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larksuite-cli/shortcuts/apps/apps_db_execute.go

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// Copyright (c) 2026 Lark Technologies Pte. Ltd.
// SPDX-License-Identifier: MIT
package apps
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"io"
"sort"
"strconv"
"strings"
"github.com/larksuite/cli/internal/cmdutil"
"github.com/larksuite/cli/internal/output"
"github.com/larksuite/cli/shortcuts/common"
)
// AppsDBExecute executes SQL against a Miaoda app database.
//
// POST /apps/{app_id}/sql_commandsCLI 永远带 ?transactional=false 进入 DBA 模式
// (不默认包事务、支持 DDL、result 字符串内嵌结构化 JSON
//
// pretty 渲染 6 种形态:
// - 单 SELECT表格列间两空格、列对齐填充
// - 空 SELECT`(0 rows)`
// - 单 DML`✓ N row(s) <verb>`verb 跟 sql_typeINSERT→inserted/UPDATE→updated/DELETE→deleted
// - 单 DDL`✓ DDL executed`
// - 多语句全部成功:逐条 `Statement K: ✓ <summary>` + 末尾 `✓ N statements executed`
// - 多语句部分失败:`Statement K: ✗ <message> [<code>]` + 末尾「前序语句已落地」提示
//
// 失败语义server 多语句失败仍返 code:0把失败语句标成 ERROR 哨兵塞进 result。Execute 检测到哨兵
// 后按 partial failure 上报exit 非 0stdout 输出 ok:false 数据,带 results /
// statement_index / error_code / error_message / rolled_back / note避免 agent 误判
// ok:true 假成功。CLI 永远 DBA 模式transactional=false失败前的语句已 auto-commit
// 落地,故 rolled_back=false真机 boe 实证)。
//
// JSON envelope成功路径CLI 把 server 返的 result 字符串解出来放进 `data.results` 数组。
//
// Risk: high-risk-write —— SQL 可含 DML/DDL框架对所有执行强制 --yes 确认关卡(--dry-run 预览豁免)。
//
// SQL 来源二选一:--sql内联文本或 - 读 stdin/ --file.sql 文件路径,受 CLI 相对路径约束)。
// --file 在 Validate 阶段读出内容、归一化到 --sql下游统一从 rctx.Str("sql") 取。
var AppsDBExecute = common.Shortcut{
Service: appsService,
Command: "+db-execute",
Description: "Execute SQL (SELECT / DML / DDL) against a Miaoda app database",
Risk: "high-risk-write",
Tips: []string{
`Example: lark-cli apps +db-execute --app-id <app_id> --sql "SELECT * FROM orders LIMIT 10" --yes`,
`Example: lark-cli apps +db-execute --app-id <app_id> --env dev --file ./migration.sql --yes`,
"Tip: filter fields with --jq, e.g. -q '.data.results[].sql_type'",
},
Scopes: []string{"spark:app:write"},
AuthTypes: []string{"user"},
HasFormat: true,
Flags: []common.Flag{
{Name: "app-id", Desc: "Miaoda app id", Required: true},
{Name: "sql", Desc: "SQL text; use - to read stdin. Mutually exclusive with --file",
Input: []string{common.Stdin}},
{Name: "file", Desc: "path to a .sql file (relative to cwd). Mutually exclusive with --sql"},
{Name: "env", Default: "dev", Enum: []string{"dev", "online"}, Desc: "target db environment (default dev; use --env online for the online environment)"},
},
Validate: func(ctx context.Context, rctx *common.RuntimeContext) error {
if _, err := requireAppID(rctx.Str("app-id")); err != nil {
return err
}
sql := strings.TrimSpace(rctx.Str("sql"))
file := strings.TrimSpace(rctx.Str("file"))
if sql != "" && file != "" {
return appsValidationError("--sql and --file are mutually exclusive").
WithParams(
appsInvalidParam("--sql", "mutually exclusive with --file"),
appsInvalidParam("--file", "mutually exclusive with --sql"),
)
}
if file != "" {
data, err := cmdutil.ReadInputFile(rctx.FileIO(), file)
if err != nil {
return appsValidationParamError("--file", "--file: %v", err).WithCause(err)
}
// 归一化:把文件内容写回 --sql下游DryRun/Execute统一从 sql 取。
rctx.Cmd.Flags().Set("sql", string(data))
sql = strings.TrimSpace(string(data))
}
if sql == "" {
return appsValidationError("one of --sql or --file is required (use --sql - to read stdin)").
WithParams(
appsInvalidParam("--sql", "one of --sql or --file is required"),
appsInvalidParam("--file", "one of --sql or --file is required"),
)
}
return nil
},
DryRun: func(ctx context.Context, rctx *common.RuntimeContext) *common.DryRunAPI {
appID, _ := requireAppID(rctx.Str("app-id"))
return common.NewDryRunAPI().
POST(appSQLPath(appID)).
Desc("Execute SQL on Miaoda app database").
Params(buildDBSQLParams(rctx)).
Body(buildDBSQLBody(rctx))
},
Execute: func(ctx context.Context, rctx *common.RuntimeContext) error {
appID, err := requireAppID(rctx.Str("app-id"))
if err != nil {
return err
}
raw, err := rctx.CallAPITyped("POST", appSQLPath(appID),
buildDBSQLParams(rctx),
buildDBSQLBody(rctx))
if err != nil {
return withAppsHint(err, "verify table/column names with `lark-cli apps +db-table-get --app-id "+appID+" --table <table>`; for day-to-day debugging target the dev database with `--env dev`")
}
// server `result: string` 内嵌结构化数组 —— CLI 解出来放进 envelope 的 data.results
// 让 json/pretty 路径都基于同一份反序列化产物渲染。
stmts := parseSQLResult(common.GetString(raw, "result"))
// 注意data.results 在 json默认路径下原样透出全部行CLI 侧不再二次截断。
// 这不是无界 token 黑洞 —— server 对单条 SELECT 结果集有 1000 行硬上限,超出会直接
// 返报错(而非静默截断)。需要更大结果集时请在 SQL 里显式 LIMIT/分页,由调用方控制规模。
data := map[string]interface{}{"results": stmts}
// 多语句 / 单语句失败server 仍返 code:0把失败语句标成 ERROR 哨兵塞进 result。
// 已落地的前序语句 + 失败语句构成 partial failure逐条结果作为 ok:false 数据
// 留在 stdout机器可读+ 非零退出信号,别让 agent 误判 ok:true 假成功。
// pretty 模式 stdout 只打逐条 ✓/✗ 摘要(不再叠一份 JSON envelope仅返回退出信号。
if errIdx, errStmt, failed := findErrorSentinel(stmts); failed {
if rctx.Format == "pretty" {
renderSQLPretty(rctx.IO().Out, stmts)
return output.PartialFailure(output.ExitAPI)
}
return rctx.OutPartialFailure(sqlStatementFailurePayload(stmts, errIdx, errStmt), nil)
}
rctx.OutFormat(data, nil, func(w io.Writer) {
renderSQLPretty(w, stmts)
})
return nil
},
}
// findErrorSentinel 在 statements 里找 ERROR 哨兵server 失败时追加在失败语句位置)。
// 返回失败语句下标0-based、该 ERROR statement、是否命中。
func findErrorSentinel(stmts []map[string]interface{}) (int, map[string]interface{}, bool) {
for i, s := range stmts {
if common.GetString(s, "sql_type") == "ERROR" {
return i, s, true
}
}
return 0, nil, false
}
// sqlStatementFailurePayload 把 ERROR 哨兵整理成 partial-failure 的 stdout 数据。
//
// CLI 永远 DBA 模式transactional=false真机 boe 实证:失败语句之前的语句已逐条 auto-commit
// 落地,不存在外层事务回滚。因此 rolled_back=false、results 含全部逐条结果ERROR 哨兵在
// 失败位置note 提示用户别整批重跑(否则会重复写入)。
func sqlStatementFailurePayload(stmts []map[string]interface{}, errIdx int, errStmt map[string]interface{}) map[string]interface{} {
code, msg := parseErrorSentinel(common.GetString(errStmt, "data"))
stmtNo := errIdx + 1 // 1-based 给人看
note := "no statements were applied; fix the SQL and re-run."
if errIdx > 0 {
note = fmt.Sprintf(
"statements 1-%d were already applied (DBA mode auto-commits each statement); fix statement %d and re-run only the remaining statements.",
errIdx, stmtNo)
}
return map[string]interface{}{
"results": stmts,
"statement_index": errIdx,
"error_code": code,
"error_message": fmt.Sprintf("%s (at statement %d of %d)", msg, stmtNo, len(stmts)),
"rolled_back": false,
"note": note,
}
}
// parseErrorSentinel 解析 ERROR 哨兵的 data`{code,message}` JSON返回数值 code 与 message。
// code 兼容 int / "k_dl_1300002" / 数字字符串多形态(复用 codeString解析失败回退 0 / 原文。
func parseErrorSentinel(data string) (int, string) {
if data == "" {
return 0, "(unknown error)"
}
var e struct {
Code interface{} `json:"code"`
Message string `json:"message"`
}
if err := json.Unmarshal([]byte(data), &e); err != nil {
return 0, data
}
code := 0
if cs := codeString(e.Code); cs != "" {
if n, convErr := strconv.Atoi(cs); convErr == nil {
code = n
}
}
if e.Message == "" {
return code, "(unknown error)"
}
return code, e.Message
}
// buildDBSQLParams 构造 sql 接口的 queryenv + 强制 transactional=falseDBA 模式)。
//
// CLI 永远走 DBA 模式,原子性由用户在 SQL 内显式 BEGIN/COMMIT 控制;不暴露 transactional flag 给用户。
func buildDBSQLParams(rctx *common.RuntimeContext) map[string]interface{} {
return map[string]interface{}{
"env": rctx.Str("env"),
"transactional": false,
}
}
// buildDBSQLBody 构造 sql 接口的 body仅 sql来源由 Validate 归一化到 --sql
func buildDBSQLBody(rctx *common.RuntimeContext) map[string]interface{} {
return map[string]interface{}{
"sql": rctx.Str("sql"),
}
}
// parseSQLResult 从 server result 字符串反序列化出 statements 数组,兼容两种 wire 形态:
//
// 1. 结构化形态:`[{"sql_type":"SELECT","data":"[...]","record_count":N}, ...]`
// —— 每条 statement 含 sql_type / data / record_count / affected_rows 元数据。
//
// 2. 字符串数组形态:`["[{...rows...}]", "", ...]`
// —— 每条 statement 一个字符串SELECT 是 rows JSON、DML/DDL 是空串;
// 无 sql_type 元数据CLI 端按内容形态推断SELECT vs OK
//
// 解析失败时返回单元素 fallback `{sql_type:"RAW", data:resultStr}`pretty 路径原样打。
func parseSQLResult(resultStr string) []map[string]interface{} {
if resultStr == "" {
return nil
}
// 形态 1结构化数组每元素是 object
var structured []map[string]interface{}
if err := json.Unmarshal([]byte(resultStr), &structured); err == nil && isStructuredResult(structured) {
return structured
}
// 形态 2字符串数组每元素是 rows JSON 或 ""
var legacy []string
if err := json.Unmarshal([]byte(resultStr), &legacy); err == nil {
out := make([]map[string]interface{}, 0, len(legacy))
for _, rowsJSON := range legacy {
out = append(out, normalizeLegacyStatement(rowsJSON))
}
return out
}
return []map[string]interface{}{{"sql_type": "RAW", "data": resultStr}}
}
// isStructuredResult 判断反序列化出来的 []map 是不是新形态:第一条元素含 sql_type 字段。
// 兼容场景:[]map 反序列化 legacy `[""]` 可能也能成(空 map用 sql_type 存在性区分。
func isStructuredResult(stmts []map[string]interface{}) bool {
if len(stmts) == 0 {
return false
}
_, ok := stmts[0]["sql_type"]
return ok
}
// normalizeLegacyStatement 把 legacy wire 一个字符串元素转成跟新形态一致的 map。
// 推断规则data 是非空 rows 数组 → sql_type=SELECT空串 / 空数组 → sql_type=OKDML/DDL 老 wire 不可分)。
func normalizeLegacyStatement(rowsJSON string) map[string]interface{} {
stmt := map[string]interface{}{
"sql_type": "OK",
"data": rowsJSON,
}
trimmed := strings.TrimSpace(rowsJSON)
if trimmed == "" || trimmed == "null" {
return stmt
}
var rows []interface{}
if err := json.Unmarshal([]byte(trimmed), &rows); err != nil {
// 非 JSON 数组(理论上 server 不会返这种),按原样保留 sql_type=OK
return stmt
}
// 是 JSON 数组 → 视作 SELECT含 record_count
stmt["sql_type"] = "SELECT"
stmt["record_count"] = float64(len(rows))
return stmt
}
// renderSQLPretty 按 statements 数量分单条 / 多条两种渲染路径。
func renderSQLPretty(w io.Writer, stmts []map[string]interface{}) {
if len(stmts) == 0 {
fmt.Fprintln(w, "(empty result)")
return
}
if len(stmts) == 1 {
renderSingleStatementPretty(w, stmts[0])
return
}
renderMultiStatementPretty(w, stmts)
}
// renderSingleStatementPretty 单条 statement pretty无 Statement header
func renderSingleStatementPretty(w io.Writer, s map[string]interface{}) {
sqlType := common.GetString(s, "sql_type")
switch {
case sqlType == "SELECT":
renderSelectRowsAsTable(w, common.GetString(s, "data"))
case sqlType == "ERROR":
// 单条就挂的极端场景:直接打 ERROR 行(跟多语句失败的最后一行格式一致)。
fmt.Fprintln(w, "✗ "+errorSummary(common.GetString(s, "data")))
case isDMLType(sqlType):
// 结构化 wire 下 INSERT / UPDATE / DELETE / MERGE✓ N row(s) <verb>
fmt.Fprintln(w, "✓ "+dmlSummary(sqlType, s["affected_rows"]))
case sqlType == "OK":
// legacy wire 下 DML / DDL 都映射成 OK老 wire 不带 sql_type 元数据,无法区分动词 / 行数)
fmt.Fprintln(w, "✓ ok")
default:
// 其余皆 DDL真机 boe 返细粒度动词 CREATE_TABLE / DROP_TABLE / ALTER_TABLE / TRUNCATE 等。
fmt.Fprintln(w, "✓ DDL executed")
}
}
// renderMultiStatementPretty 多条 statement pretty
// - 每条用 "Statement K: ✓ <summary>" / "Statement K: ✗ <error> [<code>]"
// - SELECT 用 "Statement K: SELECT (N row(s))" 头 + 紧跟表格
// - 末尾汇总:全部成功 "✓ N statements executed";遇 ERROR 哨兵打「前序语句已落地」提示
// DBA 模式不回滚),失败本身由 Execute 升级成 typed errorexit 非 0
func renderMultiStatementPretty(w io.Writer, stmts []map[string]interface{}) {
failedIdx := -1
successCount := 0
for i, s := range stmts {
sqlType := common.GetString(s, "sql_type")
idx := i + 1
switch {
case sqlType == "ERROR":
fmt.Fprintf(w, "Statement %d: ✗ %s\n", idx, errorSummary(common.GetString(s, "data")))
failedIdx = i
case sqlType == "SELECT":
rc := intOrZero(s["record_count"])
fmt.Fprintf(w, "Statement %d: SELECT (%d row%s)\n", idx, rc, plural(rc))
renderSelectRowsAsTable(w, common.GetString(s, "data"))
successCount++
case isDMLType(sqlType):
fmt.Fprintf(w, "Statement %d: ✓ %s\n", idx, dmlSummary(sqlType, s["affected_rows"]))
successCount++
case sqlType == "OK":
fmt.Fprintf(w, "Statement %d: ✓ ok\n", idx)
successCount++
default:
// DDL 族CREATE_TABLE / DROP_TABLE / ALTER_TABLE / TRUNCATE / CREATE_INDEX ...
fmt.Fprintf(w, "Statement %d: ✓ DDL executed\n", idx)
successCount++
}
if i < len(stmts)-1 {
fmt.Fprintln(w) // statements 间留空行
}
}
fmt.Fprintln(w)
if failedIdx >= 0 {
// CLI 永远 DBA 模式transactional=false失败语句之前的语句已 auto-commit 落地,
// 不存在整批回滚 —— 如实告诉用户,避免整批重跑导致重复写入。
if successCount > 0 {
fmt.Fprintf(w, "(statement %d failed; %d statement%s before it already applied — DBA mode auto-commits each)\n",
failedIdx+1, successCount, plural(int64(successCount)))
} else {
fmt.Fprintf(w, "(statement %d failed; no statements applied)\n", failedIdx+1)
}
} else {
fmt.Fprintf(w, "✓ %d statements executed\n", successCount)
}
}
// renderSelectRowsAsTable 把 SELECT 的 datarows JSON 数组字符串)解析并渲染成对齐表格。
// 空结果输出 "(0 rows)"。
func renderSelectRowsAsTable(w io.Writer, dataJSON string) {
if dataJSON == "" || dataJSON == "[]" {
fmt.Fprintln(w, "(0 rows)")
return
}
var rows []map[string]interface{}
if err := json.Unmarshal([]byte(dataJSON), &rows); err != nil {
// 数据不符合预期 schema —— 原样打 fallback。
fmt.Fprintln(w, dataJSON)
return
}
if len(rows) == 0 {
fmt.Fprintln(w, "(0 rows)")
return
}
headers := collectColumns(rows)
cells := make([][]string, 0, len(rows))
for _, row := range rows {
line := make([]string, 0, len(headers))
for _, h := range headers {
line = append(line, cellString(row[h]))
}
cells = append(cells, line)
}
renderAlignedTable(w, headers, cells)
}
// collectColumns 按首行字段顺序收集列名;首行 key 顺序由 encoding/json 反序列化决定map 无序),
// 排序后保证输出稳定。列顺序在示例里跟 SQL SELECT 顺序一致——但 Go encoding/json 反序列化丢列序,
// 这里按字典序保证可重现agent / 测试可稳定 assert。
func collectColumns(rows []map[string]interface{}) []string {
set := map[string]struct{}{}
for _, r := range rows {
for k := range r {
set[k] = struct{}{}
}
}
cols := make([]string, 0, len(set))
for k := range set {
cols = append(cols, k)
}
sort.Strings(cols)
return cols
}
// cellString 把任意 JSON value 转字符串显示null → 空串;非字符串/数字 → JSON 编码)。
func cellString(v interface{}) string {
switch x := v.(type) {
case nil:
return ""
case string:
return x
case bool:
if x {
return "true"
}
return "false"
case float64:
// 整数值不输出小数id=101 而不是 101.000000)。
if x == float64(int64(x)) {
return fmt.Sprintf("%d", int64(x))
}
return fmt.Sprintf("%g", x)
}
b, err := json.Marshal(v)
if err != nil {
return fmt.Sprintf("%v", v)
}
return string(b)
}
// dmlSummary 把 sql_type + affected_rows 渲染成 "N row(s) <verb>" 字符串。
//
// 动词映射INSERT → inserted / UPDATE → updated / DELETE → deleted / MERGE → merged。
// 未知 sql_type 默认 "affected"。
func dmlSummary(sqlType string, affectedRows interface{}) string {
n := intOrZero(affectedRows)
verb := dmlVerb(sqlType)
return fmt.Sprintf("%d row%s %s", n, plural(n), verb)
}
// isDMLType 判断 sql_type 是否是行级 DML带 affected_rows 语义)。
// 真机 boe wireSELECT 走表格、INSERT/UPDATE/DELETE/MERGE 走行数摘要、其余CREATE_TABLE /
// DROP_TABLE / ALTER_TABLE / TRUNCATE / CREATE_INDEX ...)一律按 DDL 处理。
func isDMLType(sqlType string) bool {
switch strings.ToUpper(sqlType) {
case "INSERT", "UPDATE", "DELETE", "MERGE":
return true
}
return false
}
func dmlVerb(sqlType string) string {
switch strings.ToUpper(sqlType) {
case "INSERT":
return "inserted"
case "UPDATE":
return "updated"
case "DELETE":
return "deleted"
case "MERGE":
return "merged"
}
return "affected"
}
func plural(n int64) string {
if n == 1 {
return ""
}
return "s"
}
// errorSummary 从 ERROR 哨兵的 data 字段({code, message} JSON解析出 "message [code]" 形态。
// 解析失败时回退到原文。
func errorSummary(data string) string {
if data == "" {
return "(unknown error)"
}
var e struct {
Code interface{} `json:"code"`
Message string `json:"message"`
}
if err := json.Unmarshal([]byte(data), &e); err != nil {
return data
}
codeStr := codeString(e.Code)
if codeStr != "" {
return fmt.Sprintf("%s [%s]", e.Message, codeStr)
}
return e.Message
}
// codeString 处理 code 字段在 wire 上可能是 int / "k_dl_1300015" / 数字字符串等多形态。
func codeString(c interface{}) string {
switch x := c.(type) {
case nil:
return ""
case string:
// "k_dl_1300015" → 抽 1300015纯数字保持原样。
if strings.HasPrefix(x, "k_dl_") {
return strings.TrimPrefix(x, "k_dl_")
}
return x
case float64:
return fmt.Sprintf("%d", int64(x))
}
return ""
}
// intOrZero 把 JSON number 转 int64nil / 类型不匹配返回 0。
func intOrZero(raw interface{}) int64 {
if n, ok := numericAsFloat(raw); ok {
return int64(n)
}
return 0
}