数据模型概述

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最后更新时间： 2025-12-31 11:53:08
数据模型简介
数据模型是一个用于组织和管理数据的工具，工作在云开发数据库之上。它可以帮助我们更好地理解和操作数据，提高开发效率和数据质量。
云开发数据模型为开发者提供了更加高级的查询、校验等功能，提供了多端 SDK 可供调用，同时可以一键生成可编辑的管理应用。同时内置集成了 CMS 管理端、AI 智能分析能力，方便各种角色的用户进行数据管理和分析。
以下是数据模型的一些核心特点：
1. 数据校验：自动检查数据是否正确，避免错误。
2. 关联关系处理：自动处理数据之间的关系，简化操作。
3. 自动生成代码：根据数据模型快速生成代码，提高开发速度。
4. CMS 管理端：提供简单易用的数据管理界面，方便非技术人员操作。
5. 自动生成应用代码：提供快速从模型生成可编辑的管理应用
6. AI 智能分析：利用 AI 分析数据，发现有价值的信息。
7. 高级查询支持：支持复杂的查询操作，满足各种需求。
数据模型和数据库的关系
数据模型是对数据库的抽象，它定义了数据模型的结构、字段、约束和关系。数据模型提供了一种统一的方式来描述和操作数据，简化了数据操作和查询。数据模型能力即为开发中常用的对象关系映射 ORM。
数据模型和数据库是关联关系，一个数据模型，对应了数据库中的一个集合（非结构化数据库）或表（结构化数据库）。
使用数据模型，不代表被限制为仅能使用数据模型。在使用数据模型的同时，如果需要有更复杂、或数据模型无法很好完成的操作，也可以通过数据库的原生方法，直接操作数据库完成数据读写。
相对于传统开发框架中的 ORM，云开发数据模型除 ORM 相关的 SDK 操作数据的能力外，额外整合了数据管理界面、用户及权限体系、内容管理以及进一步的基于数据模型的应用生成、数据分析等更多能力。
启用数据模型
可访问云开发云后台-数据模型，选择新建模型，可以选择 3 种方式：
对接已有数据库表并生成数据模型：对接已经有的数据库表或集合，并生成数据模型；这种情况可以对接存量已经在使用的云数据库（文档型）的集合，或者自有 MySQL 数据库的表，生成集合，对已有的数据库集合或表没有影响，对存量数据也没有影响，仅是生成模型，为后续的进一步开发提供模型可用的方法。
创建数据库并配置数据模型：选择创建新的数据库表或集合，并同时配置模型结构；这种情况下，会在选择的数据库上新建集合或表（根据选择的云数据库类型或选择自有数据库），并创建出数据模型；创建后可以使用数据模型方法进行数据读写，也可以使用数据库方法进行数据读写。
导入存量内容管理 CMS ：从存量的云开发 CMS 中导入模型，主要用于存量 CMS 的迁移，通过使用新版本的内容管理，获取到持续更新和迭代升级的 CMS 能力。
新建模型后即可使用数据模型提供的各项能力。
使用数据模型优势
使用数据模型可以提高开发效率、降低维护成本、增强数据安全性，并拥有强大的数据分析和管理能力。
数据校验和类型检查
数据模型可以自动处理数据的校验和类型检查，确保数据的准确性和一致性。这有助于在数据输入、更新和查询过程中避免错误，提高数据质量。
首先，我们在云后台的数据模型中定义一个简单的文章数据模型 post
我们定义了两个属性：title（字符串类型）、body（字符串类型）
接下来，我们尝试插入一个包含错误类型数据的对象：
使用 create() 方法创建新文章：
try {
  const { data } = await models.post.create({
    data: {
      title: "你好，世界",
      body: 123456, // 这里故意设置为字符串类型，而非对象 ID 类型
    },
  });
﻿
  // 返回创建的文章 id
  console.log(data);
  // { id: "7d8ff72c665eb6c30243b6313aa8539e"}
} catch (error) {
  console.error("Error:", error);
}
在这个例子中，我们故意将 body 属性的值设置为数字类型 123456，而不是正确的文本类型。当我们尝试插入这条数据时，数据模型会检测到类型不匹配，并抛出一个错误。输出结果如下：
Error: WxCloudSDKError: 【错误】数据格式校验失败。根因：[#/body: expected type: String, found: Integer]，原因：字段[正文], 标识[body], 类型不匹配:期望类型:字符串。，解决步骤：请按照原因修改数据类型。 errRecord:{"title":"你好，世界","body":123456}【操作】调用 post.create
这个错误提示表明，数据模型成功地检测到了类型错误，并阻止了错误数据的插入。这有助于确保数据的准确性和一致性。
自动处理关联关系
数据模型能够自动处理实体之间的关联关系，如一对一、一对多和多对多等关系。这使得在数据库设计和操作时能够更加方便地管理这些关系，提高数据处理的效率。
我们可以使用嵌套查询数据库中的多个表中读取相关数据 ，例如文章及其评论
例如通过 select 来指定查询结果中返回关联字段及其内部的特定字段。
const { data } = await models.post.list({
  // 只查询必要的字段
  select: {
    _id: true,
    title: true,
    updatedAt: true,
    comments: {
      _id: true,
      createdAt: true,
      comment: true,
    },
  },
  filter: {
    where: {},
  },
  getCount: true, // 开启用来获取总数
});
﻿
// 返回查询到的数据列表 `records` 和 总数 `total
// 返回的内容明显是经过了数据库的过滤，只返回了_id, title, updatedAt三个字段
console.log(data);
//  {
//     records: [
//       {
//         _id: '9FSAHWM9VV',
//         comments: [
//           {
//             createdAt: 1718096509916,
//             comment: '11',
//             _id: '9FSAJF3GLG',
//           },
//         ],
//         title: 'Bonjour le Monde',
//         updatedAt: 1718096503886,
//       },
//       {
//         _id: '9FSAHWM9VU',
//         comments: [],
//         title: '你好，世界',
//         updatedAt: 1718096503886,
//       },
//       {
//         _id: '9FSAHWM9VT',
//         comments: [],
//         title: 'Hola Mundo ',
//         updatedAt: 1718096503886,
//       },
//       {
//         _id: '9FSAHWM9VS',
//         comments: [],
//         title: 'Hello World',
//         updatedAt: 1718096503886,
//       },
//     ],
//   }
自动生成 CRUD 代码
通过数据模型，可以自动生成针对小程序/web/云函数等多端的增删改查（CRUD）代码。这大大减少了开发人员的工作量，提高开发效率。
例如使用 upsert() 方法创建或更新文章内容：
const post = {
  title: "Hello World",
  body: "Hello World",
  _id: "foo",
};
const { data } = await models.post.upsert({
  create: post,
  update: post,
  filter: {
    where: {
      _id: {
        $eq: post._id,
      },
    },
  },
});
console.log(data);
// 新增时返回
//   {
//     "count": 0,
//     "id": "foo"
// }
﻿
// 更新时返回
//   {
//     "count": 1,
//     "id": ""
// }
自带 CMS 管理端
数据模型提供了自带的内容管理系统（CMS），非技术人员也能轻松地进行数据管理和维护，降低运营成本。
一键生成可编辑的管理端代码
数据模型支持一键生成可编辑的管理端，采用低代码技术可视化修改和定制开发，使得开发者无需手动编写管理界面，进一步提高开发效率
一键 AI 智能分析数据
数据模型可以使用 AI 来对数据进行智能分析。有助于从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持。
支持 MySQL 高级查询
数据模型支持 MySQL 等关系型数据库的高级查询功能，如复杂的条件筛选、排序、分组等。用户能够更加灵活地查询和分析数据，满足各种业务需求。
可参考 数据库原生查询文档
例如 查询作者联系电话以"1858"开头的记录
const result = await models.$runSQL(
  "SELECT * FROM `lcap-wzcs_iuujo7p` WHERE author_tel LIKE '{{tel}}';",
  {
    tel: "1858%",
  }
);
﻿
console.log(result);
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