高效、完整、易用是WCDB的基本原则。前几篇文章分享了WCDB的基本用法和修复工具,接下来将更深入地聊聊WCDB在易用性上的思考和实践。
对于各类客户端数据库,似乎都绕不开拼接字符串这一步。即便在Realm这样的NoSQL的数据库中,在进行查询时,也依赖于字符串的语法:
//Realm code
[Dog objectsWhere:@"age < 2"]
别看小小的字符串拼接,带来的麻烦可不小:
- 代码冗余。为了拼接出匹配的SQL语句,业务层往往要写许多胶水代码来format字符串。这些代码冗长且没有什么“营养”。
- 难以查错。对于编译器而言,SQL只是一个字符串。这就意味着即便你只写错了一个字母,也得在代码run起来之后,通过log或断点才能发现错误。倘若SQL所在的代码文件依赖较多,即使改正一个敲错的字母,就得将整个工程重新编译一遍,简直是浪费生命。
- SQL注入。举一个简单的例子:
- (BOOL)insertMessage:(NSString*)message
{
NSString* sql = [NSString stringWithFormat:@"INSERT INTO message VALUES('%@')", message];
return [db executeUpdate:sql];
}
这是插入消息的SQL。倘若对方发来这样的消息:');DELETE FROM message;--
,那么这个插入的SQL就会被分成三段进行解析:
INSERT INTO message VALUES('');
DELETE FROM message;
--')
它会在插入一句空消息后,将message表内的所有消息删除。若App内存在这样的漏洞被坏人所用,后果不堪设想。
反注入的通常做法是,
- 利用SQLite的绑定参数。通过绑定参数避免字符串拼接。
- (BOOL)insertMessage:(NSString*)message
{
return [db executeUpdate:@"INSERT INTO message VALUES(?)", message];
}
- 对于不适用绑定参数的SQL,则可以将单引号替换成双单引号,避免传入的单引号提前截断SQL。
- (BOOL)insertMessage:(NSString*)message
{
NSString* sql = [NSString stringWithFormat:@"INSERT INTO message VALUES('%@')", [message stringByReplacingOccurrencesOfString:@"'" withString:@"''"]];
return [db executeUpdate:sql];
}
尽管反注入并不难,但要求业务开发都了解、并且在开发过程中时时刻刻都警惕着SQL注入,是不现实的。
一旦错过了在框架层统一解决这些问题的机会,后面再通过代码规范、Code Review等等人为的方式去管理,就难免会发生疏漏。
因此,WCDB的原则是,问题应当更早发现更早解决。
- 能在编译期发现的问题,就不要拖到运行时;
- 能在框架层解决的问题,就不要再让业务去分担。
基于这个原则,我开始进行对SQLite的接口的抽象。
思考的过程注定不会是一片坦途,我遇到的第一个挑战就是:
SQL是千变万化的,它可以是一个很简单的查询,例如:
SELECT * FROM message;
这个查询只是取出message表中的所有元素。假设我们可以封装成接口:
StatementSelect getAllFromTable(const char* tableName);
但SQL也可以是一个很复杂的查询,例如:
SELECT max(localID), count(content) FROM message
WHERE content IS NOT NULL
AND createTime!=modifiedTime
OR type NOT BETWEEN 0 AND 2
GROUP BY type
HAVING localID>0
ORDER BY createTime ASC
LIMIT (SELECT count(*) FROM contact, contact_ext
WHERE contact.username==contact_ext.username)
这个查询包含了条件、分组、分组过滤、排序、限制、聚合函数、子查询,多表查询。什么样的接口才能兼容这样的SQL?
遇到这种两极分化的问题,我的思路通常是二八原则。即
- 封装常用操作,覆盖80%的使用场景。
- 暴露底层接口,适配剩余20%的特殊情况。
但更多的问题出现:
- 对于微信常用的操作,是否也适用于所有开发者?
- 现在不使用的操作,以后是否会变成常用?
查询某个字段的最大值或最小值,应该属于常用操作的:
SELECT max(localID) FROM message;
SELECT min(localID) FROM message;
假设可以封装为
StatementSelect getMaxOfColumnFromTable(const char* columnName, const char* tableName);
StatementSelect getMinOfColumnFromTable(const char* columnName, const char* tableName);
但,SQL是存在组合的能力的。同时查询最大值和最小值,是否仍属于常用操作?
SELECT max(localID), min(localID) FROM message;
若以此规则,继续封装为:
StatementSelect getMaxAndMinOfColumnFromTable(const char* columnName, const char* tableName);
那同时查询最大值、最小值和总数怎么办?
SELECT max(localID), min(localID), count(localID) FROM message;
显然,“常用接口”的定义在不断地扩大,接口的复杂性也在增加。以后维护起来,就会疲于加新接口,并且没有边界。
若底层接口还是接受字符串参数的传入,那么前面所思考的一切都是徒劳。
因此,这里就需要一个理论的基础,去支持WCDB封装是合理的,而不仅仅是堆砌接口。
于是,我就去找了SQL千变万化组合的根源 --- SQL语法规则。
SQLite官网提供了SQL的语法规则:http://www.sqlite.org/lang.html
例如,这是一个SELECT
语句的语法规则:
SQLite按照图示箭头流向的语法规则解析传入的SQL字符串。每个箭头都有不同的流向可选。
例如,SELECT
后,可以直接接result-column
,也可以插入DISTINCT
或者ALL
。
语法规则中的每个字段都有其对应涵义,其中
SELECT
、DISTINCT
、ALL
等等大写字母是keyword
,属于SQL的保留字。result-column、``table-or-subquery
、expr
等等小写字母是token。token可以再进一步地展开其构成的语法规则。
例如,在WHERE
、GROUP BY
、HAVING
、LIMIT
、OFFSET
后所跟的参数都是expr
,它的展开如下:
可以看到,expr
有很多种构成方式,例如:
expr
:literal-value
。literal-value
可以进一步展开,它是纯粹的数值。- 如数字1、数字30、字符串"Hello"等都是
literal-value
,因此它们也是expr
。
- 如数字1、数字30、字符串"Hello"等都是
expr
:expr (binary operator) expr
。两个expr
通过二元操作符进行连接,其结果依然属于expr
。- 如1+"Hello"。1和"Hello"都是
literal-value
,因此它们都是expr
,通过二元操作符"+"号连接,其结果仍然是一个expr
。尽管1+"Hello"看上去没有实质的意义,但它仍是SQL正确的语法。
- 如1+"Hello"。1和"Hello"都是
以刚才那个复杂的SQL中的查询语句为例:
content IS NOT NULL
AND createTime!=modifiedTime
OR type NOT BETWEEN 0 AND 2
content IS NOT NULL
,符合expr IS NOT NULL
的语法,因此其可以归并为expr
createTime!=modifiedTime
,符合expr (binary operator) expr
的语法,因此其可以归并为expr
type NOT BETWEEN 0 AND 2
,符合expr NOT BETWEEN expr AND expr
的语法,因此其可以归并为expr
1. AND 2.
,符合expr (binary operator) expr
的语法,因此其可以归并为expr
4. OR 3.
,符合expr (binary operator) expr
的语法,因此其可以归并为expr
最终,这么长的条件语句归并为了一个expr
,符合SELECT
语法规则中WHERE expr
的语法,因此是正确的SQL条件语句。
也正是基于此,可以得出:只要按照SQL的语法封装,就可以保留其组合的能力,就不会错过任何接口,落入疲于加接口的陷阱。
WCDB的具体做法是:
- 将固定的keyword,封装为函数名,作为连接。
- 将可以展开的token,封装为类,并在类内实现其不同的组合。
以SELECT语句为例:
class StatementSelect : public Statement {
public:
//...
StatementSelect &where(const Expr &where);
StatementSelect &limit(const Expr &limit);
StatementSelect &having(const Expr &having);
//...
};
在语法规则中,WHERE
、LIMIT
等都接受expr
作为参数。因此,不管SQL多么复杂,StatementSelect
也只接受Expr
的参数。而其组合的能力,则在Expr
类内实现。
class Expr : public Describable {
public:
Expr(const Column &column);
template <typename T>
Expr(const T &value,
typename std::enable_if<std::is_arithmetic<T>::value ||
std::is_enum<T>::value>::type * = nullptr)
: Describable(literalValue(value))
{
}
Expr(const std::string &value);
Expr operator||(const Expr &operand) const;
Expr operator&&(const Expr &operand) const;
Expr operator!=(const Expr &operand) const;
Expr between(const Expr &left, const Expr &right) const;
Expr notBetween(const Expr &left, const Expr &right) const;
Expr isNull() const;
Expr isNotNull() const;
//...
};
Expr
通过构造函数和C++的偏特化模版,实现了从字符串和数字等进行初始化的效果。同时,通过C++运算符重载的特性,可以将SQL的运算符无损地移植到过来,使得语法上也可以更接近于SQL。
在对应函数里,再进行SQL的字符串拼接即可。同时,所有传入的字符串都会在这一层预处理,以防注入。如:
Expr::Expr(const std::string &value) : Describable(literalValue(value))
{
}
std::string Expr::literalValue(const std::string &value)
{
//SQL anti-injection
return "'" + stringByReplacingOccurrencesOfString(value, "'", "''") + "'";
}
Expr Expr::operator&&(const Expr &operand) const
{
Expr expr;
expr.m_description.append("(" + m_description + " AND " +
operand.m_description + ")");
return expr;
}
基于这个抽象方式,就可以对复杂查询中的条件语句进行重写为:
Column content("content");
Column createTime("createTime");
Column modifiedTime("modifiedTime");
Column type("type");
StatementSelect select;
//...
//WHERE content IS NOT NULL
// AND createTime!=modifiedTime
// OR type NOT BETWEEN 0 AND 2
select.where(Expr(content).isNotNull()
&&Expr(createTime)!=Expr(modifiedTime)
||Expr(type).notBetween(0, 2));
//...
首先通过Column
创建对应数据库字段的映射,再转换为Expr
,调用对应封装的函数或运算符,即可完成字符串拼接操作。
这个抽象便是WCDB的语言集成查询的特性 --- WINQ(WCDB Integrated Query)。
更进一步,由于WCDB在接口层的ORM封装,使得开发者可以直接通过className.propertyName
的方式,拿到字段的映射。因此连上述的转换操作也可以省去,查询代码可以在一行代码内完成。
以下是WCDB在接口层和WINQ的支持下,对前面所提到的SQL语句的代码示例:
//SELECT * FROM message;
[db getAllObjectsOfClass:Message.class
fromTable:@"message"];
/*
SELECT max(localID), count(content)
FROM message
WHERE content IS NOT NULL
AND createTime!=modifiedTime
OR type NOT BETWEEN 0 AND 2
GROUP BY type
HAVING localID>0
ORDER BY createTime ASC
LIMIT (SELECT count(*)
FROM contact, contact_ext
WHERE contact.username==contact_ext.username)
*/
[[[[[[db prepareSelectRowsOnResults:{Message.localID.max(), Message.content.count()}
fromTable:@"message"]
where:Message.content.isNotNull()
&& Message.createTime != Message.modifiedTime
|| Message.type.notBetween(0, 2)]
groupBy:{Message.type}]
having:Message.localID > 0]
orderBy:Message.createTime.order(WCTOrderedAscending)]
limit:[[[WCTSelectBase alloc] initWithResultList:Contact.AnyProperty.count()
fromTables:@[ @"contact", @"contact_ext" ]]
where:Contact.username.inTable(@"contact") == ContactExt.username.inTable(@"contact_ext")]];
/*
SELECT max(localID) FROM message;
*/
[db getOneValueOnResult:Message.localID.max()
fromTable:@"message"];
/*
SELECT min(localID) FROM message;
*/
[db getOneValueOnResult:Message.localID.min()
fromTable:@"message"];
/*
SELECT max(localID), min(localID) FROM message;
*/
[db getOneRowOnResults:{Message.localID.max(), Message.localID.min()}
fromTable:@"message"];
/*
SELECT max(localID), min(localID), count(localID) FROM message
*/
[db getOneRowOnResults:{Message.localID.max(), Message.localID.min(), Message.localID.count()}
fromTable:@"message"];
WCDB通过WINQ抽象SQLite语法规则,使得开发者可以告别字符串拼接的胶水代码。通过和接口层的ORM结合,使得即便是很复杂的查询,也可以通过一行代码完成。并借助IDE的代码提示和编译检查的特性,大大提升了开发效率。同时还内建了反注入的保护。
代码提示
编译时检查
虽然WINQ在实现上使用了C++11特性和模版等,但在使用过程并不需要涉及。对于熟悉SQL的开发,只需按照本能即可写出SQL对应的WINQ语句。最终达到提高WCDB易用性的目的。
同时,基于C++的实现也使得WINQ在性能可以期待。
后续我们还将分享WCDB在多线程管理上的思考。开发者也可以点击阅读原文访问WCDB的Github仓库,先睹为快!