Drizzle ORM中boolean类型默认值设置问题解析
2025-05-06 20:10:56作者:田桥桑Industrious
在PostgreSQL数据库开发中,Drizzle ORM作为一款现代化的TypeScript ORM工具,为开发者提供了便捷的数据库操作方式。然而,近期在使用过程中发现了一个值得注意的问题:当为boolean类型的列设置.default(false)或.default(sqlFALSE)时,默认值并未按预期生效。
问题现象
开发者在使用Drizzle ORM定义表结构时,通常会为boolean类型的列设置默认值。例如:
isMalicious: boolean("is_malicious").default(sql`FALSE`).notNull()
或者使用更简洁的写法:
active: boolean("active").notNull().default(false)
按照预期,这些列在插入新记录时应该自动填充为FALSE值。然而实际表现是:
- 通过ORM执行插入操作时,如果没有显式指定值,会违反NOT NULL约束
- 在Drizzle Studio中手动添加记录时,该列显示为NULL而非预期的DEFAULT值
- 检查生成的表结构,发现默认值约束并未正确应用
技术分析
这个问题涉及到Drizzle ORM的几个核心机制:
- Schema生成:Drizzle通过定义的表结构生成相应的SQL语句
- 默认值处理:对于boolean类型,需要正确处理false值的转换
- 多项目架构:有迹象表明这个问题可能与多项目架构模式有关
值得注意的是,这个问题在简单场景下可能不会出现,但在使用多项目架构(multi-project schema)时表现得尤为明显。多项目架构是Drizzle提供的一种模式,允许不同项目共享同一个数据库但使用不同的表名前缀。
解决方案
根据Drizzle团队成员的反馈,这个问题在最新版本(v0.33.0)中应该已经修复。开发者可以采取以下步骤:
- 升级到最新版本的Drizzle ORM和Drizzle Kit
- 重新生成迁移文件
- 检查生成的SQL语句是否包含正确的默认值约束
对于仍遇到此问题的开发者,可以暂时采用以下变通方案:
- 在插入操作中显式指定boolean值
- 检查是否使用了多项目架构模式,尝试简化schema定义进行测试
最佳实践
为了避免类似问题,建议开发者在定义schema时:
- 始终为NOT NULL列设置合理的默认值
- 在重要变更后,验证生成的SQL是否符合预期
- 考虑编写单元测试验证schema行为
- 保持Drizzle相关依赖的及时更新
Drizzle ORM作为一款快速发展的工具,这类问题通常会在后续版本中得到修复。开发者社区和团队的积极反馈是推动问题解决的关键因素。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.9 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1