node-pg-migrate v8.0.0 发布:全面拥抱ESM的重大升级
node-pg-migrate 是一个专为PostgreSQL数据库设计的Node.js迁移工具,它允许开发者通过JavaScript/TypeScript脚本来管理数据库架构变更。该项目采用纯JavaScript实现,无需额外依赖,提供了强大的迁移功能,包括创建、修改和回滚数据库结构等操作。
重大变更:ESM模块化与现代化改造
v8.0.0版本是node-pg-migrate的一个重要里程碑,主要进行了以下核心改进:
-
全面转向ESM模块系统:移除了对CommonJS的支持,完全采用ES Modules作为模块化方案。这一变化符合Node.js生态的发展趋势,为开发者带来更好的模块加载性能和更清晰的模块边界。
-
现代化代码重构:
- 将原有的枚举类型转换为原生JavaScript实现
- 移除了TypeScript特有的语法糖
- 清理了类型定义系统
- 移除了所有默认导出(default exports),统一使用命名导出
-
环境要求升级:
- 最低Node.js版本要求提升至v20
- 移除了对Node.js v18的支持
新增功能亮点
-
自定义锁值支持:新增了可配置的锁值功能,允许用户自定义迁移过程中的锁定机制,提高了在复杂部署场景下的灵活性。
-
UNLOGGED表支持:增加了对PostgreSQL UNLOGGED表的支持,这种表类型不写入预写日志(WAL),适合临时数据或不需要持久化的场景,能显著提升写入性能。
-
迁移构建器公开:现在MigrationBuilder类被明确导出,开发者可以将其作为独立的SQL构建器使用,扩展了工具的适用场景。
-
反向模式支持:通过公开enableReverseMode方法,增强了迁移操作的灵活性,特别是在需要特殊处理迁移方向的情况下。
重要修复与改进
-
Monorepo支持增强:修复了模板解析问题,现在能更好地支持monorepo项目结构。
-
环境变量处理:CLI工具现在会确保环境变量已正确设置后才执行迁移操作,避免了潜在的配置问题。
-
错误处理强化:当缺少必要的数据库配置选项时,现在会明确抛出错误,而不是静默失败。
-
SQL转义修复:解决了$符号处理不当的问题,确保了SQL语句的正确生成。
开发者体验优化
-
类型系统改进:全面清理和优化了类型定义,提供了更准确的类型提示。
-
配置检查默认开启:现在默认会检查迁移顺序,有助于及早发现潜在的迁移问题。
-
构建工具升级:迁移到tsup作为构建工具,简化了构建流程并提高了构建效率。
-
文档更新:同步更新了介绍文档,帮助开发者更好地理解和使用新版本特性。
升级建议
对于现有项目,升级到v8.0.0需要考虑以下因素:
- 确保项目运行环境使用Node.js v20或更高版本
- 将项目模块系统调整为ESM
- 更新导入语句,使用命名导入而非默认导入
- 检查自定义迁移脚本,确保兼容新的类型系统
- 评估是否需要使用新的锁值或UNLOGGED表功能
这次升级虽然包含了一些破坏性变更,但为项目带来了更好的性能、更清晰的代码结构和更强的类型安全性,为未来的功能扩展奠定了坚实基础。
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。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00