📅  最后修改于: 2023-12-03 14:43:40.226000             🧑  作者: Mango
在使用 Knex 开发项目时,可能会遇到需要进行多个 like 查询的情况。本文将介绍如何使用 Knex 实现多个 like 查询。
在开始之前,需要确保已经安装了 Knex 和关联的数据库。本文中使用的是 Postgres 数据库,使用方法与其他数据库相似。
安装 Knex:
npm install knex --save
安装 Postgres:
npm install pg --save
以下是一个示例代码,使用 Knex 实现了多个 like 查询:
const knex = require('knex')({
client: 'pg',
connection: {
host : '127.0.0.1',
user : 'your_database_user',
password : 'your_database_password',
database : 'myapp_test'
}
});
const searchQuery = 'search query';
const searchQueryArray = searchQuery.split(' ').map(q => `%${q}%`);
knex('table_name')
.select('*')
.where(function() {
this.where('column_1', 'ilike', searchQueryArray[0])
.orWhere('column_2', 'ilike', searchQueryArray[0])
.orWhere('column_3', 'ilike', searchQueryArray[0])
})
.andWhere(function() {
for (let i = 1; i < searchQueryArray.length; i++) {
this.where('column_1', 'ilike', searchQueryArray[i])
.orWhere('column_2', 'ilike', searchQueryArray[i])
.orWhere('column_3', 'ilike', searchQueryArray[i])
}
})
.then(function(rows) {
console.log(rows);
})
.finally(function() {
knex.destroy();
});
首先,需要将输入的字符串 searchQuery
拆分成一个数组,每个元素都是一个 %search query%
格式的字符串,用于进行 like 查询。
const searchQuery = 'search query';
const searchQueryArray = searchQuery.split(' ').map(q => `%${q}%`);
然后,使用 Knex 的 where
方法进行查询。可在其中使用多个 orWhere
子句,将所有要查询的列都传入其中。
knex('table_name')
.select('*')
.where(function() {
this.where('column_1', 'ilike', searchQueryArray[0])
.orWhere('column_2', 'ilike', searchQueryArray[0])
.orWhere('column_3', 'ilike', searchQueryArray[0])
})
接着,使用 andWhere
方法进行后续的查询,将所有查询条件都放在其中。
.andWhere(function() {
for (let i = 1; i < searchQueryArray.length; i++) {
this.where('column_1', 'ilike', searchQueryArray[i])
.orWhere('column_2', 'ilike', searchQueryArray[i])
.orWhere('column_3', 'ilike', searchQueryArray[i])
}
})
当所有查询条件都添加完毕后,使用 then
方法获取查询结果。
.then(function(rows) {
console.log(rows);
})
最后,在查询结束时调用 knex.destroy()
方法销毁连接。
.finally(function() {
knex.destroy();
});
本文介绍了如何使用 Knex 实现多个 like 查询。在实际开发中,可能会有更复杂的查询需求,但是使用 Knex 可以简化查询语句,提高代码的可读性和可维护性。