【电商实战04】ORM链式操作的字段过滤&为什么GoFrame不支持migrate功能？

雨点打透心脏的1/2处 2024-03-26 18:52 18阅读 0赞

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## 上期回顾 ##

> 我会把Go语言中的知识点结合商业项目，带大家理论联系实践，快速理解，高效学习。

上一期带大家完成了【电商实战03】如何使用ORM链式操作?如何优雅的实现软删除？，带大家学会了**ORM链式操作-时间维护**的知识点。

如果你第一次看我【电商实战】系列的文章，建议先看【电商实战系列】先看这里：适合人群&课程大纲&开源地址&视频合集&一起学习

看过的朋友请忽略，继续往下看：

## 本期概要 ##

这期内容带大家完成轮播图的修改功能，继续结合实战，带大家学会：

1.  初学者必知必会：Go中没有null、none，只有nil
2.  【有问必答系列】为什么GoFrame不支持migrate功能？
    
    为了回答读者的问题我还特意问了框架作者。
3.  **ORM链式操作-字段过滤**的知识点

下面为大家慢慢道来：

## 初学者必须搞懂： ##

1.  在 Go 中，没有null、none、NULL、None
2.  任何类型在未初始化时都对应一个零值：布尔类型是 false ，整型是 0 ，字符串是 ""
3.  而指针，函数，interface，slice，channel和map的零值都是 nil

## 结合场景，平衡利弊，做出取舍 ##

下图是一位读者问我的问题，我翻遍了文档也没找到相关的资料，猜测应该是不支持的。

![6d7b0bee0fa4f979bb582c208f9ea98b.jpeg][]

于是问了goframe作者，被明确告知：goframe不支持，并且以后也不会支持。

作者也详细解答了不支持的原因，goframe作者团队的考虑是这样的：

![dcded116f59e1bea1eecf97d85ad3966.jpeg][]

因为我做的项目比较多，在数据库表结构管理方面踩过坑。还是比较能接受goframe作者观点的。

migrate这种功能确实能方便开发者，但是在企业级项目中，尤其是TOB的业务，稳定是第一要务。migrate功能虽然方便，但是不够严谨，如果没有很强的规范去约束团队成员的使用，很容易出问题，出了问题就不是小问题，所以不敢用。

这也让我想起了另外一件事情：

前段时间在review代码时，发现了一个“无条件”的删除脚本在运行，心头一惊啊！这要是把数据删了可麻烦了。但是查询DB发现没有删除数据。

我详细查了官方文档，没有被删数据的原因是这样的：

> goframe是一款用于企业生产级别的框架，各个模块设计严谨，工程实践的细节处理得比较好。为安全性保证、防止误操作，Update及Delete方法必须带有Where条件才能提交执行，否则将会错误返回，错误信息如：there should be WHERE condition statement for XXX operation。

好吧，感谢，真是救我狗命了，哈哈。

也正是因为自己做了很多项目，踩了很多坑，碰到了不少这种细节问题。

*目前才有了“从追求开发效率”到“追求项目稳定性”的转变。*

在这里也回答一下最近大家私信我的问题吧：“为什么我使用goframe框架做这个电商实战项目？”

原因很简单，我结合自己的经历，觉得GoFrame是一个适合企业级项目比较严谨的框架，能少踩坑，避免一些麻烦。虽然入门门槛是有的，但是在“**工程化开发设计**”的规范下，后续的维护成本还是比较低的。所以才带大家使用这个框架做电商项目的。

好了，不同的场景，不同的项目有不同的解决方案，不同的优选框架。这个问题没有标准答案，结合自己的需求去选择合适的解决方案吧。

> 欢迎大家找我交流，多提像这位读者一样有价值的问题，一起进步！

## `Fields/FieldsEx`字段过滤 ##

1.  `Fields` 用于指定需要操作的表字段，包括查询字段、写入字段、更新字段等过滤；
2.  `FieldsEx` 用于例外的字段指定，可用于查询字段、写入字段、更新字段等过滤；

### `Fields`示例 ###

1.  假如`user`表有4个字段`uid`, `nickname`, `passport`, `password`。
2.  查询字段过滤
    
        // SELECT `uid`,`nickname` FROM `user` ORDER BY `uid` asc
         g.Model("user").Fields("uid, nickname").Order("uid asc").All()
3.  写入字段过滤
    
        m := g.Map{
             "uid"      : 10000,
             "nickname" : "John Guo",
             "passport" : "john",
             "password" : "123456",
         }
         g.Model(table).Fields("nickname,passport,password").Data(m).Insert()
         // INSERT INTO `user`(`nickname`,`passport`,`password`) VALUES('John Guo','john','123456')

### `FieldsEx`示例 ###

1.  假如`user`表有4个字段`uid`, `nickname`, `passport`, `password`。
2.  查询字段排除
    
        // SELECT `uid`,`nickname` FROM `user`
         g.Model("user").FieldsEx("passport, password").All()
3.  写入字段排除
    
        m := g.Map{
             "uid"      : 10000,
             "nickname" : "John Guo",
             "passport" : "john",
             "password" : "123456",
         }
         g.Model(table).FieldsEx("uid").Data(m).Insert()
         // INSERT INTO `user`(`nickname`,`passport`,`password`) VALUES('John Guo','john','123456')

## `OmitEmpty`空值过滤 ##

当 `map`/`struct` 中存在空值如 `nil`,`""`,`0` 时，默认情况下，`gdb`将会将其当做正常的输入参数，因此这些参数也会被更新到数据表。`OmitEmpty`特性可以在将数据写入到数据库之前过滤空值数据的字段。

相关方法：

func (m *Model) OmitEmpty() *Model
    func (m *Model) OmitEmptyWhere() *Model
    func (m *Model) OmitEmptyData() *Model

`OmitEmpty`方法会同时过滤`Where`及`Data`中的空值数据，而通过`OmitEmptyWhere/OmitEmptyData`方法可以执行特定的字段过滤。

### 写入/更新操作 ###

空值会影响于写入/更新操作方法，如`Insert`, `Replace`, `Update`, `Save`操作。如以下操作（以`map`为例，`struct`同理）：

// UPDATE `user` SET `name`='john',update_time=null WHERE `id`=1
    g.Model("user").Data(g.Map{
        "name"        : "john",
        "update_time" : nil,
    }).Where("id", 1).Update()

针对空值情况，我们可以通过`OmitEmpty`方法来过滤掉这些空值。例如，以上示例可以修改为：

// UPDATE `user` SET `name`='john' WHERE `id`=1
    g.Model("user").OmitEmpty().Data(g.Map{
        "name"        : "john",
        "update_time" : nil,
    }).Where("id", 1).Update()

对于`struct`数据参数，我们也可以进行空值过滤。操作示例：

type User struct {
        Id         int    `orm:"id"`
        Passport   string `orm:"passport"`
        Password   string `orm:"password"`
        NickName   string `orm:"nickname"`
        CreateTime string `orm:"create_time"`
        UpdateTime string `orm:"update_time"`
    }
    user := User{
        Id        : 1,
        NickName  : "john",
        UpdateTime: gtime.Now().String(),
    }
    g.Model("user").OmitEmpty().Data(user).Insert()
    // INSERT INTO `user`(`id`,`nickname`,`update_time`) VALUES(1,'john','2019-10-01 12:00:00')

注意哟，批量写入/更新操作中`OmitEmpty`方法将会失效，因为在批量操作中，必须保证每个写入记录的字段是统一的。

关于`omitempty`标签与`OmitEmpty`方法：

1.  针对于`struct`的空值过滤大家会想到`omitempty`的标签。该标签常用于`json`转换的空值过滤，也在某一些第三方的`ORM`库中用作`struct`到数据表字段的空值过滤，即当属性为空值时不做转换。
2.  `omitempty`标签与`OmitEmpty`方法所达到的效果是一样的。在`ORM`操作中，我们不建议对`struct`使用`omitempty`的标签来控制字段的空值过滤，而建议使用`OmitEmpty`方法来做控制。因为该标签一旦加上之后便绑定到了`struct`上，没有办法做灵活控制；而通过`OmitEmpty`方法使得开发者可以选择性地、根据业务场景对`struct`做空值过滤，操作更加灵活。

### 数据查询操作 ###

空值也会影响数据查询操作，主要是影响`where`条件参数。我们可以通过`OmitEmpty`方法过滤条件参数中的空值。

使用示例：

// SELECT * FROM `user` WHERE `passport`='john' LIMIT 1
    r, err := g.Model("user").Where(g.Map{
        "nickname" : "",
        "passport" : "john",
    }).OmitEmpty().One()

type User struct {
        Id         int    `orm:"id"`
        Passport   string `orm:"passport"`
        Password   string `orm:"password"`
        NickName   string `orm:"nickname"`
        CreateTime string `orm:"create_time"`
        UpdateTime string `orm:"update_time"`
    }
    user := User{
        Passport : "john",
    }
    r, err := g.Model("user").OmitEmpty().Where(user).One()
    // SELECT * FROM `user` WHERE `passport`='john' LIMIT 1

## `OmitNil`空值过滤 ##

当 `map`/`struct` 中存在空值如 `nil`时，默认情况下，`gdb`将会将其当做正常的输入参数，因此这些参数也会被更新到数据表。`OmitNil`特性可以在将数据写入到数据库之前过滤空值数据的字段。与`OmitEmpty`特性的区别在于，`OmitNil`只会过滤值为`nil`的空值字段，其他空值如`""`,`0`并不会被过滤。