本文探讨了Prisma Client Extensions中处理异步计算字段的挑战。由于Prisma的result扩展旨在同步计算以优化性能，直接在compute方法中await异步操作会导致Promise未决。文章提供了两种主要解决方案：一是让compute方法返回一个异步函数，在使用时再显式await；二是利用model扩展定义自定义查询方法，在其中灵活处理复杂的异步数据加工逻辑，并讨论了相应的性能考量。
Prisma Client Extensions 中计算字段的异步限制
prisma client extensions 引入了一种强大的机制，允许开发者在查询结果中添加自定义的计算字段。然而，当这些计算字段需要执行异步操作（例如调用外部api或数据库查询）时，会遇到一个常见问题：直接在compute方法中await一个异步函数，会导致该字段返回一个未决的promise对象，而非其最终值。
例如，考虑以下场景，我们希望在用户数据中添加一个nameAndAge字段，其中包含一个异步获取的数据：
async function getdata(): Promise { // 模拟异步操作 return new Promise(resolve => setTimeout(() => resolve(" (外部数据!)"), 100));}import { PrismaClient } from "@prisma/client";const prisma = new PrismaClient().$extends({ result: { user: { nameAndAge: { needs: { name: true, age: true }, // 尝试直接在 compute 中 await async compute(user) { return `${user.name} (${user.age}y)` + await getdata(); }, }, }, },});async function main() { const user = await prisma.user.findFirst(); console.log(user?.nameAndAge); // 输出: Promise { }}main();
这种行为是Prisma设计使然。根据Prisma贡献者和官方文档的说明，result扩展的目的在于以最小的开销添加同步计算字段，并且这些字段是“在访问时而非检索时”计算的。这意味着compute函数期望同步返回结果，而非Promise。
策略一：返回异步函数以延迟计算
为了规避compute方法的同步限制，一种有效的策略是让compute方法返回一个异步函数。这样，当需要访问该计算字段的值时，再显式地调用并await这个返回的异步函数。
async function getdata(): Promise { // 模拟异步操作 return new Promise(resolve => setTimeout(() => resolve(" (外部数据!)"), 100));}import { PrismaClient } from "@prisma/client";const prisma = new PrismaClient().$extends({ result: { user: { // 将字段命名为 getNameAndAge 以表明它是一个可调用的方法 getNameAndAge: { needs: { name: true, age: true }, compute(user) { // compute 方法返回一个异步函数 return async () => (`${user.name} (${user.age}y)${await getdata()}`); }, }, }, },});async function main() { const users = await prisma.user.findMany(); // 获取用户列表 if (users.length > 0) { // 访问时显式调用并 await 返回的异步函数 const joeNameAndAge = await users[0].getNameAndAge(); console.log(joeNameAndAge); // 输出: Joe (30y) (外部数据!) }}main();
优点：
符合result扩展的原始设计意图，保持了计算字段的声明式结构。只有在真正需要计算字段的值时才执行异步操作，避免了不必要的开销。
注意事项：
访问计算字段时需要显式调用并await，例如await user.getNameAndAge()，而不是直接访问user.nameAndAge。字段的命名应清晰地表明它是一个可调用的方法（例如，getNameAndAge而不是nameAndAge）。
策略二：利用模型扩展处理复杂异步逻辑
对于更复杂或涉及多个记录的异步数据处理场景，model扩展提供了更强大的能力。通过model扩展，我们可以为特定的模型定义全新的查询方法，这些方法可以在内部自由地执行异步操作，并在返回结果之前对数据进行加工。
async function getdata(): Promise { // 模拟异步操作 return new Promise(resolve => setTimeout(() => resolve(" (外部数据!)"), 100));}import { PrismaClient, Prisma } from "@prisma/client";// 定义自定义查询方法的参数类型export type UserFindManyWithData = { where?: Prisma.UserWhereInput; select?: Prisma.UserSelect;};const prisma = new PrismaClient().$extends({ model: { user: { /** * 查找多个用户并为每个用户添加异步计算的 nameAndAge 字段。 * @param {UserFindManyWithData} params - 包含 where 和 select 条件的对象。 * @returns {Promise<Array<Prisma.UserGetPayload & { nameAndAge?: string }>>} */ async findManyWithData({ where, select }: UserFindManyWithData) { // 首先执行原始查询获取用户数据 const users = await prisma.user.findMany({ where, select }); // 遍历用户列表，为每个用户添加异步计算的字段 // 注意：这种在循环中 await 的方式可能不是最高效的， // 对于大量数据，考虑使用 Promise.all 来并行处理异步操作。 for (const user of users) { // 确保 user 对象可以动态添加属性 (user as any).nameAndAge = `${user.name} (${user.age}y)${await getdata()}`; } return users; }, }, },});async function main() { // 使用自定义的查询方法 const usersWithData = await prisma.user.findManyWithData({ where: { age: { gte: 20 } }, select: { id: true, name: true, age: true } }); console.log(usersWithData); // 示例输出: // [ // { id: 1, name: 'Alice', age: 25, nameAndAge: 'Alice (25y) (外部数据!)' }, // { id: 2, name: 'Bob', age: 30, nameAndAge: 'Bob (30y) (外部数据!)' } // ]}main();
优点：
提供了高度的灵活性，可以在查询数据之后执行任意复杂的异步逻辑。将数据获取和加工逻辑封装在一个自定义方法中，使代码更具内聚性。可以处理批量数据，并在一个查询中完成所有数据的加工。
注意事项：
性能考量： 在循环中对每个记录执行await操作（如for (const user of users) { await getdata() }）会导致串行执行，这对于大量数据来说效率低下。更优的策略是收集所有异步操作的Promise，然后使用Promise.all并行等待它们完成，例如：
const users = await prisma.user.findMany({ where, select });const processedUsers = await Promise.all(users.map(async (user) => { const externalData = await getdata(); return { ...user, nameAndAge: `${user.name} (${user.age}y)${externalData}` };}));return processedUsers;
返回类型需要手动定义，以包含新添加的计算字段。
这种方法改变了原始查询的调用方式，不再是简单的findMany，而是findManyWithData等自定义方法。
总结
在Prisma Client Extensions中处理异步计算字段时，理解result扩展的同步特性至关重要。对于简单的异步需求，可以采用返回异步函数的策略，将异步操作延迟到字段被访问时执行。对于需要更复杂数据加工或批量处理的场景，利用model扩展定义自定义查询方法则提供了更大的灵活性和控制力，但需注意性能优化，特别是避免在循环中串行await异步操作。选择哪种策略取决于具体的业务需求、性能考量以及代码的可维护性。
以上就是Prisma Client Extensions 中异步计算字段的实现策略的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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