Rust使用Sqlx連接Mysql的實現(xiàn)

更新時間：2024年03月14日 10:44:49 作者：L_Qiu

數(shù)據庫在編程中是一個很重要的環(huán)節(jié),本文主要介紹了Rust使用Sqlx連接Mysql的實現(xiàn),記錄rust如何操作數(shù)據庫并以mysql為主的做簡單的使用說明,感興趣的可以了解一下

crate 依賴(Cargo.toml文件)

[dependencies]
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
sqlx = { version = "0.6", features = [ 
    "runtime-tokio-native-tls", 
    "mysql", 
    "chrono", 
    "json",
    "macros",
    "decimal"
] }
dotenvy = "0.15.6"
chrono = { version = "0.4.23", features = ["serde"] }
sqlx-cli = "0.6.2"
serde = { version = "1.0", features = ["derive"] }
serde_json = "1.0"
rust_decimal = "1.28.0"

這里我使用的運行時是tokio，它好像支持三種運行時，另外兩種是Async-std（runtime-async-std-native-tls），Actix-web（runtime-actix-native-tls），不同的運行里相應的要在sqlx開啟相應的特性支持。在這里有一個很重要的特性macros，如果大量使用宏也就是query*!，而且也非常方面查詢，可以讓我獲取類似php中操作數(shù)據庫的感覺，所以這個特性很重要。

方式1：原始操作方面

通過下標來獲取數(shù)據

.env文件內容

DATABASE_URL=mysql://root:root@localhost:3306/test

main.rs文件內容

use chrono::{NaiveDateTime};    // 處理 數(shù)據庫中 datetime 類型
use sqlx::Row;                  // get 方法的 trait
use sqlx::mysql::{MySqlRow, MySqlPoolOptions};
use dotenvy::dotenv;
use std::{env};
use serde::{Deserialize, Serialize};
use serde_json::Value;          // 處理 數(shù)據庫中 json 類型
use rust_decimal::Decimal;      // 處理 數(shù)據庫中 decimal 類型

#[derive(Debug)]
struct RawRawData {
    id: i32, 
    title: String,
    subtitle: String,
    content: String,
    tag: Value,
    create_time: NaiveDateTime,
    normal_time: i32,
    vip_pay: Decimal,
    normal_pay: f32,
}

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sqlx::Error> {
    dotenv().ok();

    let url = env::var("DATABASE_URL").expect("沒有設置數(shù)據信息");
    let pool = MySqlPoolOptions::new().connect(&url).await?;
    
    let rows: Vec<MySqlRow> = sqlx::query("select id,title from test").fetch_all(&pool).await?;

    let mut data: Vec<RawRawData> = vec![];

    for row in rows.iter() {
        let id: i32 = row.get(0);
        let title: String = row.get(1);
        let subtitle: String = row.get(2);
        let content: String = row.get(3);
        let tag: Value = row.get(4);
        let create_time: NaiveDateTime = row.get(5);
        let normal_time: i32 = row.get(6);
        let vip_pay: Decimal = row.get(7);
        let normal_pay: f32 = row.get(8);
        data.push(RawRawData{
            id,
            title,
            subtitle,
            content,
            tag,
            create_time,
            normal_time,
            vip_pay,
            normal_pay
        });
    }

    Ok(())
}

單純的查詢出來的 rows 數(shù)據打印出來有點初一看看不明白，沒有直觀性的 key=>value 的形式，感覺是因為強類的原因，不能單純的當做 String=>String 來處理，所以數(shù)據庫中的類型也要與rust中的類型相一一對應。上面的代碼是通過索引(get)的方法來獲取相應的值，這個方法依賴 Row trait，這個是關鍵

處理后的數(shù)據

[
    RawRawData {
        id: 1,
        title: "111",
        subtitle: "1111",
        content: "11111",
        tag: Array [],
        create_time: 2023-02-02T03:06:17,
        normal_time: 1675278415,
        vip_pay: 10.20,
        normal_pay: 10.0,
    },
    RawRawData {
        id: 2,
        title: "2222",
        subtitle: "222",
        content: "2222",
        tag: Array [
            String("111"),
            String("222"),
        ],
        create_time: 2023-02-02T03:06:17,
        normal_time: 1675278415,
        vip_pay: 10.20,
        normal_pay: 10.0,
    },
]

原始數(shù)據

MySqlRow { row: Row { storage: b"\0\0\x01\0\0\0\x03111\x041111\x0511111\x02[]\x07\xe7\x07\x02\x02\x03\x06\x11O\xb8\xdac\x0510.20\0\0 A", values: [Some(2..6), Some(7..10), Some(11..15), Some(16..21), Some(22..24), Some(24..32), Some(32..36), Some(37..42), Some(42..46)] }, format: Binary, columns: [MySqlColumn { ordinal: 0, name: id, type_info: MySqlTypeInfo { type: Long, flags: NOT_NULL | PRIMARY_KEY | AUTO_INCREMENT, char_set: 63, max_size: Some(11) }, flags: Some(NOT_NULL | PRIMARY_KEY | AUTO_INCREMENT) }, MySqlColumn { ordinal: 1, name: title, type_info: MySqlTypeInfo { type: String, flags: (empty), char_set: 224, max_size: Some(80) }, flags: Some((empty)) }, MySqlColumn { ordinal: 2, name: subtitle, type_info: MySqlTypeInfo { type: VarString, flags: (empty), char_set: 224, max_size: Some(1020) }, flags: Some((empty)) }, MySqlColumn { ordinal: 3, name: content, type_info: MySqlTypeInfo { type: Blob, flags: BLOB, char_set: 224, max_size: Some(262140) }, flags: Some(BLOB) }, MySqlColumn { ordinal: 4, name: tag, type_info: MySqlTypeInfo { type: Json, flags: BLOB | BINARY, char_set: 63, max_size: Some(4294967295) }, flags: Some(BLOB | BINARY) }, MySqlColumn { ordinal: 5, name: create_time, type_info: MySqlTypeInfo { type: Datetime, flags: BINARY, char_set: 63, max_size: Some(19) }, flags: Some(BINARY) }, MySqlColumn { ordinal: 6, name: normal_time, type_info: MySqlTypeInfo { type: Long, flags: (empty), char_set: 63, max_size: Some(11) }, flags: Some((empty)) }, MySqlColumn { ordinal: 7, name: vip_pay, type_info: MySqlTypeInfo { type: NewDecimal, flags: (empty), char_set: 63, max_size: Some(12) }, flags: Some((empty)) }, MySqlColumn { ordinal: 8, name: normal, type_info: MySqlTypeInfo { type: Float, flags: (empty), char_set: 63, max_size: Some(10) }, flags: Some((empty)) }], column_names: {title: 1, id: 0, content: 3, vip_pay: 7, create_time: 5, subtitle: 2, tag: 4, normal_time: 6, normal: 8} }]

方法2，通過結構體自動轉化

索引這個方法，在字段少的情況下還行，多的時間，代碼量多，還要 for 二次處理，不是很方便。在已定義的結構中 RawRawData 所要的字段及對應的類型都有了，我們只要為它加一個 sqlx::FromRow 特性就可再配合 query_as 方法就可以實現(xiàn)自動轉化，達到想要的效果。

代碼量減少的同時還更加符合人性化，這種使用方法相當不錯，推薦使用，要注意點是查詢出來的字段一定要多于結構的字段

結構變化（部分）

#[derive(Debug, sqlx::FromRow)]
struct RawRawData {
    id: i32, 
    title: String,
    subtitle: String,
    content: String,
    tag: Value,
    create_time: NaiveDateTime,
    normal_time: i32,
    vip_pay: Decimal,
    normal_pay: f32,
}

查詢部分

let data = sqlx::query_as::<_, RawRawData>("select * from test").fetch_all(&pool).await?;
println!("{:?}", data);

結果

[
RawRawData {
id: 1,
title: "111",
subtitle: "1111",
content: "11111",
tag: Array [],
create_time: 2023-02-02T03:06:17,
normal_time: 1675278415,
vip_pay: 10.20,
normal_pay: 10.0,
},
RawRawData {
id: 2,
title: "2222",
subtitle: "222",
content: "2222",
tag: Array [
String("111"),
String("222"),
],
create_time: 2023-02-02T03:06:17,
normal_time: 1675278415,
vip_pay: 10.20,
normal_pay: 10.0,
},
]

方法3：使用宏方法

宏方法查詢來的結果不需要由手動轉化，是一種比較接近 php 關聯(lián)查詢來的結果?？梢酝ㄟ^字段名直接訪問數(shù)據，要注意的一點是，它有很多數(shù)據類型的值都是 Option 類型（我這邊除了主鍵是數(shù)字，其它都是 Option），主要有兩個方法 query! 及 query_as!

部分代碼

let rows = sqlx::query!("select * from test")
        .fetch_all(&pool).await?;
println!("{:#?}", rows);

結果

[
Record {
id: 1,
title: Some(
"111",
),
subtitle: Some(
"1111",
),
content: Some(
"11111",
),
tag: Some(
Array [],
),
create_time: Some(
2023-02-02T03:06:17,
),
normal_time: Some(
1675278415,
),
vip_pay: Some(
10.20,
),
normal_pay: Some(
10.0,
),
},
Record {
id: 2,
title: Some(
"2222",
),
),
create_time: Some(
2023-02-02T03:06:17,
),
normal_time: Some(
1675278415,
),
vip_pay: Some(
10.20,
),
normal_pay: Some(
10.0,
),
},
]

關于 execute

上面說的都是 query 也就是增刪改查中的查。查關注的點是數(shù)據，增刪改關注的點是影響數(shù)量，使用的方法很簡單，只返回影響的數(shù)量及最新插入的id

代碼

// 增加
let data = sqlx::query("INSERT INTO `test`.`test`(`id`, `title`, `subtitle`, `content`, `tag`, `create_time`, `normal_time`, `vip_pay`, `normal_pay`) VALUES (4, '2222', '222', '2222', '[\"111\", \"222\"]', '2023-02-02 03:06:17', 1675278415, 10.20, 10);
").execute(&pool).await?;
println!("{:#?}", data);

// 刪除
let data = sqlx::query("DELETE FROM `test` where id = ?")
.bind(4)
.execute(&pool).await?;
println!("{:#?}", data);

對應的結果

MySqlQueryResult {
    rows_affected: 1,
    last_insert_id: 5,
}

MySqlQueryResult {
    rows_affected: 1,
    last_insert_id: 0,
}

總的來說，查詢常用的方法就兩個 fetch_all 及 fetch_one 上面用的都是 fetch_all ，fetch_one的用法同時。而對于增刪改則只有一個execute方法。

小小問題

多數(shù)情況下sql是有條件參數(shù)的，條件一多，手動組合sql會有點麻煩，那么對于sqlx來說，怎么處理會比較好？

到此這篇關于Rust使用Sqlx連接Mysql的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關Rust連接Mysql 內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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