上期回顾

我会把 Go 语言中的知识点结合商业项目，带大家理论联系实践，快速理解，高效学习。

上一期带大家完成了【电商实战03】如何使用ORM链式操作?如何优雅的实现软删除？，带大家学会了 ORM 链式操作-时间维护的知识点。

如果你第一次看我【电商实战】系列的文章，建议先看【电商实战00】先看这里：适合人群&课程大纲&开源地址&视频合集&一起学习

看过的朋友请忽略，继续往下看：

本期概要

这期内容带大家完成轮播图的修改功能，继续结合实战，带大家学会：

1. 初学者必知必会：Go 中没有 null、none，只有 nil

2. 【有问必答系列】为什么 GoFrame 不支持 migrate 功能？为了回答读者的问题我还特意问了框架作者。

3. ORM 链式操作-字段过滤的知识点

本期内容除了在掘金发布文章，也在 B 站发布了视频版。欢迎大家三连关注一波：# 【B站视频教程-电商实战04】ORM链式操作之字段过滤&粉丝有问必答

初学者必须搞懂：

1. 在 Go 中，没有 null、none、NULL、None

2. 任何类型在未初始化时都对应一个零值：布尔类型是 false ，整型是 0 ，字符串是 ""

3. 而指针，函数，interface，slice，channel 和 map 的零值都是 nil

为什么 GoFrame 不支持 migrate 功能？

下图是星友问我的问题，我翻遍了文档也没找到相关的资料，猜测应该是不支持的。

于是问了 goframe 作者，被明确告知：goframe 不支持，并且以后也不会支持。

作者也详细解答了不支持的原因，goframe 作者团队的考虑是这样的：

因为我做的项目比较多，在数据库表结构管理方面踩过坑。还是比较能接受 goframe 作者观点的。

migrate 这种功能确实能方便开发者，但是在企业级项目中，尤其是 TOB 的业务，稳定是第一要务。migrate 功能虽然方便，但是不够严谨，如果没有很强的规范去约束团队成员的使用，很容易出问题，出了问题就不是小问题，所以不敢用。

这也让我想起了另外一件事情：

前段时间在 review 代码时，发现了一个“无条件”的删除脚本在运行，心头一惊啊！这要是把数据删了可麻烦了。但是查询 DB 发现没有删除数据。

我详细查了官方文档，没有被删数据的原因是这样的：

goframe 是一款用于企业生产级别的框架，各个模块设计严谨，工程实践的细节处理得比较好。为安全性保证、防止误操作，Update 及 Delete 方法必须带有 Where 条件才能提交执行，否则将会错误返回，错误信息如：there should be WHERE condition statement for XXX operation。

好吧，感谢，真是救我狗命了，哈哈。

也正是因为自己做了很多项目，踩了很多坑，碰到了不少这种细节问题。

目前才有了“从追求开发效率”到“追求项目稳定性”的转变。

在这里也回答一下最近大家私信我的问题吧：“为什么我使用 goframe 框架做这个电商实战项目？”

原因很简单，我结合自己的经历，觉得 GoFrame 是一个适合企业级项目比较严谨的框架，能少踩坑，避免一些麻烦。虽然入门门槛是有的，但是在“工程化开发设计”的规范下，后续的维护成本还是比较低的。所以才带大家使用这个框架做电商项目的。

好了，不同的场景，不同的项目有不同的解决方案，不同的优选框架。这个问题没有标准答案，结合自己的需求去选择合适的解决方案吧。

欢迎大家找我交流，多提像这位读者一样有价值的问题，一起进步！

Fields/FieldsEx字段过滤

1. Fields  用于指定需要操作的表字段，包括查询字段、写入字段、更新字段等过滤；

2. FieldsEx  用于例外的字段指定，可用于查询字段、写入字段、更新字段等过滤；

Fields示例

1. 假如user表有 4 个字段uid,  nickname,  passport,  password。

2. 查询字段过滤

     // SELECT `uid`,`nickname` FROM `user` ORDER BY `uid` asc     g.Model("user").Fields("uid, nickname").Order("uid asc").All()

1. 写入字段过滤

    m := g.Map{         "uid"      : 10000,         "nickname" : "王中阳 Go",         "passport" : "wangzhongyang",         "password" : "123456",     }     g.Model(table).Fields("nickname,passport,password").Data(m).Insert()     // INSERT INTO `user`(`nickname`,`passport`,`password`) VALUES('王中阳 Go','wangzhongyang','123456')

FieldsEx示例

1. 假如user表有 4 个字段uid,  nickname,  passport,  password。

2. 查询字段排除

     // SELECT `uid`,`nickname` FROM `user`     g.Model("user").FieldsEx("passport, password").All()

1. 写入字段排除

     m := g.Map{         "uid"      : 10000,         "nickname" : "王中阳 Go",         "passport" : "wangzhongyang",         "password" : "123456",     }     g.Model(table).FieldsEx("uid").Data(m).Insert()     // INSERT INTO `user`(`nickname`,`passport`,`password`) VALUES('王中阳 Go','wangzhongyang','123456')

OmitEmpty空值过滤

当  map/struct  中存在空值如  nil,"",0  时，默认情况下，gdb将会将其当做正常的输入参数，因此这些参数也会被更新到数据表。OmitEmpty特性可以在将数据写入到数据库之前过滤空值数据的字段。

相关方法：

func (m *Model) OmitEmpty() *Modelfunc (m *Model) OmitEmptyWhere() *Modelfunc (m *Model) OmitEmptyData() *Model 

OmitEmpty方法会同时过滤Where及Data中的空值数据，而通过OmitEmptyWhere/OmitEmptyData方法可以执行特定的字段过滤。

写入/更新操作

空值会影响于写入/更新操作方法，如Insert,  Replace,  Update,  Save操作。如以下操作（以map为例，struct同理）：

// UPDATE `user` SET `name`='wangzhongyang',update_time=null WHERE `id`=1g.Model("user").Data(g.Map{    "name"        : "wangzhongyang",    "update_time" : nil,}).Where("id", 1).Update()

针对空值情况，我们可以通过OmitEmpty方法来过滤掉这些空值。例如，以上示例可以修改为：

// UPDATE `user` SET `name`='wangzhongyang' WHERE `id`=1g.Model("user").OmitEmpty().Data(g.Map{    "name"        : "wangzhongyang",    "update_time" : nil,}).Where("id", 1).Update()

对于struct数据参数，我们也可以进行空值过滤。操作示例：

type User struct {    Id         int    `orm:"id"`    Passport   string `orm:"passport"`    Password   string `orm:"password"`    NickName   string `orm:"nickname"`    CreateTime string `orm:"create_time"`    UpdateTime string `orm:"update_time"`}user := User{    Id        : 1,    NickName  : "wangzhongyang",    UpdateTime: gtime.Now().String(),}g.Model("user").OmitEmpty().Data(user).Insert()// INSERT INTO `user`(`id`,`nickname`,`update_time`) VALUES(1,'wangzhongyang','2019-10-01 12:00:00')

注意：批量写入/更新操作中OmitEmpty方法将会失效，因为在批量操作中，必须保证每个写入记录的字段是统一的。

延伸知识点：

关于omitempty标签与OmitEmpty方法：

1. 针对于struct的空值过滤大家会想到omitempty的标签。该标签常用于json转换的空值过滤，也在某一些第三方的ORM库中用作struct到数据表字段的空值过滤，即当属性为空值时不做转换。

2. omitempty标签与OmitEmpty方法所达到的效果是一样的。在ORM操作中，我们不建议对struct使用omitempty的标签来控制字段的空值过滤，而建议使用OmitEmpty方法来做控制。因为该标签一旦加上之后便绑定到了struct上，没有办法做灵活控制；而通过OmitEmpty方法使得开发者可以选择性地、根据业务场景对struct做空值过滤，操作更加灵活。

数据查询操作

空值也会影响数据查询操作，主要是影响where条件参数。我们可以通过OmitEmpty方法过滤条件参数中的空值。

使用示例：

// SELECT * FROM `user` WHERE `passport`='wangzhongyang' LIMIT 1r, err := g.Model("user").Where(g.Map{    "nickname" : "",    "passport" : "wangzhongyang",}).OmitEmpty().One()

type User struct {    Id         int    `orm:"id"`    Passport   string `orm:"passport"`    Password   string `orm:"password"`    NickName   string `orm:"nickname"`    CreateTime string `orm:"create_time"`    UpdateTime string `orm:"update_time"`}user := User{    Passport : "wangzhongyang",}r, err := g.Model("user").OmitEmpty().Where(user).One()// SELECT * FROM `user` WHERE `passport`='wangzhongyang' LIMIT 1

OmitNil空值过滤

当  map/struct  中存在空值如  nil时，默认情况下，gdb将会将其当做正常的输入参数，因此这些参数也会被更新到数据表。OmitNil特性可以在将数据写入到数据库之前过滤空值数据的字段。与OmitEmpty特性的区别在于，OmitNil只会过滤值为nil的空值字段，其他空值如"",0并不会被过滤。

相关方法：

func (m *Model) OmitNil() *Modelfunc (m *Model) OmitNilWhere() *Modelfunc (m *Model) OmitNilData() *Model 

OmitNil方法会同时过滤Where及Data中的空值数据，而通过OmitNilWhere/OmitNilData方法可以执行特定的字段过滤。

初学 Go 必看

如果你有一定的 GO 基础，相信看完文章之后就懂了，因为并不是很进阶的知识点。

如果你是初学 Go 的小白，建议你观看我在 B 站录制的免费视频： 【电商实战04】ORM链式操作之字段过滤&粉丝有问必答 ，让你少踩坑，高效学。

一起学习

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