Rust使用Sqlx連接Mysql的實(shí)現(xiàn)
數(shù)據(jù)庫(kù)在編程中是一個(gè)很重要的環(huán)節(jié)，這里是記錄rust如何操作數(shù)據(jù)庫(kù)并以mysql為主的做簡(jiǎn)單的使用說(shuō)明。rust中對(duì)mysql數(shù)據(jù)庫(kù)存有支持的我所知道的crate:
mysql單一驅(qū)動(dòng)sqlx多驅(qū)動(dòng)，異步，不是ORMdiesel多驅(qū)動(dòng)，異常，ORM
因?yàn)?code>mysql的crate有點(diǎn)單一，這里主要是說(shuō)明sqlx及diesel的使用，分兩篇記錄。本都吃是以sqlx為說(shuō)明
在這過(guò)程的走了不少不能言語(yǔ)的彎路主要有以下兩點(diǎn)：
- 文檔都是英文，多數(shù)都是偏向于
postgres（英文不好） select出來(lái)的數(shù)據(jù)不直觀。不像php那樣直接一個(gè)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)解決所有問(wèn)題
sqlx的sql是原始的，我所知道的是它不像ORM那樣，能通過(guò)一系列的方法組合成相應(yīng)的sql，sql都是手寫(xiě)的。是不是用ORM，看自己的需求進(jìn)行選擇
crate 依賴(lài)(Cargo.toml文件)
[dependencies]
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
sqlx = { version = "0.6", features = [
"runtime-tokio-native-tls",
"mysql",
"chrono",
"json",
"macros",
"decimal"
] }
dotenvy = "0.15.6"
chrono = { version = "0.4.23", features = ["serde"] }
sqlx-cli = "0.6.2"
serde = { version = "1.0", features = ["derive"] }
serde_json = "1.0"
rust_decimal = "1.28.0"
這里我使用的運(yùn)行時(shí)是tokio，它好像支持三種運(yùn)行時(shí)，另外兩種是Async-std（runtime-async-std-native-tls），Actix-web（runtime-actix-native-tls），不同的運(yùn)行里相應(yīng)的要在sqlx開(kāi)啟相應(yīng)的特性支持。在這里有一個(gè)很重要的特性macros，如果大量使用宏也就是query*!，而且也非常方面查詢，可以讓我獲取類(lèi)似php中操作數(shù)據(jù)庫(kù)的感覺(jué)，所以這個(gè)特性很重要。
方式1：原始操作方面
通過(guò)下標(biāo)來(lái)獲取數(shù)據(jù)
.env文件內(nèi)容
DATABASE_URL=mysql://root:root@localhost:3306/test
main.rs文件內(nèi)容
use chrono::{NaiveDateTime}; // 處理 數(shù)據(jù)庫(kù)中 datetime 類(lèi)型
use sqlx::Row; // get 方法的 trait
use sqlx::mysql::{MySqlRow, MySqlPoolOptions};
use dotenvy::dotenv;
use std::{env};
use serde::{Deserialize, Serialize};
use serde_json::Value; // 處理 數(shù)據(jù)庫(kù)中 json 類(lèi)型
use rust_decimal::Decimal; // 處理 數(shù)據(jù)庫(kù)中 decimal 類(lèi)型
#[derive(Debug)]
struct RawRawData {
id: i32,
title: String,
subtitle: String,
content: String,
tag: Value,
create_time: NaiveDateTime,
normal_time: i32,
vip_pay: Decimal,
normal_pay: f32,
}
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
dotenv().ok();
let url = env::var("DATABASE_URL").expect("沒(méi)有設(shè)置數(shù)據(jù)信息");
let pool = MySqlPoolOptions::new().connect(&url).await?;
let rows: Vec<MySqlRow> = sqlx::query("select id,title from test").fetch_all(&pool).await?;
let mut data: Vec<RawRawData> = vec![];
for row in rows.iter() {
let id: i32 = row.get(0);
let title: String = row.get(1);
let subtitle: String = row.get(2);
let content: String = row.get(3);
let tag: Value = row.get(4);
let create_time: NaiveDateTime = row.get(5);
let normal_time: i32 = row.get(6);
let vip_pay: Decimal = row.get(7);
let normal_pay: f32 = row.get(8);
data.push(RawRawData{
id,
title,
subtitle,
content,
tag,
create_time,
normal_time,
vip_pay,
normal_pay
});
}
Ok(())
}
單純的查詢出來(lái)的 rows 數(shù)據(jù)打印出來(lái)有點(diǎn)初一看看不明白，沒(méi)有直觀性的 key=>value 的形式，感覺(jué)是因?yàn)閺?qiáng)類(lèi)的原因，不能單純的當(dāng)做 String=>String 來(lái)處理，所以數(shù)據(jù)庫(kù)中的類(lèi)型也要與rust中的類(lèi)型相一一對(duì)應(yīng)。上面的代碼是通過(guò)索引(get)的方法來(lái)獲取相應(yīng)的值，這個(gè)方法依賴(lài) Row trait，這個(gè)是關(guān)鍵
處理后的數(shù)據(jù)
[
RawRawData {
id: 1,
title: "111",
subtitle: "1111",
content: "11111",
tag: Array [],
create_time: 2023-02-02T03:06:17,
normal_time: 1675278415,
vip_pay: 10.20,
normal_pay: 10.0,
},
RawRawData {
id: 2,
title: "2222",
subtitle: "222",
content: "2222",
tag: Array [
String("111"),
String("222"),
],
create_time: 2023-02-02T03:06:17,
normal_time: 1675278415,
vip_pay: 10.20,
normal_pay: 10.0,
},
]
原始數(shù)據(jù)
MySqlRow { row: Row { storage: b"\0\0\x01\0\0\0\x03111\x041111\x0511111\x02[]\x07\xe7\x07\x02\x02\x03\x06\x11O\xb8\xdac\x0510.20\0\0 A", values: [Some(2..6), Some(7..10), Some(11..15), Some(16..21), Some(22..24), Some(24..32), Some(32..36), Some(37..42), Some(42..46)] }, format: Binary, columns: [MySqlColumn { ordinal: 0, name: id, type_info: MySqlTypeInfo { type: Long, flags: NOT_NULL | PRIMARY_KEY | AUTO_INCREMENT, char_set: 63, max_size: Some(11) }, flags: Some(NOT_NULL | PRIMARY_KEY | AUTO_INCREMENT) }, MySqlColumn { ordinal: 1, name: title, type_info: MySqlTypeInfo { type: String, flags: (empty), char_set: 224, max_size: Some(80) }, flags: Some((empty)) }, MySqlColumn { ordinal: 2, name: subtitle, type_info: MySqlTypeInfo { type: VarString, flags: (empty), char_set: 224, max_size: Some(1020) }, flags: Some((empty)) }, MySqlColumn { ordinal: 3, name: content, type_info: MySqlTypeInfo { type: Blob, flags: BLOB, char_set: 224, max_size: Some(262140) }, flags: Some(BLOB) }, MySqlColumn { ordinal: 4, name: tag, type_info: MySqlTypeInfo { type: Json, flags: BLOB | BINARY, char_set: 63, max_size: Some(4294967295) }, flags: Some(BLOB | BINARY) }, MySqlColumn { ordinal: 5, name: create_time, type_info: MySqlTypeInfo { type: Datetime, flags: BINARY, char_set: 63, max_size: Some(19) }, flags: Some(BINARY) }, MySqlColumn { ordinal: 6, name: normal_time, type_info: MySqlTypeInfo { type: Long, flags: (empty), char_set: 63, max_size: Some(11) }, flags: Some((empty)) }, MySqlColumn { ordinal: 7, name: vip_pay, type_info: MySqlTypeInfo { type: NewDecimal, flags: (empty), char_set: 63, max_size: Some(12) }, flags: Some((empty)) }, MySqlColumn { ordinal: 8, name: normal, type_info: MySqlTypeInfo { type: Float, flags: (empty), char_set: 63, max_size: Some(10) }, flags: Some((empty)) }], column_names: {title: 1, id: 0, content: 3, vip_pay: 7, create_time: 5, subtitle: 2, tag: 4, normal_time: 6, normal: 8} }]
方法2，通過(guò)結(jié)構(gòu)體自動(dòng)轉(zhuǎn)化
索引這個(gè)方法，在字段少的情況下還行，多的時(shí)間，代碼量多，還要 for 二次處理，不是很方便。在已定義的結(jié)構(gòu)中 RawRawData 所要的字段及對(duì)應(yīng)的類(lèi)型都有了，我們只要為它加一個(gè) sqlx::FromRow 特性就可再配合 query_as 方法就可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)轉(zhuǎn)化，達(dá)到想要的效果。
代碼量減少的同時(shí)還更加符合人性化，這種使用方法相當(dāng)不錯(cuò)，推薦使用，要注意點(diǎn)是查詢出來(lái)的字段一定要多于結(jié)構(gòu)的字段
結(jié)構(gòu)變化（部分）
#[derive(Debug, sqlx::FromRow)]
struct RawRawData {
id: i32,
title: String,
subtitle: String,
content: String,
tag: Value,
create_time: NaiveDateTime,
normal_time: i32,
vip_pay: Decimal,
normal_pay: f32,
}
查詢部分
let data = sqlx::query_as::<_, RawRawData>("select * from test").fetch_all(&pool).await?;
println!("{:?}", data);
結(jié)果
[
RawRawData {
id: 1,
title: "111",
subtitle: "1111",
content: "11111",
tag: Array [],
create_time: 2023-02-02T03:06:17,
normal_time: 1675278415,
vip_pay: 10.20,
normal_pay: 10.0,
},
RawRawData {
id: 2,
title: "2222",
subtitle: "222",
content: "2222",
tag: Array [
String("111"),
String("222"),
],
create_time: 2023-02-02T03:06:17,
normal_time: 1675278415,
vip_pay: 10.20,
normal_pay: 10.0,
},
]
方法3：使用宏方法
宏方法查詢來(lái)的結(jié)果不需要由手動(dòng)轉(zhuǎn)化，是一種比較接近 php 關(guān)聯(lián)查詢來(lái)的結(jié)果?？梢酝ㄟ^(guò)字段名直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)，要注意的一點(diǎn)是，它有很多數(shù)據(jù)類(lèi)型的值都是 Option 類(lèi)型（我這邊除了主鍵是數(shù)字，其它都是 Option），主要有兩個(gè)方法 query! 及 query_as!
部分代碼
let rows = sqlx::query!("select * from test")
.fetch_all(&pool).await?;
println!("{:#?}", rows);
結(jié)果
[
Record {
id: 1,
title: Some(
"111",
),
subtitle: Some(
"1111",
),
content: Some(
"11111",
),
tag: Some(
Array [],
),
create_time: Some(
2023-02-02T03:06:17,
),
normal_time: Some(
1675278415,
),
vip_pay: Some(
10.20,
),
normal_pay: Some(
10.0,
),
},
Record {
id: 2,
title: Some(
"2222",
),
),
create_time: Some(
2023-02-02T03:06:17,
),
normal_time: Some(
1675278415,
),
vip_pay: Some(
10.20,
),
normal_pay: Some(
10.0,
),
},
]
關(guān)于 execute
上面說(shuō)的都是 query 也就是增刪改查中的查。查關(guān)注的點(diǎn)是數(shù)據(jù)，增刪改關(guān)注的點(diǎn)是影響數(shù)量，使用的方法很簡(jiǎn)單，只返回影響的數(shù)量及最新插入的id
代碼
// 增加
let data = sqlx::query("INSERT INTO `test`.`test`(`id`, `title`, `subtitle`, `content`, `tag`, `create_time`, `normal_time`, `vip_pay`, `normal_pay`) VALUES (4, '2222', '222', '2222', '[\"111\", \"222\"]', '2023-02-02 03:06:17', 1675278415, 10.20, 10);
").execute(&pool).await?;
println!("{:#?}", data);
// 刪除
let data = sqlx::query("DELETE FROM `test` where id = ?")
.bind(4)
.execute(&pool).await?;
println!("{:#?}", data);
對(duì)應(yīng)的結(jié)果
MySqlQueryResult {
rows_affected: 1,
last_insert_id: 5,
}
MySqlQueryResult {
rows_affected: 1,
last_insert_id: 0,
}
總的來(lái)說(shuō)，查詢常用的方法就兩個(gè) fetch_all 及 fetch_one 上面用的都是 fetch_all ，fetch_one的用法同時(shí)。而對(duì)于增刪改則只有一個(gè)execute方法。
小小問(wèn)題
多數(shù)情況下sql是有條件參數(shù)的，條件一多，手動(dòng)組合sql會(huì)有點(diǎn)麻煩，那么對(duì)于sqlx來(lái)說(shuō)，怎么處理會(huì)比較好？
到此這篇關(guān)于Rust使用Sqlx連接Mysql的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Rust連接Mysql 內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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