使用Node.js实现ORM的一种思路详解(图文)

ORM是O和R的映射。O代表面向对象，R代表关系型数据库。二者有相似之处同时也各有特色。就是因为这种即是又非的情况，才需要做映射的。

理想情况是，根据关系型数据库（含业务需求）的特点来设计数据库。同时根据面向对象（含业务需求）的特点来设计模型（实体类）。然后再去考虑如何做映射。但是理想很骨jian感dan，现实太丰fu满za。

没见哪个ORM是这么做的，也没见哪位高手会这么做设计。那么实际情况是什么样子的呢？以.net的Entity Framework为例。

DB frist，就是先设计好数据库，然后根据库里的表、主外键等自动创建实体类。然后可以通过LinQToSQL来操作。这样创建出来的实体类显然缺乏面对对象的特色。

Code frist，就是先设计实体类，然后根据实体类和特性来自动创建表和主外键、约束等。而为了严谨，定义实体类的时候需要说明一下主外键等具有关系型特色的东东。

如下图

现在想用node来做一套引擎。刚刚接触node，估计会有现成的orm吧，不知道他们是怎么做的，先不管他们了，先把自己的思路弄清楚再说，恩恩。

为啥要选择node呢？以为他原生支持json。Json在前端那是主场，js原生支持json，各种操作都非常流畅舒服。但是json到了后端（C#）就麻烦了，C#原生不支持json，只能作为字符串，或者实体类序列化的形态。这就需要转来转去的，很是麻烦。

而采用node那么后端也可以用js来编码，也就是说会原生支持json。这就舒服多了。想想，前端创建json（实体类），然后整个提交给后端，后端接到json直接进行处理（安全验证、业务处理），然后直接持久化。是不是很爽！

采用node还有一个好处，那就是他可以在运行时定义实体类的属性，比如增加属性。这个在C#里是无法实现的。

为啥一定要运行时可以修改实体类？因为这样做可以避免实体类数量爆炸。

打开你的项目，数一数定义了多少的实体类？是不是项目越大实体类就越多？当需要发生变化，需要给实体类增加一个属性的时候，是不是需要各种改代码？虽然VS可以帮我们做很多工作。

所以说还是在运行时可以随意修改实体类的好，这样可以极大地避免修改代码的问题。（因为根本就没有啥代码）

这一篇主要是说思路，所以先简单设计一个json来表示一下。

设计这个json的目的是，引擎可以根据json的情况来拼接成SQL，然后交给数据库处理。

{
 "operationMode":"add",// add\update\delete\select
 "tableCount":1, //支持多表的级联添加、修改
 "fieldInfo":[{//主表的字段，参与操作的字段，不参与的不用写。第一个字段是主键（不支持多主键）
 "tableName": "t1", //表名。
 "primaryKey":"id",//主键字段名。我不想把主键字段名限制为必须是“ID”
 "_sqlCache": "" ,//缓存的sql语句，每次都拼接sql也挺烦的，弄个缓存存放拼接好的sql。
 "fieldList":{ //涉及到的字段，并不需要把表里的字段都放进来，根据业务需求设计
   //客户端提交的json与之对应
 "field1Name":"field1Value",
 "field2Name":"field2Value"
 }
 },
 { //从表的字段，可以不设置
 "primaryKey": "id", //主键字段名。我不想把主键字段名限制为必须是“ID”
 "foreignKey": "foreignKeyid", //主键字段名。我不想把主键字段名限制为必须是“ID”
 "_sqlCache": "", //缓存的sql语句，每次都拼接sql也挺烦的，弄个缓存存放拼接好的sql。
 "fieldList": { //涉及到的字段（不含外键字段），并不需要把表里的字段都放进来，根据业务需求设计
   //客户端提交的json与之对应
 "field1Name": "field1Value",
 "field2Name": "field2Value"
 }
 } // 从表的字段，参与操作的字段，不参与的不用写。第一个字段是主键，第二个字段是外键
 ],
 "findCol":[{
 "colName":"col1",
 "key1":"abc",
 "key2":"abc", //范围查询时使用，比如从几号到几号
 "findKind":" {colName} like {key}" //查询方式：like、not Like、in、=、between等
 }]
}

一般的ORM是以实体类为核心，要求实体类的完整，就说一个实体类要和一个完整的表做映射。比如要下架一个商品，一般的做法是先把这个商品从数据库里读取出来实例化之后，修改标记属性（字段），然后再把整个实体类持久化（保存到数据库）。

但是SQL怎么写呢？一个update就可以了，不用读取数据的，这样效率就有点损耗。

那么如果要把一个分类的商品都下架呢？要把这个分类里的商品都折腾出来，然后批量改属性值，在批量持久化。

如果写SQL语句呢？还是那一句SQL，只不过是把查询条件换一下，还是不需要折腾数据。这种情况下效率的差别就很大了。

而我的这个思路呢，并不是以面向对象为核心的，而是以关系型数据库为核心。

就是说不会把实体类和表做整体的映射，而是会把属性和字段做映射。就是说把一个表里的部分字段拿出来，做成一个实体类，然后进行操作。比如下架商品的例子

表：商品表

字段：isxiajia = 1

条件：id=1（单商品下架）  cate=2 （按照分类下架）

然后生成update语句就可以了。

这是一个独立的“实体类”，这个类里面并不需要商品的其他属性，因为只是下架操作。另外查询条件也完全放开，不是仅仅依据ID查询，还可以按照其他字段来查询，比如分类字段。这样效率就可以得到提升。

总结