Name2 string `gorm:"uniqueIndex"`
	}

	user, err := schema.Parse(&UserUnique{}, &sync.Map{}, schema.NamingStrategy{})
	if err != nil {
		t.Fatalf("failed to parse user unique, got error %v", err)
	}
	constraints := user.ParseUniqueConstraints()

	results := map[string]schema.UniqueConstraint{
		"uni_user_uniques_name1": {
			Name:  "uni_user_uniques_name1",
			Field: &schema.Field{Name: "Name1", Unique: true},
		},
	}

////

/// info | Информация

В Pydantic версии 1 метод для получения JSON Schema модели назывался `Item.schema()`, в Pydantic версии 2 метод называется `Item.model_json_schema()`.

///

Тем не менее, хотя мы не используем встроенную функциональность по умолчанию, мы всё равно используем Pydantic-модель, чтобы вручную сгенерировать JSON Schema для данных, которые мы хотим получить в YAML.

* Adicionar um **JSON Schema** para a resposta, na *operação de rota* do OpenAPI.
    * Isso será usado pela **documentação automática**.
    * Também será usado por ferramentas de geração automática de código do cliente.

Mas o mais importante:

}

func TestParseFieldWithPermission(t *testing.T) {
	user, err := schema.Parse(&UserWithPermissionControl{}, &sync.Map{}, schema.NamingStrategy{})
	if err != nil {
		t.Fatalf("Failed to parse user with permission, got error %v", err)
	}

	fields := []*schema.Field{

Ainsi, vous pouvez ajouter des données supplémentaires au schéma généré automatiquement.

Par exemple, vous pouvez décider de lire et de valider la requête avec votre propre code, sans utiliser les fonctionnalités automatiques de validation proposée par Pydantic, mais vous pouvez toujours définir la requête dans le schéma OpenAPI.

Vous pouvez le faire avec `openapi_extra` :

			}
		}

		switch rel.Type {
		case schema.BelongsTo:
			associationDB := association.DB.Session(&Session{})
			tx := associationDB.Model(reflect.New(rel.Schema.ModelType).Interface())

			_, pvs := schema.GetIdentityFieldValuesMap(association.DB.Statement.Context, reflectValue, rel.Schema.PrimaryFields)
			if pcolumn, pvalues := schema.ToQueryValues(rel.Schema.Table, rel.Schema.PrimaryFieldDBNames, pvs); len(pvalues) > 0 {

}

// SetupJoinTable setup join table schema
func (db *DB) SetupJoinTable(model interface{}, field string, joinTable interface{}) error {
	var (
		tx                      = db.getInstance()
		stmt                    = tx.Statement
		modelSchema, joinSchema *schema.Schema
	)

	err := stmt.Parse(model)
	if err != nil {
		return err
	}
	modelSchema = stmt.Schema

	err = stmt.Parse(joinTable)

	"database/sql/driver"
	"reflect"
	"strings"
	"time"

	"gorm.io/gorm/schema"
	"gorm.io/gorm/utils"
)

// prepareValues prepare values slice
func prepareValues(values []interface{}, db *DB, columnTypes []*sql.ColumnType, columns []string) {
	if db.Statement.Schema != nil {
		for idx, name := range columns {
			if field := db.Statement.Schema.LookUpField(name); field != nil {

                "get": {
                    "responses": {
                        "200": {
                            "description": "Successful Response",
                            "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                        }
                    },
                    "summary": "Get A",
                    "operationId": "get_a_a__get",
                }
            },
            "/a/b/": {

		stmt.SetColumn(sd.Field.DBName, curTime, true)

		if stmt.Schema != nil {
			_, queryValues := schema.GetIdentityFieldValuesMap(stmt.Context, stmt.ReflectValue, stmt.Schema.PrimaryFields)
			column, values := schema.ToQueryValues(stmt.Table, stmt.Schema.PrimaryFieldDBNames, queryValues)

			if len(values) > 0 {