Lidando com relações MikroORM com entidades virtuais no NestJS

Resolvendo relações complexas de entidades virtuais com MikroORM 🚀

Ao construir aplicativos escaláveis ​​em NestJS usando MicroORM, os desenvolvedores muitas vezes enfrentam desafios no gerenciamento de relacionamentos, especialmente com entidades virtuais. Por exemplo, imagine que você tem uma entidade `StockItem` que se conecta a múltiplas relações e deseja resumir essas relações em uma única visualização.

Este é um cenário comum ao trabalhar com sistemas de inventário. Digamos que você tenha as alterações de estoque monitoradas ao longo do tempo e precise de uma visualização — `StockItemStatus` — para resumir rapidamente o nível de estoque. O problema surge quando o MikroORM não consegue reconhecer o relacionamento entre a entidade e a visualização virtual.

Recentemente, encontrei um erro: “TypeError: Não é possível ler propriedades de indefinido (lendo 'correspondência').” Isso ocorreu ao tentar criar um novo `StockItem` e vinculá-lo à visualização `StockItemStatus`. Como desenvolvedor, entendo como esses problemas podem ser frustrantes quando suas entidades e visualizações não estão sincronizadas. 🤯

Neste artigo, explicarei como resolver esse problema de maneira eficaz no MikroORM, mantendo o desempenho sob controle. Ao compartilhar uma abordagem prática, você evitará armadilhas comuns e garantirá seu GráficoQL API e entidades virtuais funcionam perfeitamente juntas. Vamos mergulhar!

Resolvendo relacionamentos de entidades com MikroORM no NestJS

Ao trabalhar com MicroORM e visualizações de banco de dados em um NestJS projeto, lidar com relacionamentos entre entidades e entidades virtuais pode ser complicado. No exemplo acima, abordamos a questão de relacionar uma entidade `StockItem` a uma visualização virtual chamada `StockItemStatus`. O problema surgiu porque a entidade virtual não se comportou como uma tabela normal durante o processo de criação, resultando em um “TypeError: Não é possível ler propriedades de indefinido (lendo 'correspondência')”. Combinando ganchos de ciclo de vida, operações transacionais e comandos de mapeamento relacional, alcançamos uma solução limpa para o problema. 🚀

Primeiro, usamos `@Entity({ expression: 'SELECT * FROM stock_item_status' })` para definir uma entidade virtual. Este é um recurso poderoso do MikroORM que permite aos desenvolvedores mapear visualizações de banco de dados diretamente em seus aplicativos como entidades somente leitura. No nosso caso, `StockItemStatus` resume todas as alterações de estoque em um único valor de status, melhorando o desempenho ao evitar cálculos repetitivos usando `@Formula`. Essa configuração é especialmente útil para sistemas como gerenciamento de inventário, onde a agregação de dados é crítica.

O decorador `@OneToOne` com a opção `eager: true` desempenhou um papel essencial para garantir que o `StockItemStatus` relacionado fosse carregado automaticamente sempre que um `StockItem` fosse consultado. No entanto, a questão da criação exigiu intervenção adicional. Para resolver isso, implementamos um gancho `BeforeCreate` e um método transacional personalizado. O gancho inicializa o relacionamento automaticamente antes de persistir a entidade, enquanto a transação garante a atomicidade quando ambas as entidades são salvas juntas. Um cenário da vida real poderia ser uma loja online onde você precisa registrar itens de estoque de produtos e vinculá-los aos seus status calculados em uma operação tranquila. 🛒

Por fim, para validar nossa solução, incluímos testes unitários utilizando Jest. Zombar do `EntityManager` nos permitiu simular as operações do banco de dados e garantir que tanto a criação quanto a inicialização do relacionamento funcionassem conforme o esperado. Os testes são cruciais para garantir a confiabilidade das soluções de back-end, especialmente quando se trata de relacionamentos complexos entre entidades e visualizações virtuais. Ao modularizar o código e usar as melhores práticas, criamos uma solução robusta e reutilizável que pode se adaptar facilmente a problemas semelhantes em projetos futuros.

// --- 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;
  }
}

Otimizando relacionamentos de entidades com visualizações virtuais MikroORM

Ao lidar com visualizações de banco de dados em MicroORM, um aspecto frequentemente esquecido é a otimização do desempenho da consulta e a manutenção da consistência dos dados. Embora a criação de uma entidade virtual como `StockItemStatus` resolva o problema de resumir dados, garantir atualizações eficientes e relacionamentos contínuos continua sendo um desafio. No contexto do NestJS, os desenvolvedores precisam mapear cuidadosamente as visualizações e usar ferramentas como consultas personalizadas para obter flexibilidade.

Uma solução é aproveitar os recursos de consulta personalizada do MikroORM para entidades virtuais. Em vez de depender estritamente de `@Entity` com uma expressão, os desenvolvedores podem criar repositórios que executam consultas SQL brutas para casos de uso avançados. Por exemplo, se uma visualização como `stock_item_status` agrega alterações de estoque, um método de repositório pode buscar e calcular apenas os dados necessários, reduzindo o tempo de carregamento. Essa abordagem combina visualizações virtuais com lógica personalizada para aprimorar o desempenho.

Além disso, outra ferramenta poderosa no MikroORM é o decorador `@Filter`. Os filtros permitem aplicar condições dinamicamente sem reescrever consultas. Por exemplo, você pode filtrar itens de estoque com base em seu status de forma dinâmica em tempo de execução. Imagine que você está construindo uma plataforma de comércio eletrônico onde o status do estoque muda com frequência: os filtros podem ajudar a garantir que apenas dados relevantes sejam recuperados para atualizações em tempo real, mantendo seu inventário eficiente. 🚀