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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 go // SELECT `uid`,`nickname` FROM `user` ORDER BY `uid` asc db.Table("user").Fields("uid, nickname").Order("uid asc").All()
  3. 写入字段过滤 go m := g.Map{ "uid" : 10000, "nickname" : "John Guo", "passport" : "john", "password" : "123456", } db.Table(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 go // SELECT `uid`,`nickname` FROM `user` db.Table("user").FieldsEx("passport, password").All()
  3. 写入字段排除 go m := g.Map{ "uid" : 10000, "nickname" : "John Guo", "passport" : "john", "password" : "123456", } db.Table(table).FieldsEx("uid").Data(m).Insert() // INSERT INTO `user`(`nickname`,`passport`,`password`) VALUES('John Guo','john','123456')

Filter字段过滤

gdb可以自动同步数据表结构到程序缓存中(缓存不过期,直至程序重启/重新部署),并且可以过滤提交参数中不符合表结构的数据项,该特性可以使用Filter方法实现。

使用示例,假如user表有4个字段uid, nickname, passport, password

r, err := db.Table("user").Filter().Data(g.Map{
    "id"          : 1,
    "uid"         : 1,
    "passport"    : "john",
    "password"    : "123456",
}).Insert()
// INSERT INTO user(uid,passport,password) VALUES(1, "john", "123456")

其中id为不存在的字段,在写入数据时将会被过滤掉,不至于被构造成写入SQL中产生执行错误。

OmitEmpty空值过滤

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。

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。如以下操作(以map为例,struct同理):

// UPDATE `user` SET `name`='john',update_time=null WHERE `id`=1
db.Table("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
db.Table("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(),
}
db.Table("user").OmitEmpty().Data(user).Insert()
// INSERT INTO `user`(`id`,`nickname`,`update_time`) VALUES(1,'john','2019-10-01 12:00:00')

注意,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。 1. 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 := db.Table("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 := db.Table("user").OmitEmpty().Where(user).One()
// SELECT * FROM `user` WHERE `passport`='john' LIMIT 1