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Go语言技巧 - GORM实战剖析基本用法和原理解析 - 转载
前言
本文转自b站up Junedayday
Go语言技巧 - 7.【GORM实战剖析】基本用法和原理解析
Github: https://github.com/Junedayday/code_reading
Blog: http://junes.tech/
Bilibili: https://space.bilibili.com/293775192
公众号: golangcoding
GORM库的官方文档
GORM库作为Go语言最受欢迎的ORM框架，提供了非常丰富的功能，大家可以通过阅读中文官网了解详情。
这里，先着重介绍一个背景：GORM内部会区分v1与v2两个版本，其中
- v1的包导入路径为 github.com/jinzhu/gorm
- v2的包导入路径为 gorm.io/gorm
v1与v2对使用者来说体验相差不大，今天就主要针对v2版本进行讲解。
Talk is Cheap. Show me the code.
接下来，我先给出一套个人比较推荐的CRUD代码。
创建
user := User{Name: "Jinzhu", Age: 18, Birthday: time.Now()}
// 直接创建
result := db.Create(&user)
// 指定字段创建
db.Select("Name", "Age", "CreatedAt").Create(&user)
// 批量创建
var users = []User{{Name: "jinzhu1"}, {Name: "jinzhu2"}, {Name: "jinzhu3"}}
db.Create(&users)
推荐：
- 通常：直接用结构体或结构体的切片进行创建；
- 特殊：加上指定的字段，也就是其余字段不生效，如上面的Birthday。
查询
// 查询所有对象
var users []User
result := db.Find(&users)
// 指定查询条件（where） 这里的name和Age：指定查询传入结构体中的哪些字段
db.Where(&User{Name: "jinzhu"}, "name", "Age").Find(&users)
// 限制返回数量
db.Limit(10).Offset(5).Find(&users)
// 查询部分字段（即从select * 改造为 select name, age）
db.Select("name", "age").Find(&users)
// 其余扩展
db.Order("age desc, name").Find(&users)
推荐：
- 普通场景：简单查询用Find+Where的函数结合实现，结合Limit+Offset+Order实现分页等高频功能；
- 追求性能：可以引入Select避免查询所有字段，但会导致返回结果部分字段不存在的奇怪现象，需要权衡；
- 复杂查询：例如Join+子查询等，推荐使用下面的原生SQL，用GORM拼接的体验并不好。
更新
// 更新通常包含两块，一个是要更新的字段Select+Updates，另一个是被更新数据的条件Where
db.Model(&user).Where(&User{Name: "jinzhu"}, "name", "Age").Select("Name", "Age").Updates(User{Name: "new_name", Age: 0})
零值问题：参考https://gorm.io/zh_CN/docs/update.html#%E6%9B%B4%E6%96%B0%E5%A4%9A%E5%88%97 下的注释
推荐：
- 普通场景：利用Select+Updates指定更新字段，利用Where指定更新条件；
- 特殊场景：复杂SQL用原生SQL。
删除
// 删除条件不建议太复杂，所以可以用简单的Where条件来拼接
db.Where("email LIKE ?", "%jinzhu%").Delete(Email{})
推荐：
- 普通场景：利用Where限定删除条件，不建议太复杂；
- 软删除：在实际项目中，不太建议用硬删除的方式，而是用软删除，即更新一个标记字段。
原生SQL
// 原生SQL，推荐在复杂sql场景下使用
db.Raw("SELECT id, name, age FROM users WHERE name = ?", 3).Scan(&result)
使用GORM的核心思路梳理
一个对象 = 一行数据
示例中的一个User对象，完整地对应到具体users表中的一行数据，让整个框架更加清晰明了。每当数据库增加了一列，就对应地在结构体中加一个字段。这里有两个注意点：
- 不要在核心结构体User中加入非表中的数据，如一些计算的中间值，引起二义性；
- gorm.Model可以提升编码效率（会减少重复编码），但会限制数据库表中字段的定义，慎用（个人更希望它能开放成一个接口）；
选择生效字段 = 核心结构体 + 字段数组
在 查询 和 更新 接口里，我推荐的使用方法是采用核心结构体User+一个fields的数组，前者保存具体的数据、也实现了结构体复用，后者则选择生效的字段。
这种风格代码和Google推荐的API风格非常像，可读性很棒。
- 这里还遗留了一个问题，就是fields数组里的字符串必须手输，可以考虑结合go generate自动生成这些fields的字符串常量，减少出错的概率。
缩短链式调用
GORM的主要风格是链式调用，类似于Builder设计模式、串联堆起一个SQL语句。这种调用方式扩展性很强，但会带来了一个很严重的问题：容易写出一个超长的链式调用，可维护成本大幅度提高。
所以，在我的推荐使用方式里，区分了两种场景：
- 简单场景 - 核心结构体 + 字段数组
- 复杂场景 - 原生SQL
聚焦微服务的场景
作为一个ORM工具，GORM要考虑兼容各种SQL语句，内部非常庞大的。但如今更多地是考虑微服务的场景，这就能抛开大量的历史包袱，实现得更加简洁。这里我简单列举三个不太推荐使用的SQL特性：
- 减少group by - 考虑将聚合字段再单独放在一个表中
- 抛弃join - 多表关联采用多次查询（先查A表，然后用In语句去B表查）、或做一定的字段冗余（即同时放在A、B两个表里）
- 抛弃子查询，将相关逻辑放在代码里
当然，真实业务研发过程中无法完全避免复杂SQL，我们只能有意识地减少引入复杂度。
避免引入非原生MySQL的特性
GORM除了常规的SQL功能，还提供了一些高级特性、模型关联、钩子等，非常炫酷。
但我不推荐大家在实际项目中使用这些特性。只有尽可能地保证这个框架简洁，才能保证代码后续的可维护性。
熟悉MySQL历史的朋友都知道，存储过程在以前相当一段时间都是很好的工具，但如今都倡导去存储过程。GORM的这些特性和存储过程有异曲同工之处：一个将业务逻辑放在了数据库，另一个则放到了ORM框架里，会导致后续的迁移成本变高。（这也是我不推荐使用 gorm.Model的重要原因。）
从查询接口了解GORM的核心实现
两个核心文件
在GORM库中，有两个核心的文件，也是我们调用频率最高的函数所在：chainable_api.go和 finisher_api.go。顾名思义，前者是整个链式调用的中间部分，后者则是最终获取结果的函数。以查询为例：
db.Where(&User{Name: "jinzhu"}, "name", "Age").Find(&users)
其中Where是chainable，也就是还在拼接SQL条件，Find则是触发真正查询的finisher。
如果一开始过于关注chainable调用，很容易陷入构造SQL的细节，所以这块代码建议从finisher入手，深入看看一个SQL的到底是怎么在GORM中拼接并执行的。
1. Find的主要代码
func (db *DB) Find(dest interface{}, conds ...interface{}) (tx *DB) {
tx = db.getInstance()
// conds是查询的条件，这里忽略，我们默认已经在前面的Chainable中完成了所有参数的拼接
if len(conds) > 0 {
if exprs := tx.Statement.BuildCondition(conds[0], conds[1:]...); len(exprs) > 0 {
tx.Statement.AddClause(clause.Where{Exprs: exprs})
}
}
tx.Statement.Dest = dest
// 关键的执行逻辑
return tx.callbacks.Query().Execute(tx)
}
2. tx.callbacks.Query()的实现
func (cs *callbacks) Query() *processor {
// Query 是从processors的 map 中取出 query
return cs.processors["query"]
}
// 这个对应的processor是 gorm.DB，也就是执行DB的Execute
func initializeCallbacks(db *DB) *callbacks {
return &callbacks{
processors: map[string]*processor{
"create": {db: db},
"query": {db: db},
"update": {db: db},
"delete": {db: db},
"row": {db: db},
"raw": {db: db},
},
}
}
3. Execute的执行逻辑
抛开一些周边逻辑，我们聚焦于下面的核心逻辑：
func (p *processor) Execute(db *DB) *DB {
// processor中注册了多个函数，按顺序执行。
// 核心的查询逻辑也在这里面
for _, f := range p.fns {
f(db)
}
return db
}
而fns又是来自callbacks
func (p *processor) compile() (err error) {
// 对 callbacks 会做排序
if p.fns, err = sortCallbacks(p.callbacks); err != nil {
p.db.Logger.Error(context.Background(), "Got error when compile callbacks, got %v", err)
}
return
}
4. Callback的注册
func RegisterDefaultCallbacks(db *gorm.DB, config *Config) {
// 默认注册了create/query/delete/update/raw 五种 callback 大类，这里以query为例
queryCallback := db.Callback().Query()
queryCallback.Register("gorm:query", Query)
queryCallback.Register("gorm:preload", Preload)
queryCallback.Register("gorm:after_query", AfterQuery)
if len(config.QueryClauses) == 0 {
config.QueryClauses = queryClauses
}
queryCallback.Clauses = config.QueryClauses
}
5. Query函数的实现
func Query(db *gorm.DB) {
if db.Error == nil {
// 构建查询的 SQL 语句
BuildQuerySQL(db)
// 查询数据
if !db.DryRun && db.Error == nil {
rows, err := db.Statement.ConnPool.QueryContext(db.Statement.Context, db.Statement.SQL.String(), db.Statement.Vars...)
if err != nil {
db.AddError(err)
return
}
defer rows.Close()
// 将结果输出到目标结构体中
gorm.Scan(rows, db, false)
}
}
}
6.核心-构建SQL的实现
func BuildQuerySQL(db *gorm.DB) {
// SQL为空，表示需要自己构建
if db.Statement.SQL.String() == "" {
db.Statement.SQL.Grow(100) // 分配初始空间
if len(db.Statement.Selects) > 0 {
// 表示只select某几个字段，而不是select *
} else if db.Statement.Schema != nil && len(db.Statement.Omits) > 0 {
// Omit表示忽略特定字段
} else if db.Statement.Schema != nil && db.Statement.ReflectValue.IsValid() {
// 查询到指定结构体
}
// 对join的处理，涉及到多表关联，暂时忽略
if len(db.Statement.Joins) != 0 {
} else {
db.Statement.AddClauseIfNotExists(clause.From{})
}
// 用一个map去重，符合名字中的 IfNotExists 含义
db.Statement.AddClauseIfNotExists(clauseSelect)
// 最后拼接出完整 SQL 的地方
db.Statement.Build(db.Statement.BuildClauses...)
}
}
小结
本文旨在介绍GORM的推荐使用方式，并简单阅读对接数据库的相关代码。这里分享我的四个观点：
- Builder设计模式 - 在面对复杂场景中，Builder设计模式扩展性很好，可分为两个阶段：存储数据+处理数据；GORM的调用就是采用了chainable+finisher的两段实现，前者保存SQL相关元数据，后者拼接SQL并执行；
- 负重前行 - GORM是一个负重前行的框架：它不仅支持了所有原生SQL的特性，也增加了很多类似Hook的高级特性，导致这个框架非常庞大。如果团队没有历史包袱，更推荐节制地使用GORM特性，适当封装一层；
- interface{}问题 - GORM中许多函数入参的数据类型都是interface{}，底层又用reflect支持了多种类型，这种实现会导致两个问题：
a. reflect导致的底层的性能不高（这点还能接受）
b. interface{}如果传入了不支持的复杂数据类型时，排查问题麻烦，往往要运行程序时才会报错 - 高频拼接重复SQL - 在一个程序运行过程中，执行的SQL语句都比较固定，而变化的往往是参数；从GORM的实现来看，每次执行都需要重新拼接一次SQL语句，是有不小的优化空间的，比如引入一定的cache。
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创建于: 2022-08-16 21:09:59
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