Vapor文档学习廿二:FLUENT - Relation

Relations可以让两个数据库通过外键进行关联。这在基础的SQL数据库很常见,但是也可以用于NoSQL的数据库中。
Fluent的Relations有以下几种:

  • Parent (BelongsTo)
  • Children (HasMany, HasOne)
  • Siblings (ManyToMany, BelongsToMany)

Parent

一个实体通过给另一个实体外部键关联起来,就构成了父关系(parent)。如下所示:

pets
- id
- owner_id
- name
- type

owner
- id
- name

这里每个pets都可以拥有一个owner。 要从pet访问owner,请调用.parent()。ps:owner将id定义为owner_id作为外键与pets关联起来,那么owner就是petsparent。一个pets有且只有一个owner。(也就是一个儿子有且只有有一个爹)

let pet: Pet = ...
let owner = try pet.parent(pet.ownerId, Owner.self).get()

parent()的参数是外键和parent的类型。

Convenience

为了使查询parent更简单,我们给model添加一个方法:

extension Pet {
    func owner() throws -> Parent<Owner> {
        return try parent(ownerId)
    }
}

在扩展了Pet类之后,我们不需要再在ownerId前加pet.了。另外,由于返回类型已经确定,所以也不需要Owner.self这个参数了。

Parent<T>类型是一个可查询的对象,也就意味着同样可以使用deletefilterparent进行操作。

try pet.owner().delete()

获取parent则需要调用get():

let owner = try pet.owner().get()

Children

ChildrenParent关系相反,总结之前的例子,也可以通过owner查询pets

let owner: Owner = ...
let pets = owner.children(Pet.self).all()

参数只有child的类型。

Convenience

Parent一样,扩展添加一个查询child的方法:

extension Owner {
    func pets() throws -> Children<Pet> {
        return try children()
    }
}

返回值中明确了返回类型,所以也不再需要Pet.self这个参数了。
Children<T>也是可查询对象,所以可以调用first()all()filter()等方法。

let coolPets = try owner.pets().filter("type", .in, ["Dog", "Ferret"]).all()

Siblings(兄弟姐妹😁)

Siblings不同于ParentChild关系,需要Pivot类作为枢纽。
举个例子,假设我们要让我们的pets有多个toys。 但是我们也希望toys能被多种pets共享。 我们需要一个Pivot实体(也就是单独创建一个关联表)。

pets
- id
- type
- owner_id

toys
- id
- name

pets_toys
- id
- pet_id
- toy_id

如你所见,创建了一个实体:pets_toys或者是Pivot<Pet, Toy>

Convenience

Pet添加一个快捷方法:

extension Pet {
    func toys() throws -> Siblings<Toy> {
        return try siblings()
    }
}

反过来给Toy也添加一个:

extension Toy {
    func pets() throws -> Siblings<Pet> {
        return try siblings()
    }
}

然后就可以像查询child关系那样去查询了:

let pet: Pet = ...
let toys = pet.toys().all()

下面是创建“多对多”关系的方法:


var toy: Toy = ...                      // Create a new toy
try toy.save()                          // Save the toy to the db

var pet: Pet = ...                      // Create a new pet
try pet.save()                          // Save the pet to the db

// Link them together in the db
var pivot = Pivot<Toy, Pet>(toy, pet)   // Create the relationship
try pivot.save()                        // Save the relationship to the db

Preparation

为了备份通过Pivot建立的关系,只要简单的将这个pivot添加到Dropletpreparations中。

let drop = Droplet()
drop.preparations += [
    Toy.self,
    Pet.self,
    Pivot<Toy, Pet>.self
]

<b>总结:</b>这节主要介绍了表之间的关联关系,以及如何通过关联关系进行数据查询。最后介绍了如何对Pivot进行备份。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,053评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,527评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,779评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,685评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,699评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,609评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,989评论 3 396
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,654评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,890评论 1 298
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,634评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,716评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,394评论 4 319
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,976评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,950评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,191评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,849评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,458评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容