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基于Golang的简单资产管理系统演示_数据库模型设计

P粉602998670

P粉602998670

发布时间:2026-02-17 15:01:02

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来源于php中文网

原创

资产表不应默认加软删除字段;应依业务选硬删除+归档表、status字段或deleted_at,gorm映射须用struct tag显式声明,主键、时间字段、关联查询、json字段均需按规范设计。

基于golang的简单资产管理系统演示_数据库模型设计

资产表该不该加软删除字段

绝大多数人一上来就加 deleted_at,结果后期查数据总漏掉已删除资产,连带影响折旧计算和导出报表。软删除不是默认选项,而是要权衡的取舍。

真实场景里,资产一旦报废或调拨出系统,后续绝少恢复;但审计要求保留完整生命周期记录。这时候硬删除+归档表更稳。

  • 如果业务明确允许“误删恢复”,且前端频繁做“回收站”操作,才用 deleted_at + 全局查询加 WHERE deleted_at IS NULL
  • 否则直接用 status 字段(值为 "active" / "retired" / "transferred"),语义清晰、索引友好、JOIN 不易出错
  • GORM 默认会把 deleted_at 当成软删除标志,哪怕你没调用 Unscoped()Find() 也会自动过滤——这点常被忽略,导致后台管理页查不到历史数据

用 struct tag 控制 GORM 映射比手写 SQL 更可靠

很多人图省事,在 CreateTable 时直接拼 SQL 建字段,结果字段名大小写、下划线规则和 Go struct 对不上,GORM 自动绑定就失效,Save() 后数据库没更新也不报错。

正确做法是统一靠 struct tag 管理映射,让 GORM 自己生成建表语句,省去手动同步成本。

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SmartB2B 是一款基于PHP、MySQL、Smarty的B2B行业电子商务网站管理系统,系统提供了供求模型、企业模型、产品模型、人才招聘模型、资讯模型等模块,适用于想在行业里取得领先地位的企业快速假设B2B网站,可以运行于Linux与Windows等多重服务器环境,安装方便,使用灵活。 系统使用当前流行的PHP语言开发,以MySQL为数据库,采用B/S架构,MVC模式开发。融入了模型化、模板

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  • gorm:"column:asset_code;type:varchar(32);not null" 显式声明列名,避免 GORM 默认的 asset_codeasset_code 猜测逻辑出错
  • 主键必须显式标注 gorm:"primaryKey",尤其当字段名不是 ID(比如用 asset_id)时,否则 GORM 会建一个隐式自增 id 字段
  • 时间字段用 gorm:"autoCreateTime;autoUpdateTime",别自己写 CreatedAt 赋值逻辑,否则并发插入可能踩时区或精度坑

关联查询用 Preload 而不是 Joins,除非真要 WHERE 条件跨表

查一台服务器资产时顺带加载所属部门、管理员、采购订单,用 Joins 写法看似一条 SQL 解决,但实际极易翻车:重复数据、COUNT 错误、NULL 字段被覆盖。

Preload 是 GORM 推荐的 N+1 优化方案,它分两步走,语义干净、结果可控。

  • db.Preload("Department").Preload("Owner").First(&asset) 会发两条 SQL,但结构体字段填充准确,Department.Name 不会因 JOIN 为空而丢值
  • 只有当你需要类似 “查所有归属研发部的服务器” 这种跨表过滤时,才用 Joins("JOIN departments ON assets.dept_id = departments.id").Where("departments.name = ?", "RD")
  • 别在 Preload 里套 Where 做条件过滤(如 Preload("Logs", func(db *gorm.DB) *gorm.DB { return db.Where("status = ?", "success") })),这在 GORM v1.24+ 才稳定支持,低版本会静默失效

JSON 字段存扩展属性,但别放高频查询字段

资产类型五花八门:服务器有 CPU 型号,显示器有分辨率,工位有电源插座数量。全拆成独立字段?维护爆炸。全塞 extra JSONB?查起来慢还难索引。

折中方案是:固定属性走常规字段,动态/稀疏/低频字段走 JSON,且只在 PostgreSQL 上用 JSONB,MySQL 的 JSON 类型不支持高效路径查询。

  • PostgreSQL 示例:extra jsonb gorm:"type:jsonb",然后用 db.Where("extra @> ?::jsonb", `{"os": "linux"}`) 查 Linux 服务器
  • MySQL 如果非用不可,至少把常用键抽出来建生成列 + 索引,比如 os_version VARCHAR(32) AS (JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(extra, '$.os')))
  • 绝对不要把 purchase_dateprice 这类必查字段塞进 JSON,否则连 ORDER BY 都得写函数,性能直线下滑

模型不是越通用越好,字段粒度卡在“变更频率”和“查询强度”的交界上,才是最不容易返工的设计点。

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