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基于开闭原则优化数据库查询语句拼接方法

ai 2025/5/2 8:24:51

背景

在开发实践中，曾有同事在实现新功能时，因直接修改一段数据库查询条件拼接方法的代码逻辑，导致生产环境出现故障。

具体来看，该方法通过在函数内部直接编写条件判断语句实现查询拼接，尽管从面向对象设计的开闭原则（OCP）出发，理想的代码应满足 “对修改封闭、对扩展开放”—— 即允许通过扩展而非修改原有逻辑来应对变化，但这一规范属于非强制性设计原则，在实际开发中难以确保所有成员始终严格遵守，从而导致新增或调整查询条件时，开发人员更倾向于直接修改原函数，而非通过扩展方式实现，最终埋下代码变更的风险隐患。

func (m ActivityModel) buildQuery(ctx context.Context, db *gorm.DB, filter *ActivityListFilter) {if filter.Name != "" {db = db.Where("name like ?", "%"+filter.Name+"%")}if filter.StartAt > 0 {db = db.Where("start_at <= ?", filter.StartAt)}if filter.EndAt > 0 {db = db.Where("end_at >= ?", filter.EndAt)}if filter.Description != "" {db = db.Where("description like ?", "%"+filter.Description+"%")}if filter.CreatedBy != "" {db = db.Where("created_by like ?", "%"+filter.CreatedBy+"%")}db = db.Where("is_del = ?", filter.IsDel)if filter.CreatedAt > 0 {db = db.Where("create_time > ?", filter.CreatedAt)}if filter.UpdatedAt > 0 {db = db.Where("update_time > ?", filter.UpdatedAt)}if filter.DeletedAt > 0 {db = db.Where("delete_time > ?", filter.DeletedAt)}
}

上述代码中，每个查询条件的添加或修改都需直接操作 buildQuery 函数，违背了开闭原则。为降低维护风险并提升代码扩展性，可通过设计模式将查询条件的逻辑解耦，实现 “对扩展开放，对修改封闭” 的目标。

方案一：使用策略模式

策略模式可以将每个查询条件封装成独立的策略，这样在需要添加新的查询条件时，只需新增一个策略类，而无需修改原有的代码。

package mainimport ("context""github.com/jinzhu/gorm"
)// ActivityModel 定义活动模型
type ActivityModel struct{}// ActivityListFilter 定义过滤条件
type ActivityListFilter struct {Name        stringStartAt     int64EndAt       int64Description stringCreatedBy   stringIsDel       boolCreatedAt   int64UpdatedAt   int64DeletedAt   int64
}// QueryStrategy 定义查询策略接口
type QueryStrategy interface {Apply(db *gorm.DB, filter *ActivityListFilter) *gorm.DB
}// NameQueryStrategy 实现名称查询策略
type NameQueryStrategy struct{}func (n NameQueryStrategy) Apply(db *gorm.DB, filter *ActivityListFilter) *gorm.DB {if filter.Name != "" {return db.Where("name like ?", "%"+filter.Name+"%")}return db
}// StartAtQueryStrategy 实现开始时间查询策略
type StartAtQueryStrategy struct{}func (s StartAtQueryStrategy) Apply(db *gorm.DB, filter *ActivityListFilter) *gorm.DB {if filter.StartAt > 0 {return db.Where("start_at >= ?", filter.StartAt)}return db
}// 可以继续为其他条件实现类似的策略// buildQuery 使用策略模式构建查询
func (m ActivityModel) buildQuery(ctx context.Context, db *gorm.DB, filter *ActivityListFilter) *gorm.DB {strategies := []QueryStrategy{NameQueryStrategy{},StartAtQueryStrategy{},// 添加其他策略}for _, strategy := range strategies {db = strategy.Apply(db, filter)}return db.Where("is_del = ?", filter.IsDel)
}

在这个方案中，每个查询条件都被封装成一个独立的策略，buildQuery 函数通过遍历策略列表来应用这些策略。当需要添加新的查询条件时，只需实现一个新的策略类并将其添加到策略列表中。

优势：

解耦条件逻辑：每个策略类单一职责，聚焦特定条件处理，降低代码耦合度。
无缝扩展：新增查询条件时，只需实现 QueryStrategy 接口并添加到策略列表，无需修改核心逻辑。
便于测试：可独立单元测试每个策略，提升测试覆盖率和维护效率。

方案二：使用函数切片

你可以将每个查询条件封装成一个函数，并将这些函数存储在一个切片中。这样，在需要添加新的查询条件时，只需添加一个新的函数到切片中。

package mainimport ("context""github.com/jinzhu/gorm"
)// ActivityModel 定义活动模型
type ActivityModel struct{}// ActivityListFilter 定义过滤条件
type ActivityListFilter struct {Name        stringStartAt     int64EndAt       int64Description stringCreatedBy   stringIsDel       boolCreatedAt   int64UpdatedAt   int64DeletedAt   int64
}// QueryFunc 定义查询函数类型
type QueryFunc func(db *gorm.DB, filter *ActivityListFilter) *gorm.DB// buildQuery 使用函数切片构建查询
func (m ActivityModel) buildQuery(ctx context.Context, db *gorm.DB, filter *ActivityListFilter) *gorm.DB {queryFuncs := []QueryFunc{func(db *gorm.DB, filter *ActivityListFilter) *gorm.DB {if filter.Name != "" {return db.Where("name like ?", "%"+filter.Name+"%")}return db},func(db *gorm.DB, filter *ActivityListFilter) *gorm.DB {if filter.StartAt > 0 {return db.Where("start_at >= ?", filter.StartAt)}return db},// 添加其他查询函数}for _, queryFunc := range queryFuncs {db = queryFunc(db, filter)}return db.Where("is_del = ?", filter.IsDel)
}

在这个方案中，每个查询条件都被封装成一个匿名函数，并存储在 queryFuncs 切片中。buildQuery 函数通过遍历这个切片来应用这些查询函数。当需要添加新的查询条件时，只需添加一个新的匿名函数到切片中。

优势：