大量SQL的解决方案——sdmap
大量SQL的解决方案——sdmap
最近看到群里面经常讨论大型应用中SQL的管理办法,有人说用EF/EF Core,但很多人不信任它生成SQL的语句;有人说用Dapper,但将SQL写到代码中有些人觉得不合适;有人提出用存储过程,但现在舆论纷纷反对这种做法;有人提出了iBatis.NET,它可以配置确保高灵活性高性能,也提供动态SQL的功能,但已经多年没有维护。
在几年前,我们某项目中就有总共4MB以上的SQL语句文本,我也注意到产品做大后会,一定出现这个问题,所以我就依照MyBatis的核心思想,支持可配置、动态SQL,但去除了臃肿的xml,自己实现了一套简单好用的语法,然后开源了出来,名字就叫sdmap。
在我的介绍页面上已经指出,sdmap的如下特性:
- 非常简单的语法来描述动态
SQL; - 使用了
Emit CIL来确保性能; - 有
Visual Studio插件支持,实现了代码高亮、代码折叠、快速导航的特性; - 支持所有主流数据库,如
MySQL、SQL Server、SQLite等(只要Dapper能支持); - 可以扩展支持非关系型数据库,如
Neo4j; - 单元测试全覆盖。
语法
如图:

该语法有如下特点:
- 用
namespace关键字表达名字空间; - 用
sql关键字表示模板语句; - 用
#号的特殊语法可以进行一些判断,里面有isEqual<>、#isNotEmpty<>等特殊语法; - 用
#include<>,可以包含另一个SQL语句; - 语句可以嵌套,
sql{}中可以包含另一个sql{}。
我们可以对比一下iBatis/MyBatis的语法:
<!DOCTYPE mapper
PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="org.apache.ibatis.submitted.rounding.Mapper">
<resultMap type="org.apache.ibatis.submitted.rounding.User" id="usermap">
<id column="id" property="id"/>
<result column="name" property="name"/>
<result column="funkyNumber" property="funkyNumber"/>
<result column="roundingMode" property="roundingMode"/>
</resultMap>
<select id="getUser" resultMap="usermap">
select * from users
</select>
<insert id="insert">
insert into users (id, name, funkyNumber, roundingMode) values (
#{id}, #{name}, #{funkyNumber}, #{roundingMode}
)
</insert>
<resultMap type="org.apache.ibatis.submitted.rounding.User" id="usermap2">
<id column="id" property="id"/>
<result column="name" property="name"/>
<result column="funkyNumber" property="funkyNumber"/>
<result column="roundingMode" property="roundingMode"
typeHandler="org.apache.ibatis.type.EnumTypeHandler"/>
</resultMap>
<select id="getUser2" resultMap="usermap2">
select * from users2
</select>
<insert id="insert2">
insert into users2 (id, name, funkyNumber, roundingMode) values (
#{id}, #{name}, #{funkyNumber}, #{roundingMode, typeHandler=org.apache.ibatis.type.EnumTypeHandler}
)
</insert>
</mapper>
相比之下,由于XML的存在,MyBatis的语法有更多噪音。
简单应用
Hello World
其实和MyBatis不同,sdmap设计之初就只考虑好好做一个小巧、精致、快速的模板引擎。因此sdmap可以不依赖于任何数据库,只做字符串解析,最简单的代码是:
// 安装NuGet包:sdmap
var c = new SdmapCompiler();
c.AddSourceCode("sql v1 {Hello World}");
Console.WriteLine(c.Emit("v1", null)); // Hello World
参数传入
当然有一些前端输入,这样就需要第二个参数:
var c = new SdmapCompiler();
c.AddSourceCode("sql v1 {Hello #prop<Name>!}");
Console.WriteLine(c.Emit("v1", new { Name = "Hero"})); // Hello Hero!
注意我使用了一个#prop<>的语法,这是sdmap中调用指令的语句,表示将Name属性按原样显示在此处。
参数判断
有些语句需要根据前端的不同而不同,比如典型的“动态SQL”问题,如果前端传了参数,则执行过滤,没有传则不过滤,这样的代码如下:
var c = new SdmapCompiler();
c.AddSourceCode(@"
sql v1
{
SELECT * FROM [Customer]
WHERE 1=1
#isNotEmpty<Location, sql {AND Location = '#prop<Location>'}
}");
Console.WriteLine(c.Emit("v1", new { Id = 1, Location = "长沙"}));
Console.WriteLine(c.Emit("v1", new { Id = 2, Location = ""}));
输出结果如下:
SELECT * FROM [Customer]
WHERE 1=1
AND Location = '长沙'
SELECT * FROM [Customer]
WHERE 1=1
可见,关键的那个isNotEmpty<>控制了Location判断的语句。
扩展:sdmap.ext
每次使用时,都需要实例化一个SdmapCompiler来加载sdmap语句很麻烦,在项目中,这部分逻辑重用度非常高,因此我写了一个扩展:sdmap.ext,定义了ISdmapEmiter接口,该接口定义如下:
public interface ISdmapEmiter
{
string Emit(string statementId, object parameters);
}
相当于最简单的生成器,然后我写了几个内置实现,可以直接从文件系统或者程序集嵌入的资源中读入这些文件:
public class EmbeddedResourceSqlEmiter : ISdmapEmiter
{
public static EmbeddedResourceSqlEmiter CreateFrom(Assembly assembly);
// ...
}
public class MultipleAssemblyEmbeddedResourceSqlEmiter : ISdmapEmiter
{
public static MultipleAssemblyEmbeddedResourceSqlEmiter CreateFrom(params Assembly[] assemblies);
// ...
}
public class FileSystemSqlEmiter : ISdmapEmiter
{
public static FileSystemSqlEmiter FromSqlDirectory(
string sqlDirectory,
bool ensureCompiled = false);
public static FileSystemSqlEmiter FromSqlDirectoryAndWatch(
string sqlDirectory,
bool ensureCompiled = false);
// ...
}
那么有人会问,数据库参数化该如何实现呢?
扩展:sdmap.ext.Dapper
答案是Dapper,sdmap访问数据库时,依赖Dapper做参数化。其实很好理解,sdmap只做数据库访问时的SQL模板引擎前端,Dapper做后端(当然不一定非要用Dapper),sdmap只负责生成SQL语句。
但随着大家使用越来越多,我也注意到确实可以写一些东西,便于大家更好地配合Dapper一起使用。因此我写了另外两个扩展:sdmap.ext和sdmap.ext.Dapper。
其中sdmap.ext仍然和数据库无关,定义了一些.sdmap文件的读取和自动加载逻辑;sdmap.ext.Dapper依赖于Dapper,定义了一些便利方法:

如图,用过Dapper的朋友知道,Dapper为IDbConnection定义了一套扩展方法,这里我也为IDbConnection定义了一套一样的扩展,只要最后加了ByMap后缀,第二个参数都为sqlMapName,与其传入原始的SQL语句,此处将传入定义在.sdmap文件中的配置,如原先使用Dapper的朋友,代码可能这样写:
var data = _db.Query<Customer>("SELECT * FROM [Customer] Where Id = @Id");
换成sdmap后,代码应该是这样写:
var data = _db.QueryByMap<Customer>("Customers.GetById");
然后sdmap配置如下:
namespace Customers
{
sql GetById
{
SELECT * FROM [Customer] WHERE Id = @Id
}
}
注意,sdmap使用了Dapper的参数化方式,只需在SQL中写@Id这样的语句,即可自动实现参数化,得出结果完全一样,并且SQL不存在注入问题,代码中不包含SQL语句,语句都写在配置文件中。
数组参数化
由于Dapper的存在,sdmap相当于也自动支持了数组的参数化,只要像Dapper那样写IN即可:
namespace Customer
{
sql GetByIds
{
SELECT * FROM [Customer] WHERE Id IN @Ids
}
}
相关链接
Github地址
https://github.com/sdcb/sdmap
我的Github首页还包含了使用sdmap.ext.Dapper的一步一步使用教程,可以依照上面的使用。
文档地址
https://github.com/sdcb/sdmap/wiki
所有指令参考链接:
https://github.com/sdcb/sdmap/wiki/Common-macros
NuGet包地址
- https://www.nuget.org/packages/sdmap
- https://www.nuget.org/packages/sdmap.ext
- https://www.nuget.org/packages/sdmap.ext.Dapper
Visual Studio插件地址
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=sdmapvstool.sdmapvstool
VS插件提供了.sdmap文件代码高亮、自动定位、代码折叠的功能,可以不装,但不装就没这些体验。
总结
我写sdmap最初纯粹是因为想挑战自己,它包含了【编译器前端——ANTLR】、【编译器后端——CIL】、【Visual Studio插件如何制作】、单元测试、文档等主题。
但后来随着这个项目的发展,越来越多的朋友用了起来。用过的都纷纷提出了自己的想法,然后做了许多润色,解决了不少局限性,但我从未做过推广——这是我第一次将这个项目用文字的形式发表出来。希望这个项目能给大家以管理大量SQL的启发。
上文中提到了许多有意思的主题,2020年到了,我有空就会一一介绍这些主题,都非常有意思,最重要的是,其实都很好学
大量SQL的解决方案——sdmap的更多相关文章
- 城市经纬度 json 理解SignalR Main(string[] args)之args传递的几种方式 串口编程之端口 多线程详细介绍 递归一个List<T>,可自己根据需要改造为通用型。 Sql 优化解决方案
城市经纬度 json https://www.cnblogs.com/innershare/p/10723968.html 理解SignalR ASP .NET SignalR 是一个ASP .NET ...
- Sql 优化解决方案
转自:https://blog.csdn.net/jie_liang/article/details/77340905 用以记录: 在sql查询中为了提高查询效率,我们常常会采取一些措施对查询语句进行 ...
- 开发板远程操作SQL SERVER解决方案
环境: 开发板:freescale 2.6 armv71,系统只读,唯一可以读写的路径是/tmp/sd(这是一个sd卡).程序放在/tmp/sd/transfer下(下文以运行路径代替),sql语句以 ...
- 在ABP中通过EF直接执行原生Sql的解决方案
一般情况下,使用EF中的查询语法和方法语法可以帮助我们完成绝大部分业务,但是也有特殊的情况需要直接执行Sql语句.比如,我们的业务过于复杂繁琐,或是有些业务使用EF操作时比较复杂,但是使用Sql时会很 ...
- Ubuntu12.10下Python(pyodbc)访问SQL Server解决方案
一.基本原理 请查看这个网址,讲得灰常详细:http://www.jeffkit.info/2010/01/476/ 二.实现步骤 1.安装linux下SQL Server的驱动程序 安装Free ...
- 面试遇到的订单表sql的解决方案
对于以下需求:用户表:users (user_id int)订单表:order_tb(user_id int, or_time date, or_money double)求以下用户:一月下过单, ...
- ubuntu下连microsoft sql server解决方案
shell for MSSQL: https://github.com/dbcli/mssql-cli mssql-cli -S 127.0.0.1,1433 -d testDB -U myuser ...
- sql注入原理及解决方案
sql注入原理 sql注入原理就是用户输入动态的构造了意外sql语句,造成了意外结果,是攻击者有机可乘 SQL注入攻击指的是通过构建特殊的输入作为参数传入Web应用程序,而这些输入大都是SQL语法里的 ...
- SQL Server认证培训与考试
Microsoft 技术专员 (MTA) - 数据库 https://www.microsoft.com/zh-cn/learning/mta-certification.aspx MCSA: SQL ...
随机推荐
- win10提示 磁盘包含不是“PARTITION_BASIC_DATA_GUID"类型的分区
在win10创建新的磁盘分区的时候,有时候会提示 磁盘包含不是"PARTITION_BASIC_DATA_GUID"类型的分区 如果你试了其他方法都不凑效,那么看看你已经有几个盘( ...
- Protobuf c的使用范例
protobuffer (简称PB) 网上的文章一大堆,随便看看,PB使用起来非常方便.这里主要讲讲Protobuf C(简称PC)的使用 1,代码 https://github.com/protob ...
- js原生继承几种方式
js原生继承 js本身并没有继承和类的概念,本质上是通过原型链(prototype)的形式实现的. 1.先写两个构造函数Parent和Child,用于将Child继承Parent function P ...
- 【转载】Windows平台下利用APM来做负载均衡方案 - 负载均衡(下)
概述 我们在上一篇Windows平台分布式架构实践 - 负载均衡中讨论了Windows平台下通过NLB(Network Load Balancer) 来实现网站的负载均衡,并且通过压力测试演示了它的效 ...
- H3C NAT Server配置举例
- springboot + redis + 注解 + 拦截器 实现接口幂等性校验
一.概念 幂等性, 通俗的说就是一个接口, 多次发起同一个请求, 必须保证操作只能执行一次 比如: 订单接口, 不能多次创建订单 支付接口, 重复支付同一笔订单只能扣一次钱 支付宝回调接口, 可能会多 ...
- LCA (最近公共祖先)倍增做法 —— O(nlogn)预处理 O(logn)(在线)查询
pa[a][j] 表示 a 结点的 2^j倍祖先(j = 0时 为直接父亲,j = 1时为父亲的父亲……) 1.首先预处理出所有结点的深度值dep和父亲结点 void dfs(int u, int f ...
- .gitkeep常用写法
# win & OSX system files .DS_Store Thumbs.db ehthumbs.db Desktop.ini # IDE files .idea # project ...
- UVA 1025 "A Spy in the Metro " (DAG上的动态规划?? or 背包问题??)
传送门 参考资料: [1]:算法竞赛入门经典:第九章 DAG上的动态规划 题意: Algorithm城市的地铁有 n 个站台,编号为 1~n,共有 M1+M2 辆列车驶过: 其中 M1 辆列车从 1 ...
- H3C 路由器单跳操作