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上一节我们基本上搞定了数据构造器的增删改等操作，这一篇我们来讲讲软删除相关的内容。

什么是软删除

先声明一下，我没有查阅关于具体软删除的资料，大家有兴趣的可以自己去搜索下，我说的都是自己的理解。

删除数据，一般来说我们是从数据库或其他存储介质里面删除数据，举个🌰栗子:

我们需要把数据表里面的用户A删除掉，那我们最常见的方式就是:

  1. delete from user where name='A';

这个我理解的话，就是物理删除，删除了以后，我们的数据表里面不再有这条数据的信息，如果还需要这个用户，则需要重新insert一遍。

那软删除又是什么呢？软删除也可以叫做逻辑删除，比如我们给User表定义一个字段: deleted_at（代表这条数据删除的时间），如果这个字段不为空，说明用户未被删除, 反之则说明用户已经被删除了。因为只是逻辑上的”删除”，并不是真正删掉了这条数据，所以又叫做逻辑删除。

软删除的优点

软删除对比物理删除的话，好处在哪呢？我认为有以下几个方面:

  • 数据未被真实删除，数据更可靠
  • 可以通过把删除的时间戳赋予给deleted_at，从而知道删除的时间，无形之中记录了用户的删除操作
  • 对于用户而言和物理删除没什么区别
  • 拥有天然的回收站功能

软删除的缺点

上面提到了软删除的好处，这里就来说说软删除让人又爱又恨的地方。

  • 查询数据更加复杂
    查询条件需要带入deleted_at is null，否则会查询出被删除的数据。
    除了这个以外，还有一个比较棘手的问题，且听我慢慢道来。

索引之殇

索引这块是一个比较棘手的问题，特别是当我们有唯一索引的时候，我们先来看一种场景。

  • 用户表
    我们的用户表里面有email字段，但email大家都懂的，是不可以重复的，所以我们需要给它加上唯一索引。

场景一

来看第一种场景，我们为用户表创建了一条数据：

  1. email  -> 123456@qq.com
  2. deleted_at -> null

我们这时候要删除这条数据，但因为软删除的原因我们会写这样的sql:

  1. update user set deleted_at = now() where email='12345@qq.com';

你以为这就没事儿了吗？

接下来的事情就让人脑崩了，由于唯一索引email_uidx的存在，我没法再新插入一条email=123456@qq.com的数据了。

执行插入语句的时候，会报duplicate index的错误，相信大家也不少见。

那这个问题怎么解决呢？我们来看看场景二。

试着解决一下

为了解决场景一的唯一索引问题，我们想到了联合索引，啥子叫联合唯一索引呢？就是多个字段同时相同的时候，数据才算重复，也就是触发duplicate index报错。

于是我们创建一个联合唯一索引:

  1. ALTER TABLE user ADD UNIQUE INDEX(email, deleted_at);

这时候，我们再来看场景一:

  • 创建用户
  1. email=12345@qq.com
  2. deleted_at=null

接着，我们删除之，这时候它变成了:

  1. email=12345@qq.com
  2. deleted_at=2021-09-12 20:13:00

然后我们继续添加12345@qq.com的用户，发现可以添加了。

你以为这就完事了？那我们再看看场景二:

场景二

这个比较简单，我们insert2条相同的数据:

  1. insert into user (email, deleted_at) values ('12345@qq.com', null);
  3. insert into user (email, deleted_at) values ('12345@qq.com', null);

好久没写sql，也不知道写的对不对，凑合看，大概是这么个意思。

这时候奇迹出现了，可以发现2条数据都插入成功了，也就是说，之前的email的唯一性得不到保证了。

这是为什么呢？

原来，当联合索引里面有字段为null的时候，联合索引会自动失效。

那这个真的是非常难受，可谓是修复了一个bug又导致了另一个bug。

解决方案一

其实我们可以把deleted_at设置为和主键一样的自增id，每当被删除的时候就+1，恢复的时候也+1，默认为0，这样也不会因为默认为NULL而引发唯一索引失效。

解决方案二

我们可以把deleted_at设置为时间戳，默认为0（代表未删除），一般来说，手动操作删除操作时间戳肯定有细微变化，这样索引将不会生效，也就是不会影响到之前的数据。

但也有一个缺点: 如果一个数据被删除多次，数据库将存在许多相同的被删除的数据，当然一般人也不会做辣么无聊的事情。

  1. class Model(Base):
  2.     deleted_at = Column(BIGINT, nullable=False, default=0)

可以看到deleted_at如此定义，当有删除操作的时候，我们设置deleted_at = time.time()即可。

  1. import time
  2. model.deleted_at = time.time()

大家如果有更合适的方案，也欢迎一起探讨