gorm
orm 概念
对象关系映射,可以通过操作实际数据结构,去操作具体的数据库表。减少一定工作量。更方便入手编程操作数据库, 减少一定SQL开发量
为什么使用orm
- 规范一致,能调用的接口orm库提供
- 减少一定工作量,建表,建库,修改表结构等(但一般生成环境都会直接指向对应ddl脚本),直接修改对象即可同步到数据库。
- 对于一些开源系统,通用系统部署方便,只需要提供数据库
- 解耦数据库和数据层,更加方便更换数据库引擎。
为什么不建议使用orm
- 数据层不能因为使用orm而减少
- 大量的反射,导致程序性能会比原生SQL慢(但不同orm库有对应优化。例如gorm采用预编译的机制,提前将一些对象字段的SQL编译好,生成SQL时直接通过缓存的方式查找出来,减少反射耗时)
- orm提供了大量表关系接口,这些接口在数据流较少的情况时影响不大,当数据量大的时候是致命的
- 没有SQL基础的开发,大概率不能正确使用orm
比如做表链接时,查询会很慢。一般是进行两次查询,然后业务内进行处理。(数据量大的时候绝大多数情况都会比直接一次表链接快)
PS: 表链接操作,不建议用orm(数据量少情况下也可以用)
gorm Model定义与tag使用
模型定义
使用标准的go struct。
go
type User struct {
ID uint Name
string Email *string
Age uint8 Birthday *time.Time
MemberNumber sql.NullString
ActivatedAt sql.NullTime
CreatedAt time.Time
UpdatedAt time.Time
}
GORM 倾向于约定优于配置 默认情况下,GORM 使用 ID 作为主键,使用结构体名的 蛇形复数 作为表名,字段名的 蛇形 作为列名,并使用 CreatedAt、UpdatedAt 字段追踪创建、更新时间如果遵循 GORM 的约定,可以少写的配置、代码。 如果约定不符合实际要求,则只能通过配置实现。
go Model
go
package gorm
import "time"
// Model a basic GoLang struct which includes the following fields: ID, CreatedAt, UpdatedAt, DeletedAt
// It may be embedded into your model or you may build your own model without it
// type User struct {
// gorm.Model
// }
type Model struct {
ID uint `gorm:"primarykey"`
CreatedAt time.Time
UpdatedAt time.Time
DeletedAt DeletedAt `gorm:"index"`
}
官方建议是直接内嵌到自己的结构体中
字段tag
tag | desc |
---|---|
column | 指定 db 列名 |
type | 列数据类型,推荐使用兼容性好的通用类型,例如:所有数据库都支持 bool、int、uint、float、string、time、bytes |
serializer | 指定序列化和反序列化方式,例如:json/gob/unixtime |
size | 指定列大小,例如:size:256 |
primaryKey | 指定列为主键 |
unique | 指定列为唯一 |
default | 指定列的默认值 |
precision | 指定列的宽度,例如:浮点数float(7,2),其中precision为7,表示不包括小数点在内的列宽,即整数部分加小数部分的总长度 |
scale | 指定列中小数部分的宽度,例如:浮点数float(7,2),其中scale为2,表示浮点数的精度,多余的小数位数会被四舍五入 |
not null | 指定列为 NOT NULL |
autoIncrement | 指定列为自动增长 |
autoIncrementIncrement | 指定列的自增步长 |
embedded | 嵌套字段 |
embeddedPrefix | 嵌入字段的列名前缀 |
autoCreateTime | 创建时追踪当前时间,对于 int 字段,它会追踪时间戳秒数,可以使用 nano/milli 来追踪纳秒、毫秒时间戳,例如:autoCreateTime:nano |
autoUpdateTime | 创建/更新时追踪当前时间,对于 int 字段,它会追踪时间戳秒数,可以使用 nano/milli 来追踪纳秒、毫秒时间戳,例如:autoUpdateTime:milli |
index | 根据参数创建索引,多个字段使用相同的名称则创建复合索引 |
uniqueIndex | 与 index 相同,但创建的是唯一索引 |
check | 创建检查约束,例如 check:age > 13 |
<- | 设置字段写入的权限, <-:create 只创建、<-:update 只更新、<-:false无写入权限、<- 创建和更新权限 |
-> | 设置字段读的权限,->:false 无读权限 |
- | 忽略该字段,- 无读写权限 |
comment | 添加字段描述信息 |
简单案例
go
package _case
import "gorm.io/gorm"
func init() {
DB.Migrator().AutoMigrate(Teacher{}, Course{})
}
type Roles []string
type Teacher struct {
gorm.Model
Name string `gorm:"size:256"`
Email string `gorm:"size:256"`
Salary float64 `gorm:"scale:2;precision:7"` // 指定小数部分宽度为2,列宽度为7. 列宽:【整数部分+小数部分的总长度】【不含小数点】
Age uint8 `gorm:"check:age>30"`
Birthday int64 `gorm:"serializer:unixtime;type:time"` // 反序列化方式 unixtime, 类型为time
Roles Roles `gorm:"serializer:json"`
JobInfo Job `gorm:"embedded;embeddedPrefix:job_"` // 嵌套字段, 嵌入字段的列名前缀job_
JobInfo2 Job `gorm:"type:bytes;serializer:gob"` // 字节流类型,gob反序列化,go自己的序列化方法,跨语言项目的时候,不建议用
}
type Job struct {
Title string
Location string
}
type Course struct {
gorm.Model
Name string `gorm:"size:256"`
Price float64 `gorm:"scale:2;precision:7"`
UserID uint `gorm:"type:int"`
}
应用建议
实际生产中,基本上都是用ddl脚本去建数据库,或者用一些数据迁移框架去移植表(配合ddl脚本) 很少用gorm去做ddl操作,都是仅用来做增删改查 、事务 等非ddl操作。