Umfassendes Beispiel eines Golang RESTful API-Dienstes, der Gin für das Routing, Gorm für ORM und PostgreSQL als Datenbank verwendet. Dieses Beispiel umfasst die folgenden PostgreSQL-Funktionen: Datenbank- und Tabellenerstellung, Dateneinfügung und -abfrage, Indizierung, Funktionen und gespeicherte Prozeduren, Trigger, Ansichten, CTEs, Transaktionen, Einschränkungen und JSON-Verarbeitung.
1. Projekteinrichtung
Angenommen, Sie haben PostgreSQL, Golang und Go-Mod eingerichtet, initialisieren Sie das Projekt:
mkdir library-api cd library-api go mod init library-api
Projektstruktur
/library-api |-- db.sql |-- main.go |-- go.mod
2. Abhängigkeiten installieren
Installieren Sie die erforderlichen Pakete:
go get github.com/gin-gonic/gin go get gorm.io/gorm go get gorm.io/driver/postgres
3. PostgreSQL-Schema
Hier ist ein SQL-Skript zum Erstellen des Datenbankschemas:
-- Create the library database. CREATE DATABASE library; -- Connect to the library database. \c library; -- Create tables. CREATE TABLE authors ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE, bio TEXT ); CREATE TABLE books ( id SERIAL PRIMARY KEY, title VARCHAR(200) NOT NULL, -- This creates a foreign key constraint: -- It establishes a relationship between author_id in the books table and the id column in the authors table, ensuring that each author_id corresponds to an existing id in the authors table. -- ON DELETE CASCADE: This means that if an author is deleted from the authors table, all related records in the books table (i.e., books written by that author) will automatically be deleted as well. author_id INTEGER REFERENCES authors(id) ON DELETE CASCADE, published_date DATE NOT NULL, description TEXT, details JSONB ); CREATE TABLE users ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) NOT NULL, email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); -- CREATE TABLE borrow_logs ( -- id SERIAL PRIMARY KEY, -- user_id INTEGER REFERENCES users(id), -- book_id INTEGER REFERENCES books(id), -- borrowed_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, -- returned_at TIMESTAMP -- ); -- Create a partitioned table for borrow logs based on year. -- The borrow_logs table is partitioned by year using PARTITION BY RANGE (borrowed_at). CREATE TABLE borrow_logs ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INTEGER REFERENCES users(id), book_id INTEGER REFERENCES books(id), borrowed_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, returned_at TIMESTAMP ) PARTITION BY RANGE (borrowed_at); -- Create partitions for each year. -- Automatic Routing: PostgreSQL automatically directs INSERT operations to the appropriate partition (borrow_logs_2023 or borrow_logs_2024) based on the borrowed_at date. CREATE TABLE borrow_logs_2023 PARTITION OF borrow_logs FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2024-01-01'); CREATE TABLE borrow_logs_2024 PARTITION OF borrow_logs FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2025-01-01'); -- Benefit: This helps in improving query performance and managing large datasets by ensuring that data for each year is stored separately. -- Indexes for faster searching. CREATE INDEX idx_books_published_date ON books (published_date); CREATE INDEX idx_books_details ON books USING GIN (details); -- GIN Index (Generalized Inverted Index). It is particularly useful for indexing columns with complex data types like arrays, JSONB, or text search fields -- Add a full-text index to the title and description of books CREATE INDEX book_text_idx ON books USING GIN (to_tsvector('english', title || ' ' || description)); -- to_tsvector('english', ...) converts the concatenated title and description fields into a Text Search Vector (tsv) suitable for full-text searching. -- The || operator concatenates the title and description fields, so both fields are indexed together for searching. -- 'english' specifies the language dictionary, which helps with stemming and stop-word filtering. -- Create a simple view for books with author information. CREATE VIEW book_author_view AS SELECT books.id AS book_id, books.title, authors.name AS author_name FROM books JOIN authors ON books.author_id = authors.id; -- Create a view to get user borrow history CREATE VIEW user_borrow_history AS SELECT u.id AS user_id, u.name AS user_name, b.title AS book_title, bl.borrowed_at, bl.returned_at FROM users u JOIN borrow_logs bl ON u.id = bl.user_id JOIN books b ON bl.book_id = b.id; -- Use a CTE to get all active borrow logs (not yet returned) WITH active_borrows AS ( SELECT * FROM borrow_logs WHERE returned_at IS NULL ) SELECT * FROM active_borrows; -- Function to calculate the number of books borrowed by a user. -- Creates a function that takes an INT parameter user_id and returns an INT value. If the function already exists, it will replace it. CREATE OR REPLACE FUNCTION get_borrow_count(user_id INT) RETURNS INT AS $$ -- is a placeholder for the first input. When the function is executed, PostgreSQL replaces with the actual user_id value that is passed in by the caller. SELECT COUNT(*) FROM borrow_logs WHERE user_id = ; $$ LANGUAGE SQL; -- AS $$ ... $$: This defines the body of the function between the dollar signs ($$). -- LANGUAGE SQL: Specifies that the function is written in SQL. -- Trigger to log activities. CREATE TABLE activity_logs ( id SERIAL PRIMARY KEY, description TEXT, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE OR REPLACE FUNCTION log_activity() RETURNS TRIGGER AS $$ BEGIN INSERT INTO activity_logs (description) -- NEW refers to the new row being inserted or modified by the triggering event. VALUES ('A borrow_log entry has been added with ID ' || NEW.id); -- The function returns NEW, which means that the new data will be used as it is after the trigger action. RETURN NEW; END; $$ LANGUAGE plpgsql; -- It uses plpgsql, which is a procedural language in PostgreSQL CREATE TRIGGER log_borrow_activity AFTER INSERT ON borrow_logs FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION log_activity(); -- Add a JSONB column to store metadata ALTER TABLE books ADD COLUMN metadata JSONB; -- Example metadata: {"tags": ["fiction", "bestseller"], "page_count": 320}
4. Golang-Code
Hier ist ein vollständiges Beispiel einer RESTful-API mit Gin und GORM:
package main import ( "net/http" "time" "github.com/gin-gonic/gin" "gorm.io/driver/postgres" "gorm.io/gorm" ) type Author struct { ID uint `gorm:"primaryKey"` Name string `gorm:"not null;unique"` Bio string } type Book struct { ID uint `gorm:"primaryKey"` Title string `gorm:"not null"` AuthorID uint `gorm:"not null"` PublishedDate time.Time `gorm:"not null"` Details map[string]interface{} `gorm:"type:jsonb"` } type User struct { ID uint `gorm:"primaryKey"` Name string `gorm:"not null"` Email string `gorm:"not null;unique"` CreatedAt time.Time } type BorrowLog struct { ID uint `gorm:"primaryKey"` UserID uint `gorm:"not null"` BookID uint `gorm:"not null"` BorrowedAt time.Time `gorm:"default:CURRENT_TIMESTAMP"` ReturnedAt *time.Time } var db *gorm.DB func initDB() { dsn := "host=localhost user=postgres password=yourpassword dbname=library port=5432 sslmode=disable" var err error db, err = gorm.Open(postgres.Open(dsn), &gorm.Config{}) if err != nil { panic("failed to connect to database") } // Auto-migrate models. db.AutoMigrate(&Author{}, &Book{}, &User{}, &BorrowLog{}) } func main() { initDB() r := gin.Default() r.POST("/authors", createAuthor) r.POST("/books", createBook) r.POST("/users", createUser) r.POST("/borrow", borrowBook) r.GET("/borrow/:id", getBorrowCount) r.GET("/books", listBooks) r.Run(":8080") } func createAuthor(c *gin.Context) { var author Author if err := c.ShouldBindJSON(&author); err != nil { c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()}) return } if err := db.Create(&author).Error; err != nil { c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return } c.JSON(http.StatusOK, author) } func createBook(c *gin.Context) { var book Book if err := c.ShouldBindJSON(&book); err != nil { c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()}) return } if err := db.Create(&book).Error; err != nil { c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return } c.JSON(http.StatusOK, book) } func createUser(c *gin.Context) { var user User if err := c.ShouldBindJSON(&user); err != nil { c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()}) return } if err := db.Create(&user).Error; err != nil { c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return } c.JSON(http.StatusOK, user) } // The Golang code does not need changes specifically to use the partitioned tables; the partitioning is handled by PostgreSQL // you simply insert into the borrow_logs table, and PostgreSQL will automatically route the data to the correct partition. func borrowBook(c *gin.Context) { var log BorrowLog if err := c.ShouldBindJSON(&log); err != nil { c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()}) return } tx := db.Begin() if err := tx.Create(&log).Error; err != nil { tx.Rollback() c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return } tx.Commit() c.JSON(http.StatusOK, log) } func getBorrowCount(c *gin.Context) { userID := c.Param("id") var count int if err := db.Raw("SELECT get_borrow_count(?)", userID).Scan(&count).Error; err != nil { c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return } c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"borrow_count": count}) } // When querying a partitioned table in PostgreSQL using Golang, no changes are needed in the query logic or code. // You interact with the parent table (borrow_logs in this case) as you would with any normal table, and PostgreSQL automatically manages retrieving the data from the appropriate partitions. // Performance: PostgreSQL optimizes the query by scanning only the relevant partitions, which can significantly speed up queries when dealing with large datasets. // Here’s how you might query the borrow_logs table using GORM, even though it’s partitioned: func getBorrowLogs(c *gin.Context) { var logs []BorrowLog if err := db.Where("user_id = ?", c.Param("user_id")).Find(&logs).Error; err != nil { c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()}) return } c.JSON(http.StatusOK, logs) } func listBooks(c *gin.Context) { var books []Book db.Preload("Author").Find(&books) c.JSON(http.StatusOK, books) }
Erklärung des Golang-Codes:
- Datenbankinitialisierung: Stellt eine Verbindung zur PostgreSQL-Datenbank her und initialisiert GORM.
- Routen: Definiert Routen zum Erstellen von Autoren, Büchern, Benutzern, zum Ausleihen von Büchern und zum Abrufen der Ausleihanzahl.
- Transaktionsabwicklung: Verwendet beim Ausleihen eines Buches eine Transaktion, um die Konsistenz sicherzustellen.
- Preload: Verwendet GORMs Preload, um verwandte Tabellen (Autoren mit Büchern) zu verbinden.
- Aufruf einer gespeicherten Prozedur: Verwendet db.Raw, um eine benutzerdefinierte PostgreSQL-Funktion zur Berechnung der Ausleihanzahl aufzurufen.
5. Ausführen der API
- Führen Sie das PostgreSQL-SQL-Skript aus, um Tabellen, Indizes, Ansichten, Funktionen und Trigger zu erstellen.
-
Starten Sie den Golang-Server mit
go run main.go
Jetzt verfügen Sie über eine umfassende Golang RESTful API, die verschiedene PostgreSQL-Funktionen abdeckt und es zu einem robusten Beispiel für Schulungen oder Interviews macht.
6. Einige weitere Funktionen hinzufügen.
Lassen Sie uns das Golang RESTful API-Beispiel mit zusätzlichen PostgreSQL-Funktionen erweitern, indem wir Ansichten, CTEs (Common Table Expressions) und Volltextindizierung integrieren und JSON-Verarbeitung. Jede dieser Funktionen wird mit relevanten PostgreSQL-Tabellendefinitionen und Golang-Code zur Interaktion mit ihnen demonstriert.
Das Datenschema für diesen Teil ist bereits aus dem letzten Abschnitt vorbereitet, daher müssen wir nur noch mehr Golang-Code hinzufügen.
mkdir library-api cd library-api go mod init library-api
Zusammenfassung der Funktionen:
- Ansichten: Vereinfachen Sie den Zugriff auf Daten mit der Ansicht „user_borrow_history“, wodurch komplexe Verknüpfungen einfacher abgefragt werden können.
- CTEs: Verwenden Sie WITH-Klauseln für organisierte Abfragen wie das Abrufen aktiver Ausleihprotokolle.
- Volltextindex: Verbessern Sie die Suchfunktionen für Bücher mit einem GIN-Index auf to_tsvector.
-
JSON-Verarbeitung:
- Speichern und aktualisieren Sie umfangreiche Metadaten mithilfe des JSONB-Typs.
- getBookTags ruft ein bestimmtes JSON-Feld (Tags) aus der Metadaten-JSONB-Spalte ab.
- updateBookPageCount aktualisiert oder fügt das Feld page_count in der Metadaten-JSONB-Spalte hinzu.
Durch die Verwendung von db.Raw und db.Exec für Roh-SQL mit GORM können Sie die leistungsstarken Funktionen von PostgreSQL nutzen und gleichzeitig die ORM-Funktionen von GORM für andere Teile Ihrer Anwendung beibehalten. Dies macht die Lösung sowohl flexibel als auch funktionsreich.
7. Weitere erweiterte Funktionen
In diesem erweiterten Beispiel zeige ich, wie die folgenden Funktionen mithilfe von Golang und PostgreSQL integriert werden:
- VACUUM: Wird verwendet, um den von toten Tupeln belegten Speicher zurückzugewinnen und ein Aufblähen des Tisches zu verhindern.
- MVCC: Ein Konzept, das gleichzeitige Transaktionen durch die Verwaltung verschiedener Zeilenversionen ermöglicht.
- Fensterfunktionen: Wird zum Durchführen von Berechnungen für eine Reihe von Tabellenzeilen verwendet, die sich auf die aktuelle Zeile beziehen.
1. Verwendung von VACUUM in Golang
VACUUM wird normalerweise als Wartungsaufgabe verwendet, nicht direkt aus dem Anwendungscode. Sie können es jedoch zu Verwaltungszwecken mit GORMs Exec ausführen:
/library-api |-- db.sql |-- main.go |-- go.mod
- VACUUM ANALYZE Bücher: Stellt Speicherplatz wieder her und aktualisiert Statistiken, die vom Abfrageplaner für die Büchertabelle verwendet werden.
- Der Betrieb von VACUUM erfolgt im Allgemeinen außerhalb der Hauptverkehrszeiten oder als Teil eines Wartungsskripts und nicht bei jeder Anforderung.
2. MVCC (Multi-Version Concurrency Control) verstehen
PostgreSQLs MVCC ermöglicht gleichzeitige Transaktionen durch die Beibehaltung verschiedener Zeilenversionen. Hier ist ein Beispiel, wie man das MVCC-Verhalten in Golang mithilfe von Transaktionen demonstriert:
go get github.com/gin-gonic/gin go get gorm.io/gorm go get gorm.io/driver/postgres
- FÜR UPDATE: Sperrt die ausgewählte Zeile für Aktualisierungen während der Transaktion und verhindert so, dass andere Transaktionen sie ändern, bis die aktuelle abgeschlossen ist.
- Dies stellt die Konsistenz beim gleichzeitigen Zugriff sicher und zeigt, wie MVCC gleichzeitige Lesevorgänge zulässt, Zeilen jedoch für Aktualisierungen sperrt.
3. Verwenden von Fensterfunktionen mit GORM
Fensterfunktionen werden verwendet, um Berechnungen für eine Reihe von Tabellenzeilen durchzuführen, die sich auf die aktuelle Zeile beziehen. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung einer Fensterfunktion zur Berechnung der laufenden Summe der ausgeliehenen Bücher für jeden Autor:
mkdir library-api cd library-api go mod init library-api
- SUM(COUNT(bl.id)) OVER (PARTITION BY a.id ORDER BY bl.borrowed_at): Eine Fensterfunktion, die die laufende Summe der ausgeliehenen Bücher für jeden Autor berechnet, sortiert nach dem ausgeliehenen_at-Datum.
- Dies kann Erkenntnisse darüber liefern, wie sich die Ausleihtrends im Laufe der Zeit für jeden Autor ändern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGolang RESTful API mit Gin, Gorm, PostgreSQL. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

In Go ist die Verwendung von Mutexes und Schlössern der Schlüssel zur Gewährleistung der Gewindesicherheit. 1) Verwenden Sie Sync.Mutex zum gegenseitig ausschließenden Zugriff, 2) Verwenden Sie Sync.rwmutex für Lese- und Schreibvorgänge, 3) Atomoperationen zur Leistungsoptimierung verwenden. Das Beherrschen dieser Tools und deren Verwendungsfähigkeiten ist für das Schreiben effizienter und zuverlässiger gleichzeitiger Programme von wesentlicher Bedeutung.

Wie optimieren Sie die Leistung des gleichzeitigen Go -Code? Verwenden Sie die integrierten Tools von Go Getest, Gernch und PPROF für Benchmarking und Leistungsanalyse. 1) Verwenden Sie das Testpaket, um Benchmarks zu schreiben, um die Ausführungsgeschwindigkeit gleichzeitiger Funktionen zu bewerten. 2) Verwenden Sie das PPROF -Tool, um die Leistungsanalyse durchzuführen und Engpässe im Programm zu identifizieren. 3) Passen Sie die Einstellungen für die Müllsammlung an, um die Auswirkungen auf die Leistung zu verringern. 4) Optimieren Sie den Kanalbetrieb und begrenzen Sie die Anzahl der Goroutinen, um die Effizienz zu verbessern. Durch kontinuierliches Benchmarking und Leistungsanalyse kann die Leistung des gleichzeitigen GO -Codes effektiv verbessert werden.

Methoden zur Vermeidung häufiger Fallstricke der Fehlerbehandlung in gleichzeitigen GO -Programmen umfassen: 1. Fehlervermehrung, 2. Timeout, 3. Aggregationsfehler, 4. Kontextverwaltung verwenden, 5. Fehlerverpackung, 6. Protokollierung, 7. Testen. Diese Strategien tragen dazu bei, Fehler in gleichzeitigen Umgebungen effektiv zu behandeln.

ImplicitInterfaceImplementationingoMbodiesDucktyPingByAlleWingTypestosAnterfacesWitHoutePicitDeclaration.1) ITpromotesFlexibilitätsmodularitätsByfocusingonBehavior.2) ChallengeSIncludeupdatingMethodSignaturesandtrackingImplementierungen.3) Tools

In der Go-Programmierung sind Möglichkeiten zur effektiven Verwaltung von Fehlern zu gehören: 1) Verwendung von Fehlerwerten anstelle von Ausnahmen, 2) Verwendung von Fehlerverpackungstechniken, 3) Definieren von benutzerdefinierten Fehlertypen, 4) Wiederverwendung von Fehlerwerten für die Leistung, 5) unter Verwendung von Panik und Erholung mit Vorsicht, 6), dass Fehlermeldungen klar und konsistent sind, 7) Fehlerbehandlungsstrategien, 8). Diese Praktiken und Muster helfen dabei, robusteren, wartbaren und effizienteren Code zu schreiben.

Die Implementierung der Parallelität in GO kann durch die Verwendung von Goroutinen und Kanälen erreicht werden. 1) Verwenden Sie Goroutines, um parallel auf Aufgaben wie Musik zu genießen und Freunde gleichzeitig im Beispiel zu beobachten. 2) Übertragen Sie Daten zwischen Goroutinen über Kanäle wie Hersteller- und Verbrauchermodelle sicher. 3) Vermeiden Sie den übermäßigen Gebrauch von Goroutinen und Deadlocks und entwerfen Sie das System vernünftigerweise, um gleichzeitige Programme zu optimieren.

GooffersmultipleApproachesforbuildingConcurrentdatastruten, einschließlich Mutexes, Kanäle, Andatomikoperationen.1) mutexesSimpletheadsafetyButcancauSePerformanceBottlenecks.2) Kanäle und AchtelitätButMaybulformapty.3) AtomicoperationsArlabilitybutMayBlormapty.3) AtomicoperationsAreeFloreffullormape.3) AtomicoperationssArefulierungen

Go'SErrorHandlingisexplicit, behandelndeRorsasRekturnedValuesRatherthanexceptions, im Gegensatz zu Pythonandjava.1) Go'sApproACHENSERRORAWARNINESSINESSBUTCANSEADTOVERBOSECODE.2) PythonandjavausexceptionsforclowcodeButMercodeButMaymaysButMaymaymakemisrors.3) go'smetrownrownowsbutMaymaysButMaymaymaysErrors.3) go'smetrownrownowsbutMaymaysButMaymaysButMaymaymaysErors.3) GO'SmodpscodeButMoStesButMaymaysButMaymaysButMaymaysButMaymaymaymakernrors


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

PHPStorm Mac-Version
Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool

SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.
