Obsługa relacji MikroORM z obiektami wirtualnymi w NestJS

Rozwiązywanie złożonych relacji między podmiotami wirtualnymi za pomocą MikroORM 🚀

Podczas tworzenia skalowalnych aplikacji w NestJS używając MikroORM, programiści często stają przed wyzwaniami w zarządzaniu relacjami, szczególnie z podmiotami wirtualnymi. Załóżmy na przykład, że masz element „StockItem”, który łączy się z wieloma relacjami i chcesz podsumować te relacje w jednym widoku.

Jest to częsty scenariusz podczas pracy z systemami magazynowymi. Załóżmy, że śledzisz zmiany zapasów w czasie i potrzebujesz widoku „StockItemStatus” – aby szybko podsumować poziom zapasów. Problem pojawia się, gdy MikroORM nie rozpoznaje związku między obiektem a widokiem wirtualnym.

Ostatnio napotkałem błąd: „TypeError: Nie można odczytać właściwości niezdefiniowanego (czytanie „dopasowania”).” Nastąpiło to podczas próby utworzenia nowego elementu „StockItem” i połączenia go z widokiem „StockItemStatus”. Jako programista rozumiem, jak frustrujące mogą być te problemy, gdy Twoje elementy i widoki nie są zsynchronizowane. 🤯

W tym artykule przeprowadzę Cię przez proces skutecznego rozwiązania tego problemu w MikroORM, jednocześnie utrzymując wydajność pod kontrolą. Dzieląc się praktycznym podejściem, unikniesz typowych pułapek i zapewnisz sobie bezpieczeństwo WykresQL Interfejs API i podmioty wirtualne płynnie ze sobą współpracują. Zanurzmy się!

Rozwiązywanie relacji między encjami za pomocą MikroORM w NestJS

Podczas pracy z MikroORM i widoki baz danych w formacie a NestJS projektu obsługa relacji między jednostkami a jednostkami wirtualnymi może być trudna. W powyższym przykładzie zajęliśmy się problemem powiązania jednostki „StockItem” z wirtualnym widokiem o nazwie „StockItemStatus”. Problem powstał, ponieważ jednostka wirtualna nie zachowywała się jak zwykła tabela podczas procesu tworzenia, co skutkowało błędem „TypeError: Cannot read Properties of undependent (czytanie „match”)”. Łącząc haki cyklu życia, operacje transakcyjne i polecenia mapowania relacyjnego, osiągnęliśmy przejrzyste rozwiązanie tego problemu. 🚀

Najpierw użyliśmy `@Entity({wyrażenie: 'WYBIERZ * FROM stock_item_status' })` do zdefiniowania encji wirtualnej. Jest to potężna funkcja MikroORM, która pozwala programistom mapować widoki baz danych bezpośrednio do ich aplikacji jako jednostki tylko do odczytu. W naszym przypadku „StockItemStatus” podsumowuje wszystkie zmiany zapasów w jedną wartość statusu, poprawiając wydajność poprzez uniknięcie powtarzających się obliczeń przy użyciu „@Formula”. Ta konfiguracja jest szczególnie przydatna w przypadku systemów takich jak zarządzanie zapasami, gdzie agregacja danych ma kluczowe znaczenie.

Dekorator `@OneToOne` z opcją `eager: true` odegrał zasadniczą rolę w zapewnieniu automatycznego ładowania powiązanego `StockItemStatus` przy każdym zapytaniu o `StockItem`. Jednak kwestia kreacji wymagała dodatkowej interwencji. Aby rozwiązać ten problem, zaimplementowaliśmy hak „BeforeCreate” i niestandardową metodę transakcyjną. Hak inicjuje relację automatycznie przed utrwaleniem jednostki, podczas gdy transakcja zapewnia niepodzielność, gdy obie jednostki są zapisywane razem. Przykładem może być sklep internetowy, w którym konieczne jest rejestrowanie pozycji magazynowych produktów i powiązanie ich z obliczonymi statusami w ramach jednej, płynnej operacji. 🛒

Na koniec, aby zweryfikować nasze rozwiązanie, dodaliśmy testy jednostkowe przy użyciu Jest. Wyśmiewanie `EntityManager` pozwoliło nam zasymulować operacje na bazie danych i upewnić się, że zarówno tworzenie, jak i inicjowanie relacji przebiegają zgodnie z oczekiwaniami. Testowanie jest kluczowe dla zapewnienia niezawodności rozwiązań backendowych, zwłaszcza gdy mamy do czynienia ze złożonymi relacjami pomiędzy podmiotami i widokami wirtualnymi. Modularyzując kod i stosując najlepsze praktyki, stworzyliśmy solidne rozwiązanie wielokrotnego użytku, które można łatwo dostosować do podobnych problemów w przyszłych projektach.

// --- 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;
  }
}

Optymalizacja relacji między jednostkami za pomocą wirtualnych widoków MikroORM

Podczas obsługi widoków bazy danych w MikroORM, często pomijanym aspektem jest optymalizacja wydajności zapytań i utrzymanie spójności danych. Chociaż utworzenie wirtualnej jednostki, takiej jak „StockItemStatus”, rozwiązuje problem podsumowania danych, zapewnienie wydajnych aktualizacji i płynnych relacji pozostaje wyzwaniem. W kontekście NestJS programiści muszą dokładnie mapować widoki i korzystać z narzędzi takich jak niestandardowe zapytania, aby osiągnąć elastyczność.

Jednym z rozwiązań jest wykorzystanie niestandardowych możliwości zapytań MikroORM dla obiektów wirtualnych. Zamiast ściśle polegać na `@Entity` z wyrażeniem, programiści mogą tworzyć repozytoria, które wykonują surowe zapytania SQL dla zaawansowanych przypadków użycia. Na przykład, jeśli widok taki jak „status_produktu_zapasów” agreguje zmiany w stanie zapasów, metoda repozytorium może pobrać i obliczyć tylko niezbędne dane, skracając czas ładowania. To podejście łączy widoki wirtualne z niestandardową logiką w celu zwiększenia wydajności.

Dodatkowo, kolejnym potężnym narzędziem w MikroORM jest dekorator `@Filter`. Filtry umożliwiają dynamiczne stosowanie warunków bez przepisywania zapytań. Można na przykład dynamicznie filtrować pozycje magazynowe na podstawie ich stanu w czasie wykonywania. Wyobraź sobie, że budujesz platformę e-commerce, w której stan zapasów często się zmienia: filtry mogą pomóc zapewnić, że pobierane będą tylko istotne dane w celu aktualizacji w czasie rzeczywistym, utrzymując efektywność zapasów. 🚀