上一篇我介绍了Go 生态圈的 sqlx 库sqlx: 功能强大的数据库访问库。Rust 生态圈也有一个知名的sqlx 库[2],今天给大家介绍一下。这两个没有什么关联啊,纯粹属于名称相同而已。
sqlx 是一个为 Rust 语言提供的功能齐全的数据库访问和查询构建器库。它支持多种数据库,包括 PostgreSQL、MySQL、SQLite 等。sqlx 的设计目标是成为 Rust 中最直观、高效且类型安全的数据库客户端。
“
SQLite 驱动程序使用 libsqlite3 C 库。 sqlx 除非启用了 sqlite 功能,否则会使用 #![forbid(unsafe_code)]。SQLite 驱动程序通过 libsqlite3-sys 直接调用 SQLite3 API,这需要使用不安全的代码。
另外,它还有以下特性:
sqlx::Pool
。sqlx::query
)时,语句将按连接进行准备和缓存。LISTEN
和 NOTIFY
以支持 PostgreSQL 异步通知。AnyPool
根据 URL 方案连接到指定的驱动程序。sqlx 支持编译时检查的查询。然而,它并不是通过提供一个 Rust API 或 DSL(特定领域语言)来构建查询来实现这一点的。相反,它提供了宏,这些宏接受常规的 SQL 作为输入,并确保其对于您的数据库是有效的。其工作原理是,sqlx 在编译时连接到您的开发数据库,让数据库本身验证(并返回一些有关)您的 SQL 查询的信息。这有一些可能令人惊讶的含义:
它不是一个 ORM 库,你如果想使用 ORM 库,可以参考ormx[3]和SeaORM[4]。
sqlx 支持多种异步运行时,你可以通过选择不同的特性来使用不同的异步运行时。目前支持的异步运行时有async-std
, tokio
和 actix
(其实是 tokio 的别名)。还支持 TLS 的连接:
# Cargo.toml
[dependencies]
# P挑选下面的一行引入sqlx:
# tokio (no TLS)
sqlx = { version = "0.7", features = [ "runtime-tokio" ] }
# tokio + native-tls
sqlx = { version = "0.7", features = [ "runtime-tokio", "tls-native-tls" ] }
# tokio + rustls
sqlx = { version = "0.7", features = [ "runtime-tokio", "tls-rustls" ] }
# async-std (no TLS)
sqlx = { version = "0.7", features = [ "runtime-async-std" ] }
# async-std + native-tls
sqlx = { version = "0.7", features = [ "runtime-async-std", "tls-native-tls" ] }
# async-std + rustls
sqlx = { version = "0.7", features = [ "runtime-async-std", "tls-rustls" ] }
如果你引入了多个异步运行时,默认首选tokio
。
同时你也需要引入所需的数据库特性:
sqlx = { version = "0.7", features = [ "postgres" ] }
sqlx = { version = "0.7", features = [ "mysql" ] }
sqlx = { version = "0.7", features = [ "sqlite" ] }
sqlx = { version = "0.7", features = [ "any" ] }
以及一些其他的关于数据类型的特性等,比如chrono
、uuid
、time
、bstr
、bigdecimal
、rust_decimal
、ipnetwork
等。
derive
支持 derive 类型的宏,如FromRow
, Type
, Encode
, Decode
.
macros
增加了对 query*! 宏的支持,该宏允许进行编译时检查的查询。
一个简单的 sqlx 示例如下:
use sqlx::postgres::PgPoolOptions;
#[tokio::main] // 异步运行时
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
// 使用一个数据库的连接池
// 不同的数据库选择不同的连接池构建器
let pool = MySqlPoolOptions::new()
.max_connections(5)
.connect("mysql://root:password@localhost/test").await?;
// 执行一个简单的查询
let row: (i64,) = sqlx::query_as("SELECT ?")
.bind(150_i64)
.fetch_one(&pool).await?;
assert_eq!(row.0, 150);
Ok(())
}
sqlx 支持多种不同的方式来连接数据库。最常见和推荐的是使用连接池。
连接池可以显著提高应用程序的性能和并发能力。通过重用连接,减少了建立新连接的开销。
use sqlx::postgres::PgPoolOptions;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = PgPoolOptions::new()
.max_connections(5)
.connect("postgres://postgres:@localhost")
.await?;
Ok(())
}
上面的代码创建了一个最大 5 个连接的 PostgreSQL 连接池。PgPoolOptions
提供了各种配置选项。
比如你可以不通过 dsn 字符串,而是通过方法进行用户名和密码设置:
let conn = PgConnectOptions::new()
.host("secret-host")
.port(2525)
.username("secret-user")
.password("secret-password")
.ssl_mode(PgSslMode::Require)
.connect()
.await?;
甚至可以在解析 dsn 字符串后再修改特定的参数,如下面的 mysql 示例:
use sqlx::{Connection, ConnectOptions};
use sqlx::mysql::{MySqlConnectOptions, MySqlConnection, MySqlPool, MySqlSslMode};
// dsn string
let conn = MySqlConnection::connect("mysql://root:password@localhost/db").await?;
// 手工构造
let conn = MySqlConnectOptions::new()
.host("localhost")
.username("root")
.password("password")
.database("db")
.connect().await?;
// 从dsn字符串解析Options
let mut opts: MySqlConnectOptions = "mysql://root:password@localhost/db".parse()?;
// 修改参数
opts.log_statements(log::LevelFilter::Trace);
// 创建连接池
let pool = MySqlPool::connect_with(&opts).await?;
有时您可能只需要一个简单的单连接,而不需要连接池。
use sqlx::postgres::PgConnOptions;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let conn = PgConnOptions::new()
.connect("postgres://postgres:@localhost")
.await?;
Ok(())
}
在 SQL 中,查询可以分为预编译(参数化)或未预编译(简单)的。预编译查询会缓存其查询计划,使用二进制通信模式(降低带宽和更快的解码速度),并利用参数来避免 SQL 注入。未预编译的查询是简单的,并且仅用于无法使用预编译语句的情况,例如各种数据库命令(如 PRAGMA
、SET
或 BEGIN
)。
sqlx 支持使用这两种类型的查询进行所有操作。在 sqlx 中,一个 &str
被当作未预编译的查询来处理,而 Query
或 QueryAs
结构体被当作预编译的查询来处理。
“在其他语言中,预编译就是 prepared statement,未预编译就是 unprepared statement。
// 底层执行
conn.execute("BEGIN").await?; // 未预编译,简单查询
conn.execute(sqlx::query("DELETE FROM table")).await?; // 预编译,此连接会缓存查询
我们应该尽可能使用高级查询接口。为了使这更加容易,这些类型上有终结器(finalizers),这样就不需要使用执行器(executor)来包装它们。换句话说,sqlx 提供了高级查询接口,这些接口使得与数据库的交互更加简洁和直观。这些接口被设计为可以独立工作,而不需要显式地创建一个执行器对象来执行查询。终结器(在这里可能指的是一些内部机制或方法)确保了这些高级接口在使用后可以正确地清理和关闭相关资源,从而简化了开发者的工作。
sqlx::query("DELETE FROM table").execute(&mut conn).await?;
sqlx::query("DELETE FROM table").execute(&pool).await?;
在 sqlx 中,执行查询(execute)的终结器会返回受影响的行数(如果有的话),并丢弃所有接收到的结果。此外,还提供了 fetch
、fetch_one
、fetch_optional
和 fetch_all
方法来接收结果。
sqlx::query
返回的 Query
类型, 它会从数据库中返回 Row<'conn>
。可以使用 row.get()
方法通过索引或名称访问列值。由于 Row
保持了对连接的不可变借用,因此一次只能存在一个 Row
。
fetch
查询的终结器返回一个类似流的类型,该类型会遍历结果集中的行。你可以通过迭代这个流来访问每一行数据。这通常用于处理查询结果集中有多行数据的情况。
// 提供 `try_next`
use futures::TryStreamExt;
let mut rows = sqlx::query("SELECT * FROM users WHERE email = ?")
.bind(email)
.fetch(&mut conn);
while let Some(row) = rows.try_next().await? {
// 将row映射到用户定义的领域类型
let email: &str = row.try_get("email")?;
}
为了将 row 映射到领域类型,可以使用以下两种模式之一:
let mut stream = sqlx::query("SELECT * FROM users")
.map(|row: PgRow| {
// 映射row到用户定义的领域类型
})
.fetch(&mut conn);
query_as
和bind
方法#[derive(sqlx::FromRow)]
struct User { name: String, id: i64 }
let mut stream = sqlx::query_as::<_, User>("SELECT * FROM users WHERE email = ? OR name = ?")
.bind(user_email)
.bind(user_name)
.fetch(&mut conn);
除了使用类似流的类型来遍历结果集之外(fetch
),我们还可以使用 fetch_one
或 fetch_optional
来从数据库中请求一个必需的或可选的结果。
fetch_one
: 这个方法会尝试从结果集中获取第一行数据。如果结果集为空(即没有数据),那么 fetch_one
通常会返回一个错误。这个方法适用于你期望查询结果只有一行数据的情况。fetch_optional
: 这个方法类似于 fetch_one
,但它返回一个可选的结果(Option<Row>
或 Option<T>
,如果使用了类型映射)。如果结果集为空,它将返回 None
而不是错误。这使得它在处理可能返回零行或多行数据的查询时更加灵活,但你又只关心第一行数据(如果存在)的情况下特别有用。使用这两个方法可以帮助你更直接地处理那些只返回单个结果(或可能不返回结果)的查询
sqlx 支持执行原生 SQL 查询,也支持使用绑定参数进行参数化查询,后者有助于防止 SQL 注入攻击。
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = /* 连接池初始化 */
// 原生查询
let name: String = sqlx::query_scalar("SELECT name FROM users WHERE id = 1")
.fetch_one(&pool)
.await?;
// 参数化查询
let count: (i64,) = sqlx::query_as("SELECT COUNT(*) FROM users WHERE email LIKE $1")
.bind("%@example.com")
.fetch_one(&pool)
.await?;
Ok(())
}
sqlx 支持流式查询,这意味着你可以在查询结果返回时立即处理它们,而不需要等待整个结果集加载完毕。这对于处理大量数据或需要实时处理数据的情况非常有用。
use sqlx::postgres::PgRow;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = /* 连接池初始化 */
let mut rows = sqlx::query("SELECT id, name FROM users")
.fetch(&pool);
while let Some(row) = rows.try_next().await? {
let id: i32 = row.try_get(0)?;
let name: &str = row.try_get(1)?;
println!("{} {}", id, name);
}
Ok(())
}
最常见的查询方式是将结果映射到一个 Rust 数据结构,比如结构体或元组结构体。sqlx 会自动将数据库列映射到结构体字段。
比如下面这个例子是查询一个用户的信息:
use sqlx::FromRow;
#[derive(FromRow)]
struct User {
id: i32,
name: String,
email: String,
}
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = /* 连接池初始化 */
let user = sqlx::query_as::<_, User>("SELECT id, name, email FROM users WHERE id = $1")
.bind(42)
.fetch_one(&pool)
.await?;
println!("{:?}", user);
Ok(())
}
又比如下面这个例子查询一组书籍的信息:
use sqlx::postgres::PgPool;
use sqlx::FromRow;
#[derive(FromRow)]
struct Book {
id: i32,
title: String,
author: String,
}
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = PgPool::connect("postgres://postgres:@localhost").await?;
let books = sqlx::query_as::<_, Book>("SELECT * FROM books")
.fetch_all(&pool)
.await?;
for book in books {
println!("{} - {} ({})", book.id, book.title, book.author);
}
Ok(())
}
除了查询,sqlx 还支持执行其他 SQL 语句,如 INSERT、UPDATE 和 DELETE 等。它提供了多种执行这些语句的方法,包括支持事务。
最简单的执行语句方式是使用execute
函数:
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = /* 连接池初始化 */
let inserted_rows = sqlx::query("INSERT INTO users (name, email) VALUES ($1, $2)")
.bind("User1").bind("user1@example.com")
.execute(&pool)
.await?
.rows_affected();
println!("Inserted {} rows", inserted_rows);
Ok(())
}
上面这个例子是插入一行数据到users
表中,并打印出插入的行数。
“不要被
sqlx::query
这个名字所误导,它不仅仅用于查询,还可以用于执行其他 SQL 语句。
下面是一个插入/更新/删除数据的示例:
use sqlx::postgres::PgPool;
#[derive(Debug)]
struct User {
id: i32,
name: String,
email: String,
}
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = PgPool::connect("postgres://postgres:@localhost").await?;
// 插入新用户
let user = User { id: 0, name: "NewUser".into(), email: "new@example.com".into() };
let id = sqlx::query("INSERT INTO users (name, email) VALUES ($1, $2) RETURNING id")
.bind(&user.name).bind(&user.email)
.fetch_one(&pool)
.await?
.get(0);
println!("Inserted user with id: {}", id);
// 更新用户
let updated_rows = sqlx::query("UPDATE users SET email=$1 WHERE id=$2")
.bind("updated@example.com").bind(id)
.execute(&pool)
.await?
.rows_affected();
println!("Updated {} rows", updated_rows);
// 删除用户
let deleted_rows = sqlx::query("DELETE FROM users WHERE id=$1")
.bind(id)
.execute(&pool)
.await?
.rows_affected();
println!("Deleted {} rows", deleted_rows);
Ok(())
}
sqlx 支持事务,你可以使用transaction
方法来执行一个事务。要执行多个语句作为一个原子事务,您可以使用begin
、commit
和rollback
函数:
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = /* 连接池初始化 */
let mut tx = pool.begin().await?;
sqlx::query("UPDATE users SET email=$1 WHERE id=$2")
.bind("new@email.com").bind(42)
.execute(&mut tx)
.await?;
sqlx::query("DELETE FROM users WHERE id=$1")
.bind(43)
.execute(&mut tx)
.await?;
tx.commit().await?;
Ok(())
}
上面的示例首先开始一个新事务,然后执行两个语句,最后提交事务。如果中间任何一步失败,可以调用rollback
回滚整个事务。
面是一个使用 sqlx 中事务和回滚(rollback)的示例:
use sqlx::postgres::PgPool;
use sqlx::Error;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Error> {
let pool = PgPool::connect("postgres://postgres:@localhost").await?;
// 开始一个事务
let mut transaction = pool.begin().await?;
// 执行一些操作
sqlx::query("UPDATE accounts SET balance = balance - $1 WHERE id = $2")
.bind(100.0) // 从账号中扣除100元
.bind(1)
.execute(&mut transaction)
.await?;
sqlx::query("UPDATE accounts SET balance = balance + $1 WHERE id = $2")
.bind(100.0) // 将100元转账到另一个账号
.bind(2)
.execute(&mut transaction)
.await?;
// 模拟一个错误情况
if should_rollback() {
// 回滚事务
transaction.rollback().await?;
println!("Transaction rolled back");
} else {
// 提交事务
transaction.commit().await?;
println!("Transaction committed");
}
Ok(())
}
fn should_rollback() -> bool {
// 一些条件判断,决定是否需要回滚
// 这里为了演示,我们随机返回true或false
rand::thread_rng().gen_bool(0.5)
}
在这个示例中,我们首先使用pool.begin()
开始一个新的事务。然后,我们执行两个查询,分别从一个账户扣除 100 元,并将这 100 元转账到另一个账户。接下来,我们调用should_rollback()
函数来模拟一个错误情况。如果should_rollback()
返回 true,我们就调用transaction.rollback().await?
来回滚整个事务。否则,我们调用transaction.commit().await?
来提交事务。
在真实情况下,您可能会在遇到某些异常或错误时触发回滚,例如:
通过使用事务和回滚,您可以确保数据库中的更改要么全部成功,要么完全回滚,从而保持数据的一致性和完整性。这对于处理敏感操作或需要多个步骤的复杂操作非常重要。
sqlx 内置了连接池支持,这使得它天生就支持高效的并发查询。通过连接池,可以避免为每个查询创建新连接的开销。
sqlx 中的连接池由PgPool
之类的类型表示。您可以直接创建一个连接池实例,也可以使用PgPoolOptions
来定制配置:
use sqlx::postgres::PgPoolOptions;
let pool = PgPoolOptions::new()
.max_connections(10)
.connect("postgres://postgres:@localhost")
.await?;
上面的代码创建了一个最大连接数为 10 的 PostgreSQL 连接池。PgPoolOptions
提供了各种配置选项,如最大连接数、最小连接数、连接超时等。
由于 sqlx 内置了连接池,因此并发查询变得非常简单。你只需要在多个异步任务中并行执行查询即可:
use sqlx::postgres::PgPool;
use std::time::Instant;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = PgPool::connect("postgres://postgres:@localhost").await?;
let tasks = (0..10)
.map(|_| {
let pool = pool.clone();
tokio::spawn(async move { // 并发
let now = Instant::now();
let _ = sqlx::query("SELECT pg_sleep(1)").execute(&pool).await;
println!("Task completed in {:?}", now.elapsed());
})
})
.collect::<Vec<_>>();
for task in tasks {
task.await?;
}
Ok(())
}
上面的代码创建了一个包含 10 个任务的并发查询。每个任务都会执行一个简单的查询,然后打印出执行时间。通过并发查询,您可以同时执行多个查询,从而提高查询效率。
下面是一个更实际的示例,模拟了并发处理多个 Web 请求的场景:
use sqlx::postgres::{PgPool, PgRow};
use std::io;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = PgPool::connect("postgres://postgres:@localhost").await?;
let requests = vec![
"SELECT * FROM users WHERE id = $1",
"SELECT * FROM products WHERE category = $1",
"SELECT * FROM orders WHERE user_id = $1",
];
for request in requests {
let rows = sqlx::query(request)
.bind(42)
.fetch_all(&pool)
.await?;
for row in rows {
print_row(row);
}
println!();
}
Ok(())
}
fn print_row(row: PgRow) {
let cols = row.columns();
let values: Vec<&str> = row.get_refs(cols).into_iter().map(|v| v.unwrap()).collect();
println!("{}", values.join(", "));
}
在这个示例中,我们模拟了处理多个 Web 请求的场景。我们定义了一个包含多个查询的请求列表,然后并发执行这些查询。每个查询都会返回一组行数据,我们将这些行数据打印出来。通过并发查询,我们可以同时处理多个请求,从而提高系统的性能和效率。
现代数据库广泛支持 JSON 数据类型,sqlx 也为此提供了非常好的支持。您可以方便地查询 JSON 类型以及将查询结果映射为 JSON。
在数据库中,JSON 类型通常被存储为文本。sqlx 允许你直接查询和处理 JSON 数据:
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = /* 连接池初始化 */
let json_data: serde_json::Value = sqlx::query(r#"
SELECT '[{"id": 1, "name": "Product 1"}, {"id": 2, "name": "Product 2"}]'::json
"#)
.fetch_one(&pool)
.await?
.get(0);
println!("{:?}", json_data);
Ok(())
}
这个例子查询了一个 JSON 数组,并将其直接映射为 serde_json::Value
。
您还可以将常规的查询结果映射为 JSON 格式。这对于构建 API 或与前端交互非常有用。
use serde::{Serialize, Deserialize};
#[derive(Deserialize, Serialize)]
struct Product {
id: i32,
name: String,
price: f64,
}
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = /* 连接池初始化 */
let products: Vec<Product> = sqlx::query_as(
"SELECT id, name, price FROM products"
)
.fetch_all(&pool)
.await?;
let json = serde_json::to_string(&products)?;
println!("{}", json);
Ok(())
}
这个例子查询了产品列表,并使用serde_json
将其序列化为 JSON 格式。
这是一个更全面的示例,展示了如何在 PostgreSQL 中使用 JSON 类型:
use serde::{Deserialize, Serialize};
use sqlx::postgres::PgPool;
use sqlx::types::JsonValue;
#[derive(Serialize, Deserialize)]
struct User {
id: i32,
name: String,
profile: JsonValue,
}
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = PgPool::connect("postgres://postgres:@localhost").await?;
// 插入用户及其JSON配置文件
let profile = serde_json::json!({
"bio": "Software Engineer",
"interests": ["coding", "reading"]
});
let user = User {
id: 0,
name: "NewUser".into(),
profile: profile.into(),
};
let id = sqlx::query("INSERT INTO users (name, profile) VALUES ($1, $2) RETURNING id")
.bind(&user.name)
.bind(&user.profile)
.fetch_one(&pool)
.await?
.get(0);
// 查询并打印用户及其配置文件
let user: User = sqlx::query_as("SELECT id, name, profile FROM users WHERE id = $1")
.bind(id)
.fetch_one(&pool)
.await?;
println!("{:?}", user);
Ok(())
}
在这个例子中,我们首先使用serde_json
创建了一个 JSON 值,作为用户配置文件。然后,我们将这个 JSON 值 插入到数据库中。最后,我们查询用户并将配置文件作为 JsonValue
类型获取。
sqlx 提供了在数据库中监听通知(NOTIFY/LISTEN
)的功能,这使得构建基于事件的、实时应用程序成为可能。
数据库通知数据库通知是一种机制,允许应用程序在数据库中发生某些事件时接收通知。这种功能在构建基于事件的系统(如聊天应用程序或实时仪表板)时非常有用。
-- 在数据库中触发通知
NOTIFY channel_name, 'hello';
使用监听器sqlx 通过DatabaseNotification
结构体来表示接收到的通知。您可以在应用程序中设置一个监听器,以接收并处理这些通知。
use sqlx::postgres::PgListener;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let listener = PgListener::bind("postgresql://localhost/").await?;
listener.listen("channel_name").await?;
loop {
let notification = listener.recv().await?;
println!(
"Received notification: {} ({})",
notification.payload, notification.payload_pretty(),
);
}
}
上面的示例创建了一个PostgreSQL
监听器,并开始监听名为channel_name
的通道。当接收到通知时,它会打印出通知的有效负载。
这是一个更完整的示例,展示了如何在 PostgreSQL 中设置通知并在应用程序中监听它们:
use sqlx::postgres::{PgPool, PgListener};
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = PgPool::connect("postgres://postgres:@localhost").await?;
let listener = PgListener::bind("postgresql://localhost/").await?;
// 创建一个通知通道
sqlx::query("LISTEN channel_name").execute(&pool).await?;
// 在另一个连接上触发通知
sqlx::query("NOTIFY channel_name, 'hello'").execute(&pool).await?;
// 等待并处理通知
if let Some(notification) = listener.recv().await? {
println!("Received notification: {}", notification.payload);
}
Ok(())
}
在这个例子中,我们首先创建了一个 PostgreSQL 监听器,并在数据库中设置了一个名为channel_name
的通知通道。然后,我们在另一个连接上触发了一个通知。最后,监听器接收到通知并打印出了它的有效负载。
编写测试对于任何健壮的软件系统都是必不可少的,sqlx 也不例外。幸运的是,sqlx 提供了多种方式来测试与数据库交互的代码。
最基本的测试是确保您的应用程序能够成功连接到数据库。您可以使用 sqlx 提供的try_connect
函数进行测试:
use sqlx::PgPool;
#[tokio::test]
async fn test_connection() {
let pool = PgPool::try_connect("postgres://postgres:@localhost").await.unwrap();
// 执行一些操作来测试连接...
}
您还可以测试查询,以确保它们能够正确地执行并返回预期的结果。您可以使用query
和query_as
函数来测试查询:
use sqlx::PgPool;
#[tokio::test]
async fn test_query() {
let pool = PgPool::connect("postgres://postgres:@localhost").await.unwrap();
let row: (i64,) = sqlx::query_as("SELECT 1")
.fetch_one(&pool)
.await
.unwrap();
assert_eq!(row.0, 1);
}
sqlx 支持使用内存数据库进行测试,例如 SQLite 内存数据库。这种方式快速、轻量,非常适合单元测试。
#[tokio::test]
async fn test_query() {
let pool = sqlx::SqlitePool::connect(":memory:").await.unwrap();
// 执行测试...
}
对于更全面的集成测试,您可以在测试用例中创建一个临时的测试数据库,执行所需的操作,然后在测试结束时清理该数据库。这种方式更接近真实的生产环境。
如msql-srv
、opensrv-clickhouse
、opensrv-mysql
、
下面是一个使用集成测试数据库进行测试的例子:
use sqlx::postgres::{PgPool, PgRow};
#[tokio::test]
async fn test_user_operations() {
let pool = create_test_pool().await;
// 准备测试数据
sqlx::query("CREATE TABLE users (id SERIAL PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT)")
.execute(&pool)
.await
.unwrap();
// 插入新用户
let name = "Test User".to_owned();
let email = "test@example.com".to_owned();
let id = insert_user(&pool, &name, &email).await;
// 查询并验证用户数据
let row: PgRow = sqlx::query_as("SELECT id, name, email FROM users WHERE id = $1")
.bind(id)
.fetch_one(&pool)
.await
.unwrap();
assert_eq!(row.get::<i32, _>(0), id);
assert_eq!(row.get::<String, _>(1), name);
assert_eq!(row.get::<String, _>(2), email);
}
async fn insert_user(pool: &PgPool, name: &str, email: &str) -> i32 {
sqlx::query("INSERT INTO users (name, email) VALUES ($1, $2) RETURNING id")
.bind(name)
.bind(email)
.fetch_one(pool)
.await
.unwrap()
.get(0)
}
async fn create_test_pool() -> PgPool {
let db_name = "test_database";
let pool = PgPool::connect(&format!("postgres://postgres:@localhost/{}", db_name))
.await
.unwrap();
// 清理并重新创建测试数据库
sqlx::query(&format!("DROP DATABASE IF EXISTS {}", db_name))
.execute(&pool)
.await
.unwrap();
sqlx::query(&format!("CREATE DATABASE {}", db_name))
.execute(&pool)
.await
.unwrap();
pool
}
在这个示例中,我们首先创建了一个专用的测试数据库。然后我们在这个数据库中创建了一个 users 表,并进行了插入、查询等操作,最后验证了查询结果。
除了基础功能外,sqlx 还提供了一些高级功能,如自定义类型映射、编译时检查和性能分析等,可以进一步提高您的生产力和应用程序的性能。
sqlx 允许您定义自定义的数据类型映射规则,将数据库中的数据类型映射到 Rust 中的类型。这对于处理一些特殊的数据类型或实现自定义的逻辑非常有用。
use sqlx::types::Type;
use sqlx::postgres::{PgTypeInfo, PgValueRef};
struct MyType(String);
impl Type<PgTypeInfo> for MyType {
fn type_info() -> PgTypeInfo {
PgTypeInfo::with_name("mytype")
}
fn readable_name() -> String {
"MyType".into()
}
}
impl<'r> PgValueRef<'r> for MyType {
fn from_pg_value(value: Option<&'r [u8]>) -> Option<MyType> {
value.map(|bytes| MyType(String::from_utf8_lossy(bytes).into_owned()))
}
fn to_pg_value(&self) -> Option<Vec<u8>> {
Some(self.0.as_bytes().to_vec())
}
}
在这个例子中,我们定义了一个名为MyType
的自定义数据类型,并实现了Type
和PgValueRef
trait。这样,我们就可以将数据库中的mytype
类型映射到 Rust 中的MyType
类型。
sqlx 提供了一些宏和编译时检查功能,可以在编译时捕获一些错误,而不是在运行时才发现。这有助于提高代码质量和安全性。
use sqlx::query;
#[rustfmt::skip]
let query = query!(
"
SELECT id, name, email
FROM users
WHERE id = ?
",
42
);
上面的query!
宏可以在编译时检查 SQL 语句的语法错误,并验证绑定参数的数量和类型。这样可以避免在运行时才发现这些问题。
类似的宏还有query_as!
、query_scalar!
、query_file!
、query_file!
、query_file_scalar!
以及它们的变种query_xxx_unchecked!
。
你可以通过计时来分析查询的性能,并根据结果进行优化。sqlx 提供了一些工具来帮助您分析查询的性能,如log_statements
、log_slow_statements
等。
use sqlx::query;
use sqlx::postgres::PgQueryAs;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = /* 连接池初始化 */
let query = query_as!(
User,
r#"
SELECT id, name, email
FROM users
WHERE id = $1
"#
);
for attempt in 0..5 {
let time = std::time::Instant::now();
let _users: Vec<User> = query.bind(42).fetch_all(&pool).await?;
let elapsed = time.elapsed();
println!("Query attempt {attempt} took: {elapsed:?}");
}
Ok(())
}
ConnectOptions
提供了两个设置日志的方法:
use sqlx::postgres::PgPoolOptions;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
let pool = PgPoolOptions::new()
.max_connections(5)
.log_statements(log::LevelFilter::Debug) // 记录所有SQL语句
.log_slow_statements(log::LevelFilter::Warn, std::time::Duration::from_millis(100)) // 记录执行时间超过100ms的慢查询
.connect("postgres://postgres:@localhost")
.await?;
// 执行一些查询
let row: (i64,) = sqlx::query_as("SELECT 42")
.fetch_one(&pool)
.await?;
println!("Result: {}", row.0);
Ok(())
}
再啰嗦几句。
在使用 sqlx 时,遵循一些最佳实践可以帮助您编写更加安全、高效和可维护的代码。此外,掌握一些常见错误和故障排除技巧也很有帮助。
max_connections
。min_connections
是否过小有一些其他数据库的扩展和支持,比如sqlx-rxqlite
、sqlx-clickhouse-ext
。
sqlx-crud
提供常见的数据库操作的 CRUD 操作的 derive 宏:
use sqlx::FromRow;
use sqlx_crud::SqlxCrud;
#[derive(Debug, FromRow, SqlxCrud)]
struct User {
user_id: i32,
name: String,
}
if let Some(user) = User::by_id(&pool, 42) {
println!("Found user user_id=42: {:?}", user);
}
sqlx-error
提供了对sqlx::Error
的包装。
当然还有一些其他的库,不过当前关注度还不是很高。
Go 生态圈的 sqlx 库: https://colobu.com/2024/05/10/sqlx-a-brief-introduction/
[2]sqlx 库: https://github.com/launchbadge/sqlx
[3]ormx: https://crates.io/crates/ormx
[4]SeaORM: https://github.com/SeaQL/sea-orm