Fields/FieldsEx
字段过滤
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;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
- 假如
user
表有4个字段uid
,nickname
,passport
,password
。 - 查询字段过滤
// SELECT `uid`,`nickname` FROM `user` ORDER BY `uid` asc
db.Table("user").Fields("uid, nickname").Order("uid asc").All()
- 写入字段过滤
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
- 假如
user
表有4个字段uid
,nickname
,passport
,password
。 - 查询字段排除
// SELECT `uid`,`nickname` FROM `user`
db.Table("user").FieldsEx("passport, password").All()
- 写入字段排除
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。
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。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:
- 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。 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,操作更加灵活地。
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