)和带有默认值的列(DEFAULT)是两种不同的概念:
- 生成列:其值总是由其他列计算得出,不能直接插入或更新
- 默认值列:仅在插入时未提供值时使用默认值,之后可以独立更新
PostgreSQL要求生成列必须使用GENERATED ALWAYS AS语法,而不能与DEFAULT关键字混用。
Liquibase的内部处理
通过分析Liquibase源代码发现,AddColumnGenerator在处理defaultValueComputed属性时,会默认在所有情况下添加DEFAULT关键字。对于Oracle数据库,代码中已经做了特殊处理,当检测到GENERATED ALWAYS开头的表达式时会跳过DEFAULT关键字。但对于PostgreSQL,缺少类似的特殊处理逻辑。
解决方案
该问题的修复方案是在PostgreSQL数据库的处理逻辑中也加入类似的检查,当defaultValueComputed的值以"GENERATED ALWAYS"开头时,不添加DEFAULT关键字。
此外,还发现了一个相关的问题:Liquibase对defaultValueComputed值的空白字符处理不够健壮。当值中包含前导空白时,即使内容正确,也可能导致检查失败。因此,在比较前应该先对字符串进行trim()操作。
最佳实践
在使用Liquibase定义PostgreSQL生成列时,建议:
- 确保
defaultValueComputed的值以"GENERATED ALWAYS AS"开头,没有前导空白 - 对于复杂的生成表达式,可以适当换行但不要在最前面添加空白
- 在升级Liquibase版本后,验证生成列相关的迁移脚本
总结
这个问题展示了数据库迁移工具在处理不同数据库特有语法时面临的挑战。通过理解PostgreSQL生成列的特殊语法要求,以及Liquibase内部的处理机制,开发人员可以更好地编写兼容的数据库迁移脚本。同时,这也提醒我们在使用高级数据库特性时,需要关注工具对这些特性的支持程度。
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-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