FastAPI复杂查询终极指南:告别if-else的现代化过滤架构



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💣【传统架构的毁灭性缺陷】
- 致命缺陷1:硬编码字段导致每次新增条件需修改3个文件
- 致命缺陷2:排序参数与业务逻辑深度耦合
✨ 现代化解决方案架构图
1 | graph TD |
第一章:基础架构重构
1.1 传统模式的问题诊断
1 | # 典型问题代码 |
缺陷分析:
- 线性增长的维护成本(每新增条件需修改代码)
- 条件组合导致测试用例爆炸式增长
- 无法实现动态字段扩展
1.2 现代化解决方案
1 | # 声明式过滤配置 |
技术亮点:
- 类型安全验证(自动过滤非法类型参数)
- 配置与逻辑解耦(新增条件只需修改配置)
- 支持动态字段扩展
第二章:动态查询构建
2.1 策略模式实现
1 | class FilterStrategy: |
2.2 复合查询构建
1 | from sqlalchemy import and_, or_ |
第三章:安全与验证
3.1 参数验证模型
1 | from pydantic import BaseModel, conlist, confloat |
3.2 SQL注入防护
1 | # 不安全做法(绝对禁止!) |
第四章:性能优化
4.1 索引策略
1 | -- 复合索引 |
4.2 分页优化对比
1 | # 传统分页(性能随offset增大线性下降) |
第五章:错误处理
5.1 统一错误响应
1 |
|
5.2 常见错误速查
错误码 | 场景 | 解决方案 |
---|---|---|
422 | 参数类型错误 | 检查Pydantic模型约束条件 |
500 | 无效排序字段 | 添加字段白名单验证 |
429 | 复杂查询频率过高 | 实现基于查询复杂度的限流策略 |
课后Quiz
Q1:如何安全处理用户输入的排序参数?
A) 直接拼接字符串到order_by
B) 使用字段白名单验证
C) 完全依赖前端验证
Q2:哪种分页方式更适合大数据量场景?
- Offset分页
- 游标分页
- 随机分页
Q3:如何验证价格区间的有效性?
- 在前端进行验证
- 使用Pydantic自定义校验器
- 在数据库添加CHECK约束
扩展阅读
- 《SQLAlchemy性能调优手册》 - 深度解析查询优化技巧
- 《REST API设计模式》 - 过滤参数的标准实现规范
- 《微服务查询设计》 - 分布式环境下的过滤方案
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