Mengendalikan Perhubungan MikroORM dengan Entiti Maya dalam NestJS

Menyelesaikan Perhubungan Entiti Maya Kompleks dengan MikroORM 🚀

Apabila membina aplikasi berskala dalam menggunakan , pembangun sering menghadapi cabaran dalam mengurus perhubungan, terutamanya dengan entiti maya. Sebagai contoh, bayangkan anda mempunyai entiti `StockItem` yang bersambung kepada berbilang perhubungan dan anda ingin meringkaskan perhubungan ini ke dalam satu paparan.

Ini adalah senario biasa apabila bekerja dengan sistem inventori. Katakan anda mempunyai perubahan saham yang dijejaki dari semasa ke semasa dan anda memerlukan paparan—`StockItemStatus`—untuk meringkaskan tahap stok dengan cepat. Masalah timbul apabila MikroORM gagal mengenali hubungan antara entiti dan pandangan maya.

Baru-baru ini, saya mengalami ralat: Ini berlaku semasa cuba mencipta `StockItem` baharu dan memautkannya ke paparan `StockItemStatus`. Sebagai pembangun, saya faham betapa mengecewakannya isu ini apabila entiti dan pandangan anda tidak disegerakkan. 🤯

Dalam artikel ini, saya akan membimbing anda melalui cara menangani isu ini dengan berkesan dalam MikroORM sambil memastikan prestasi terkawal. Dengan berkongsi pendekatan hands-on, anda akan mengelakkan perangkap biasa dan memastikan anda API dan entiti maya berfungsi dengan lancar bersama-sama. Mari selami!

Perintah	Contoh penggunaan
@Entity({ expression: 'SELECT * FROM ...' })	Perintah MikroORM ini mentakrifkan entiti maya yang dipetakan ke paparan pangkalan data menggunakan ungkapan SQL mentah. Ia membenarkan penggunaan paparan baca sahaja dan bukannya jadual biasa.
@OneToOne(() =>@OneToOne(() => TargetEntity, { eager: true })	Mentakrifkan hubungan satu dengan satu antara dua entiti. Pilihan yang bersemangat memastikan hubungan dimuatkan secara automatik apabila entiti ditanya.
@BeforeCreate()	Cangkuk kitaran hayat khusus untuk MikroORM. Perintah ini dijalankan sebelum mencipta contoh entiti baharu dalam pangkalan data, berguna untuk memulakan data berkaitan secara automatik.
em.transactional(async (em) =>em.transactional(async (em) => { ... })	Melaksanakan satu siri operasi pangkalan data dalam satu transaksi, memastikan atomicity. Jika mana-mana operasi gagal, perubahan akan digulung semula.
em.create(Entity, data)	Kaedah ini menjadikan objek entiti baharu dan memulakannya dengan data yang disediakan. Ia memudahkan penciptaan entiti dalam lapisan perkhidmatan.
em.persistAndFlush(entity)	Perintah MikroORM untuk meneruskan perubahan pada entiti dan segera menyegerakkannya dengan pangkalan data. Ia menggabungkan penjimatan dan pembilasan untuk kesederhanaan.
Ref<TargetEntity>	Digunakan untuk membuat rujukan kepada entiti lain, membolehkan pemuatan malas dan mengelakkan penghidratan objek penuh apabila tidak perlu.
@PrimaryKey()	Menandai medan sebagai kunci utama untuk entiti dalam MikroORM. Ia secara unik mengenal pasti setiap contoh entiti dalam jadual atau paparan pangkalan data.
joinColumn / inverseJoinColumn	Pilihan ini dalam konfigurasi perhubungan menentukan lajur kunci asing pada bahagian pemilikan dan lajur kunci utama pada sisi songsang perhubungan.
jest.fn((fn) =>jest.fn((fn) => fn(...))	Perintah Jest untuk mengejek dan menguji kelakuan fungsi dalam ujian unit. Ia membenarkan mentakrifkan pelaksanaan tersuai untuk senario ujian.

Menyelesaikan Perhubungan Entiti dengan MikroORM dalam NestJS

Apabila bekerja dengan dan paparan pangkalan data dalam a projek, mengendalikan perhubungan antara entiti dan entiti maya boleh menjadi rumit. Dalam contoh di atas, kami menangani isu mengaitkan entiti `StockItem` dengan paparan maya yang dipanggil `StockItemStatus`. Masalah timbul kerana entiti maya tidak berkelakuan seperti jadual biasa semasa proses penciptaan, mengakibatkan "TypeError: Tidak dapat membaca sifat yang tidak ditentukan (membaca 'padanan')." Dengan menggabungkan cangkuk kitaran hayat, operasi transaksi dan arahan pemetaan hubungan, kami mencapai penyelesaian yang bersih untuk isu tersebut. 🚀

Mula-mula, kami menggunakan `@Entity({ expression: 'SELECT * FROM stock_item_status' })` untuk mentakrifkan entiti maya. Ini ialah ciri berkuasa dalam MikroORM yang membolehkan pembangun memetakan paparan pangkalan data terus ke dalam aplikasi mereka sebagai entiti baca sahaja. Dalam kes kami, `StockItemStatus` meringkaskan semua perubahan stok kepada nilai status tunggal, meningkatkan prestasi dengan mengelakkan pengiraan berulang menggunakan `@Formula`. Persediaan ini amat membantu untuk sistem seperti pengurusan inventori, di mana pengagregatan data adalah kritikal.

Penghias `@OneToOne` dengan pilihan `eager: true` memainkan peranan penting dalam memastikan `StockItemStatus` yang berkaitan dimuatkan secara automatik apabila `StockItem` ditanya. Walau bagaimanapun, isu penciptaan memerlukan campur tangan tambahan. Untuk mengatasinya, kami melaksanakan cangkuk `BeforeCreate` dan kaedah transaksi tersuai. Cangkuk memulakan perhubungan secara automatik sebelum meneruskan entiti, manakala transaksi memastikan atomicity apabila kedua-dua entiti disimpan bersama. Senario kehidupan sebenar boleh menjadi kedai dalam talian di mana anda perlu merekodkan item stok produk dan memautkannya ke status yang dikira dalam satu operasi yang lancar. 🛒

Akhir sekali, untuk mengesahkan penyelesaian kami, kami memasukkan ujian unit menggunakan Jest. Mengejek `EntityManager` membolehkan kami mensimulasikan operasi pangkalan data dan memastikan kedua-dua penciptaan dan permulaan perhubungan berfungsi seperti yang diharapkan. Ujian adalah penting untuk memastikan kebolehpercayaan penyelesaian bahagian belakang, terutamanya apabila berurusan dengan hubungan yang kompleks antara entiti dan pandangan maya. Dengan memodulasi kod dan menggunakan amalan terbaik, kami mencipta penyelesaian yang teguh dan boleh diguna semula yang boleh dengan mudah menyesuaikan diri dengan masalah serupa dalam projek akan datang.

// --- StockItem Entity ---
import { Entity, PrimaryKey, OneToOne, Ref } from '@mikro-orm/core';
@Entity()
export class StockItem {
  @PrimaryKey()
  id: number;
  @OneToOne(() => StockItemStatus, (status) => status.stockItem, { eager: true })
  status: Ref<StockItemStatus>;
}
// --- StockItemStatus Virtual View Entity ---
@Entity({ expression: 'SELECT * FROM stock_item_status' })
export class StockItemStatus {
  @PrimaryKey()
  id: number;
  @OneToOne(() => StockItem, { joinColumn: 'stock_item_id', inverseJoinColumn: 'id' })
  stockItem: Ref<StockItem>;
}
// --- Service Layer: Custom Creation Method with Transaction Handling ---
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { EntityManager } from '@mikro-orm/core';
import { StockItem } from './stock-item.entity';
import { StockItemStatus } from './stock-item-status.entity';
@Injectable()
export class StockService {
  constructor(private readonly em: EntityManager) {}
  async createStockItem(data: Partial<StockItem>): Promise<StockItem> {
    return this.em.transactional(async (em) => {
      const stockItem = em.create(StockItem, data);
      await em.persistAndFlush(stockItem);
      const status = em.create(StockItemStatus, { stockItem });
      await em.persistAndFlush(status);
      return stockItem;
    });
  }
}
// --- Unit Test for StockService ---
import { Test, TestingModule } from '@nestjs/testing';
import { StockService } from './stock.service';
import { EntityManager } from '@mikro-orm/core';
describe('StockService', () => {
  let service: StockService;
  let mockEm: Partial<EntityManager>;
  beforeEach(async () => {
    mockEm = { transactional: jest.fn((fn) => fn({} as any)) };
    const module: TestingModule = await Test.createTestingModule({
      providers: [StockService, { provide: EntityManager, useValue: mockEm }],
    }).compile();
    service = module.get<StockService>(StockService);
  });
  it('should create a StockItem and its status', async () => {
    const result = await service.createStockItem({ id: 1 });
    expect(result).toBeDefined();
  });
});

// --- StockItem Entity with BeforeCreate Hook ---
import { Entity, PrimaryKey, OneToOne, Ref, BeforeCreate } from '@mikro-orm/core';
@Entity()
export class StockItem {
  @PrimaryKey()
  id: number;
  @OneToOne(() => StockItemStatus, (status) => status.stockItem, { eager: true })
  status: Ref<StockItemStatus>;
  @BeforeCreate()
  createStatus() {
    this.status = new StockItemStatus(this);
  }
}
// --- StockItemStatus Entity ---
import { Entity, PrimaryKey, OneToOne, Ref } from '@mikro-orm/core';
@Entity()
export class StockItemStatus {
  constructor(stockItem: StockItem) {
    this.stockItem = stockItem;
  }
  @PrimaryKey()
  id: number;
  @OneToOne(() => StockItem)
  stockItem: Ref<StockItem>;
}
// --- Stock Service (Same as Above) ---
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { EntityManager } from '@mikro-orm/core';
import { StockItem } from './stock-item.entity';
@Injectable()
export class StockService {
  constructor(private readonly em: EntityManager) {}
  async createStockItem(data: Partial<StockItem>) {
    const stockItem = this.em.create(StockItem, data);
    await this.em.persistAndFlush(stockItem);
    return stockItem;
  }
}

Mengoptimumkan Perhubungan Entiti dengan Pandangan Maya MikroORM

Apabila mengendalikan paparan pangkalan data dalam , satu aspek yang sering diabaikan ialah mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan mengekalkan konsistensi data. Semasa mencipta entiti maya seperti `StockItemStatus` menyelesaikan masalah meringkaskan data, memastikan kemas kini yang cekap dan perhubungan yang lancar kekal mencabar. Dalam konteks NestJS, pembangun perlu berhati-hati memetakan paparan dan menggunakan alatan seperti pertanyaan tersuai untuk mencapai fleksibiliti.

Satu penyelesaian adalah untuk memanfaatkan keupayaan pertanyaan tersuai MikroORM untuk entiti maya. Daripada bergantung sepenuhnya pada `@Entity` dengan ungkapan, pembangun boleh membuat repositori yang melaksanakan pertanyaan SQL mentah untuk kes penggunaan lanjutan. Contohnya, jika paparan seperti `status_item_saham` mengagregatkan perubahan stok, kaedah repositori boleh mengambil dan mengira hanya data yang diperlukan, mengurangkan masa muat. Pendekatan ini menggabungkan pandangan maya dengan logik tersuai untuk meningkatkan prestasi.

Selain itu, alat lain yang berkuasa dalam MikroORM ialah penghias `@Filter`. Penapis membolehkan anda menggunakan syarat secara dinamik tanpa menulis semula pertanyaan. Sebagai contoh, anda boleh menapis item stok berdasarkan statusnya secara dinamik semasa masa jalan. Bayangkan anda sedang membina platform e-dagang di mana status stok sering berubah: Penapis boleh membantu memastikan bahawa hanya data yang berkaitan diambil untuk kemas kini masa nyata, memastikan inventori anda cekap. 🚀

1. Bagaimanakah saya menentukan entiti maya dalam MikroORM?
2. Anda boleh menggunakan penghias untuk memetakan paparan pangkalan data sebagai entiti baca sahaja.
3. Apakah ralat "Tidak boleh membaca sifat yang tidak ditentukan (membaca 'padanan')" dalam MikroORM?
4. Ralat ini berlaku apabila mencipta entiti dengan perhubungan yang tidak dimulakan sepenuhnya. Pastikan perhubungan diwujudkan sebelum meneruskan entiti.
5. Bagaimanakah saya boleh mengambil data dengan cekap daripada entiti maya?
6. guna untuk menulis pertanyaan SQL yang dioptimumkan atau penapis dinamik untuk mengehadkan data yang diambil daripada paparan.
7. Apakah tujuan pilihan dalam @OneToOne?
8. The pilihan memastikan entiti berkaitan dimuatkan secara automatik apabila menanyakan entiti utama, mengurangkan keperluan untuk pertanyaan tambahan.
9. Bolehkah saya menggunakan cangkuk kitaran hayat untuk memulakan perhubungan?
10. Ya, MikroORM membenarkan cangkuk seperti untuk menetapkan perhubungan secara automatik sebelum menyimpan entiti ke pangkalan data.

Menghubungkan entiti dengan pandangan pangkalan data dengan cekap dalam memerlukan konfigurasi yang teliti. Cangkuk kitaran hayat seperti atau kaedah transaksi memastikan perhubungan diwujudkan dengan betul sebelum data berterusan.

Dalam aplikasi dunia nyata, seperti sistem inventori atau ringkasan kewangan, paparan maya membantu menyelaraskan pengagregatan data. Dengan mengikuti amalan terbaik, anda boleh mengelakkan ralat dan mengoptimumkan prestasi bahagian belakang anda untuk pengalaman pembangunan yang lebih lancar. ⚙️