ObjectQL
AI 原生后端的数据层
ObjectQL 把业务对象表达为带类型字段、关系、校验与权限的 Zod 元数据。同一份定义通过 Driver 服务于 Postgres、MongoDB、Redis、Excel 或您的遗留系统——业务定义不再被淹没在临时 SQL 与 ORM 胶水中，而是显式、可分析、可移植的元数据。
您定义意图，我们编译优化后的 SQL。
了解 ObjectQL 如何将高级 Schema 转换为生产就绪的数据库代码。
# customer.objectql.yml
entity:
name: Customer
fields:
- name: company_name
type: text
required: true
- name: account_manager_id
type: reference
entity: User
- name: total_revenue
type: virtual
expression: |
SELECT SUM(amount)
FROM orders
WHERE orders.customer_id = customers.id-- Auto-generated optimized SQL
CREATE TABLE customers (
id INTEGER PRIMARY KEY,
company_name TEXT NOT NULL,
account_manager_id INTEGER REFERENCES users(id),
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- Virtual column compiled to subquery
SELECT
c.*,
(SELECT SUM(amount) FROM orders o
WHERE o.customer_id = c.id) AS total_revenue
FROM customers c
WHERE c.account_manager_id = :current_user_id; -- RBAC injected为什么选择 ObjectQL？
Zod 元数据作为唯一真相源；权限由内核统一执行。
权限内建于元数据
RBAC、租户隔离与字段级策略直接声明在对象定义里。内核在 REST、SDK 与 MCP 工具上统一执行同一套规则——AI agent 自动继承所代表用户的权限。
通过 Driver 与存储无关
本地开发用 SQLite，生产用 Postgres，营销数据来自一张 Excel——同一份 Zod 对象都能跑。切换存储是配置变更，而不是迁移脚本。
可分析的元数据，而非黑盒代码
校验、派生字段、关系与计算都活在元数据里。它们可以 diff、可重放、可被工具与 agent 检查——而不是埋在四散的业务代码里。
编译器 vs. ORM
ObjectQL 不仅仅是另一个 ORM 包装器。它是一个根本不同的架构。
接近于零。在构建时编译为原生 SQL。
高。在运行时转换查询，有性能损失。
引擎强制。RBAC 编译进 SQL WHERE 子句。
应用逻辑。如果开发者忘记过滤器，很容易被绕过。
基于协议。Schema 定义与数据库无关。
基于代码。绑定到特定的 ORM 库和模式。
编译为数据库表达式。高效聚合。
加载到应用内存中。N+1 查询问题。
任何数据源。一个 API。
连接到关系数据库、NoSQL 存储、缓存层，甚至电子表格。没有强制迁移——只需编写一个驱动程序。
PostgreSQL
生产级关系数据库。JSONB 优化，完全支持 CTE 和窗口函数。
MySQL
高并发关系数据库。支持 8.0+ 特性，针对 Web 规模工作负载进行了优化。
SQLite
本地优先就绪。非常适合嵌入式应用程序、边缘计算和零基础设施原型设计。
SQL Server
企业关系数据库。原生支持 T-SQL 特性和无缝 Azure SQL 集成。
Oracle Database
遗留企业系统。与 Oracle SQL 方言完全兼容，与现代技术栈统一。
MongoDB
文档数据库支持。Schema 到文档映射与聚合管道优化。
Excel/CSV 文件
将电子表格变成安全的 API。将营销团队的 Excel 表格挂载到您的交易数据库旁边。
用例
从个人项目到企业系统。
本地优先应用程序
构建完全在 SQLite 上运行的 CRM 系统、库存管理或分析仪表板。您的数据留在您的机器上，零基础设施成本。
企业集成
在异构遗留数据库之上创建统一的管理系统。使用相同的 ObjectQL 语法查询 Oracle、PostgreSQL 和 SQL Server。
多租户 SaaS
在数据库级别构建具有租户隔离的 SaaS 应用程序。ObjectQL 自动处理查询分区和数据安全。