9 Beste JavaScript- und Typscript -Orms für 2024

In diesem Artikel wird kurz erklärt, was Object-Relational Mapping (ORM) ist, was orm Bibliothek ist und warum Sie ihn in Ihrem nächsten JavaScript-Projekt verwenden sollten. Wir helfen Ihnen auch dabei, die besten JavaScript- und Typscript -ORM -Bibliotheken basierend auf Ihren Anforderungen als Projektentwickler und Wartungsarbeiter zu bewerten.

wir werden uns die folgenden Tools ansehen:

• knex.js: SQL Query Builder
• Fortsetzung
• Bücherregal
• Wasserlinie
• Einwand.js
• mongoose
• Typegoose
• Typorm
• Mikroorm
• prisma

Objektbeziehungskarten

Objekt Relational Mapping mag kompliziert erscheinen, aber sein Ziel ist es, Ihr Leben als Programmierer zu erleichtern. Um Daten aus der Datenbank zu erhalten, müssen Sie eine Abfrage schreiben. Aber heißt das, dass Sie SQL lernen müssen? Nein, Objektrelationszuordning ermöglicht es Ihnen, Abfragen in der Sprache Ihrer Wahl zu schreiben.

Objekt -Relational Mapping ist eine Technik, die Datenbankabfrageergebnisse in Entitätsklasseninstanzen umwandelt. Entitäten sind nur Objektverpackungen für Datenbanktabellen. Es enthält Eigenschaften, die der Datenbanktabellenspalte zugeordnet sind. Entity -Instanzen haben Methoden zur Durchführung von CRUD -Operationen und zur Unterstützung anderer Funktionen, die benutzerdefinierte Logik wie Überprüfung und Datenverschlüsselung enthalten.

Wenn Sie ein kleines Projekt erstellen, müssen Sie die ORM -Bibliothek nicht installieren. Es reicht aus, SQL -Anweisungen zu verwenden, um Ihre Anwendung voranzutreiben. ORM ist sehr vorteilhaft für mittlere und große Projekte, die Daten aus Hunderten von Datenbanktabellen erhalten. In diesem Fall benötigen Sie ein Framework, mit dem Sie die Datenschicht Ihrer Anwendung auf konsistente und vorhersehbare Weise bedienen und pflegen können.

Entity -Klassen sind Bausteine ​​für Geschäftsanwendungen, da sie die Logik, die zur Implementierung von Geschäftsregeln verwendet wurde, zusammenfasst. Die Geschäftsregeln werden definiert, um sicherzustellen, dass automatisierte Prozesse nur im Rahmen der Geschäftspolitik ausgeführt werden. Beispiele für Geschäftsregeln umfassen:

• Kundendienst
• Kreditgenehmigung
• Vertriebskommission
• Versand- und Steuerberechnung

orm Library

Objekt Relational Mapping erfolgt normalerweise mit Hilfe von Bibliotheken. Der Begriff ORM bezieht sich am häufigsten auf die tatsächliche ORM -Bibliothek - objektbeziehung Mapper - die Arbeit von Objektbeziehungen für Sie.

Geschäftsregeln erfordern normalerweise die Ausführung mehrerer SQL -Anweisungen. Wenn eine einzelne SQL -Anweisung fehlschlägt, kann die Datenbank in einem inkonsistenten Zustand zurückgelassen werden. Die meisten ORM -Bibliotheken unterstützen eine Funktion namens Transactions, die verhindert, dass solche Ereignisse stattfinden. Wenn die SQL -Anweisung in diesem Transaktionskontext nicht ausgeführt wird, werden alle anderen SQL -Anweisungen, die in dieser Stapel erfolgreich ausgeführt wurden, durch eine Operation namens Rollback undotiert.

Die Verwendung der ORM -Bibliothek zum Erstellen Ihrer Datenschicht hilft daher, sicherzustellen, dass die Datenbank immer konsistent ist. Die ORM -Bibliothek enthält normalerweise grundlegende Funktionen wie:

• Abfragebauer
• Migrationsskript
• CLI -Tool zum Generieren von Boilerplate -Code
• SOW-Funktion für Vorfüllabellen mit Testdaten

In diesem Artikel werde ich einen Code -Ausschnitt darüber bereitstellen, wie jede ORM -Bibliothek Folgendes macht:

• Anfangseinstellungen und Konfiguration
• grundlegende CRUD -Operation
• Erweiterte Abfragebetrieb

Ich füge auch wichtige Informationen wie das Startdatum, die Anzahl der Benutzer und Dokumentlinks sowie die verfügbaren Support -Kanäle ein. Ich werde auch die wichtigsten Themen im Zusammenhang mit Abfrageleistungen, Bibliothekswartung und Architekturphilosophie diskutieren, die Sie bei Ihren Entscheidungen sorgfältig wiegen sollten.

Ich habe die Liste vom Startdatum vom frühesten bis zum neuesten Sortieren gesenkt. Ich habe die Liste gemäß den wichtigsten unterstützten Sprachen in zwei Teile unterteilt: JavaScript und TypeScript.

Bevor wir mit der Bewertung beginnen, schauen wir uns zuerst Knex.js an, einen beliebten SQL Query Builder, der in viele hier aufgeführte Orm -Bibliotheken integriert wurde. Knex.js ist sehr flexibel und führt im Allgemeinen besser ab als einige Orm-Bibliotheken, die über eine eigene integrierte Implementierung von Abfragebägern verfügen. Betrachten Sie es als Vorteil bei der Auswahl einer ORM -Bibliothek, um Knex.js als Grundlage zu verwenden.

knex.js: SQL Query Builder

• Start: Dezember 2012
• Website
• GitHub: 158.6K -Benutzer
• Datenbanken: Postgres, MSSQL, MySQL, Mariadb, SQLite3, Oracle und Amazon Redshift

knex.js ist derzeit der reiferste JavaScript SQL Query Builder, der in Node.js und in Browsern (über WebPack oder Browserify) ausgeführt werden kann. Es ist in der Lage, die gleichen Hochleistungs-SQL-Abfragen wie manuell geschriebene SQL-Anweisungen zu generieren.

Was ist ein Querybauer?

Es ist nur eine API, die eine Reihe von Funktionen liefert, die mit Abfragen miteinander verbunden werden können. Hier ist ein Beispiel:

<code>knex({ a: 'table', b: 'table' })
  .select({
    aTitle: 'a.title',
    bTitle: 'b.title'
  })
  .whereRaw('?? = ??', ['a.column_1', 'b.column_2'])

SQL 输出：
select `a`.`title` as `aTitle`, `b`.`title` as `bTitle` from `table`
as `a`, `table` as `b` where `a`.`column_1` = `b`.`column_2`
</code>

Auf diese Weise stellt sich die Frage: Warum sollten Sie einen Abfragebäfte verwenden, anstatt Original -SQL -Anweisungen zu schreiben? Ich werde Ihnen vier Gründe geben:

• Es hilft Ihnen dabei, Ihren Code aus dem SQL -Dialekt Ihrer Datenbank abzuwehren, und erleichtert das Wechseln.
• Es wird die Wahrscheinlichkeit von SQL -Injektionsangriffen auf Ihre Anwendung beseitigt oder erheblich verringert.
• Es ermöglicht eine einfache Konstruktion von Abfragen mit dynamischen Bedingungen.
• Es verfügt über andere Funktionen und CLI -Tools für die Durchführung von Datenbankentwicklungsvorgängen.

Diese Funktionen umfassen:

• Verbindungspool
• Rückruf und Versprechen -Schnittstelle
• Stream -Schnittstelle
• Transaktionsunterstützung
• Modusunterstützung
• Migration
• säen samen

installieren Sie es in Ihrer Anwendung, müssen Sie das Paket knex.js und den Treiber für die Datenbank installieren, die Sie verwenden:

<code>$ npm install knex --save

# 然后添加以下一个（添加 --save）标志：
$ npm install pg
$ npm install sqlite3
$ npm install mysql
$ npm install mysql2
$ npm install oracledb
$ npm install mssql
</code>

Dies ist ein Setup -Code -Beispiel:

<code>const knex = require('knex')({
  client: 'mysql',
  connection: {
    host : '127.0.0.1',
    user : 'your_database_user',
    password : 'your_database_password',
    database : 'myapp_test'
  }
});

knex.schema.createTable('users', function (table) {
  table.increments();
  table.string('name');
  table.timestamps();
})

输出：
create table `users` (`id` int unsigned not null auto_increment primary key, `name` varchar(255),
`created_at` datetime, `updated_at` datetime)
</code>

Dies ist ein grundlegendes Abfragebei Beispiel:

<code>knex('users').where({
  first_name: 'Test',
  last_name:  'User'
}).select('id')

输出：
select `id` from `users` where `first_name` = 'Test' and `last_name` = 'User'
</code>

unterstützt auch RAW -SQL -Anweisungen. Hier ist ein Beispiel für eine komplexe Abfrage:

<code>const subcolumn = knex.raw('select avg(salary) from employee where dept_no = e.dept_no')
.wrap('(', ') avg_sal_dept');

knex.select('e.lastname', 'e.salary', subcolumn)
.from('employee as e')
.whereRaw('dept_no = e.dept_no')

输出：
select `e`.`lastname`, `e`.`salary`, (select avg(salary) from employee where dept_no = e.dept_no)
avg_sal_dept from `employee` as `e` where dept_no = e.dept_no
</code>

knex.js unterstützt auch TypeScript, was großartig ist, da Sie Code wie folgt schreiben können:

<code>knex({ a: 'table', b: 'table' })
  .select({
    aTitle: 'a.title',
    bTitle: 'b.title'
  })
  .whereRaw('?? = ??', ['a.column_1', 'b.column_2'])

SQL 输出：
select `a`.`title` as `aTitle`, `b`.`title` as `bTitle` from `table`
as `a`, `table` as `b` where `a`.`column_1` = `b`.`column_2`
</code>

In dem obigen TypeScript -Beispiel wirkt Knex.js fast als ORM. Es wird jedoch keine Entitätsobjektinstanz erstellt. Verwenden Sie stattdessen Schnittstellendefinitionen, um JavaScript-Objekte mit Typ-sicheren Eigenschaften zu erstellen.

Beachten Sie, dass viele der in diesem Artikel aufgeführten Orm -Bibliotheken Knex.js im Hintergrund verwenden. Dazu gehören:

• Bücherregal
• Einwand.js
• Mikroorm

orm -Bibliotheken bieten normalerweise zusätzliche Funktionen auf Knex.js. Schauen wir sie uns im nächsten Abschnitt an.

JavaScript orm Library

In dieser Kategorie sind alle hier aufgeführten Bibliotheken in JavaScript geschrieben und können direkt in node.js. Die Unterstützung von TypeScript wird durch integrierte Typen oder @Typen/Knoten-Definitionspakete bereitgestellt. Wenn Sie erstklassige Unterstützung für Ihr TypeScript-Projekt wünschen, sollten Sie zum Abschnitt "Typscript Orm Library" überspringen.

In der Datenzugriffsschicht werden zwei beliebte architektonische Muster verwendet:

• Data Mapper
• Aktivitätsdatensatz

Verwenden des Data Mapper -Musters ist die Entitätsklasse rein und enthält nur Eigenschaften. CRUD Operations und Geschäftsregeln werden in Containern, die als Repositorys bezeichnet werden, implementiert. Hier ist ein Beispiel:

<code>$ npm install knex --save

# 然后添加以下一个（添加 --save）标志：
$ npm install pg
$ npm install sqlite3
$ npm install mysql
$ npm install mysql2
$ npm install oracledb
$ npm install mssql
</code>

Die Logik der CRUD -Operationen und der Geschäftsregeln wird in der Entitätsklasse unter Verwendung des aktiven Datensatzmodus implementiert. Hier ist ein ähnliches Beispiel, das das obige veranschaulicht:

<code>const knex = require('knex')({
  client: 'mysql',
  connection: {
    host : '127.0.0.1',
    user : 'your_database_user',
    password : 'your_database_password',
    database : 'myapp_test'
  }
});

knex.schema.createTable('users', function (table) {
  table.increments();
  table.string('name');
  table.timestamps();
})

输出：
create table `users` (`id` int unsigned not null auto_increment primary key, `name` varchar(255),
`created_at` datetime, `updated_at` datetime)
</code>

Die Verwendung eines der beiden Modus hat seine Vor- und Nachteile. Diese Muster wurden von Martin Fowler in seinem Buch Enterprise Application Architecture Muster von 2003 genannt. Wenn Sie mehr über dieses Thema erfahren möchten, sollten Sie sich dieses Buch ansehen. Die meisten in diesem Artikel aufgeführten Orm -Bibliotheken unterstützen einen oder beide Modi.

Lassen Sie uns jetzt auf sie achten.

Fortsetzung

• Start: Juli 2010
• Website
• GitHub: 726K -Benutzer
• Slack
• Datenbanken: Postgres, MySQL, Mariadb, SQLite und Microsoft SQL Server

Fortsetzung ist eine sehr reife und beliebte Node.JS -ORM -Bibliothek mit hervorragenden Dokumentation mit gut erklärten Code -Beispielen. Es unterstützt viele der Datenschichtfunktionen, die wir in früheren Bibliotheken erwähnt haben. Im Gegensatz zu einem Bücherregal verfügt es über einen eigenen Query -Builder, der ebenso wie Knex.js.

Die Bibliothek installiert ist sehr einfach und der Datenbanktreiber ist ebenfalls sehr direkt:

<code>knex('users').where({
  first_name: 'Test',
  last_name:  'User'
}).select('id')

输出：
select `id` from `users` where `first_name` = 'Test' and `last_name` = 'User'
</code>

Folgendes ist ein Setup -Code und Beispiele für CRUD- und Basisabfrageanweisungen:

<code>const subcolumn = knex.raw('select avg(salary) from employee where dept_no = e.dept_no')
.wrap('(', ') avg_sal_dept');

knex.select('e.lastname', 'e.salary', subcolumn)
.from('employee as e')
.whereRaw('dept_no = e.dept_no')

输出：
select `e`.`lastname`, `e`.`salary`, (select avg(salary) from employee where dept_no = e.dept_no)
avg_sal_dept from `employee` as `e` where dept_no = e.dept_no
</code>

Folgendes ist ein Beispiel dafür, wie man eine komplexe Abfrage schreibt:

<code>import { Knex, knex } from 'knex'

interface User {
  id: number;
  age: number;
  name: string;
  active: boolean;
  departmentId: number;
}

const config: Knex.Config = {
  client: 'sqlite3',
  connection: {
    filename: './data.db',
  },
};

const knexInstance = knex(config);

try {
  const users = await knex<user>('users').select('id', 'age');
} catch (err) {
  // 错误处理
}
</user></code>

Im letzten komplexen Abfragebeispiel ist die SQL -Ausgabe:

<code>const repository = connection.getRepository(User);.

const user = new User();
user.firstName = "Timber";
await repository.save(user);

const allUsers = await repository.find();
</code>

Folge unterstützt RAW-SQL-Anweisungen, die den Entwicklern die Flexibilität bieten, komplexe und leistungsstarke SQL-Anweisungen zu schreiben. Die Ergebnisse können auch der Objektentitätsinstanz zugeordnet werden. Hier ist ein Beispiel:

<code>const user = new User();
user.firstName = "Timber";
await user.save();

const allUsers = await User.find();
</code>

Der Hauptnachteil der Folgen besteht darin, dass es in der Entwicklung verlangsamt und Probleme nicht gelöst werden. Glücklicherweise kündigte ein Betreuer an, dass die Bibliothek ab 2021 die Aufmerksamkeit erhält, die sie verdient. Beachten Sie, dass alle ORM -Bibliotheksprojekte in diesem Artikel Open Source sind und die Hilfe von Entwicklern erfordern, um es besser zu machen.

Der verbleibende Teil ähnelt dem Eingabetxt. Aus Platzbeschränkungen wird dieser Ort nicht erweitert. Bitte beachten Sie, dass das Bildformat gleich bleibt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von9 Beste JavaScript- und Typscript -Orms für 2024. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!