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Wie kann man Eins-zu-Viele- und Viele-zu-Viele-Datenbankbeziehungen effizient Strukturen in Go zuordnen?

Linda Hamilton
Linda HamiltonOriginal
2024-11-11 08:55:02450Durchsuche

 How to Efficiently Map One-to-Many and Many-to-Many Database Relationships to Structs in Go?

Effiziente Zuordnung von Eins-zu-Viele- und Viele-zu-Viele-Datenbankbeziehungen zu Strukturen in Go

Hintergrund< ;/h2>

Bei der Arbeit mit einer Datenbank kommt es häufig vor, dass Eins-zu-Viele- und Viele-zu-Viele-Beziehungen auftreten. In solchen Szenarien ist eine effiziente und skalierbare Zuordnung dieser Beziehungen zu Go-Strukturen von entscheidender Bedeutung.

Empfohlener Ansatz mit PostgreSQL-Array-Aggregatoren und GROUP BY

Ein effektiver Ansatz ist Nutzung der Array-Aggregatoren und der GROUP BY-Funktionalität von PostgreSQL. Dazu gehört das Erstellen einer Ansicht, die Elemente und ihre zugehörigen Daten mithilfe einer Array-Aggregation gruppiert. Die resultierende Ansicht kann dann abgefragt werden, wobei der Array-Inhalt in eine Go-Struktur entmarshallt wird.

<br>sql := `<br>CREATE VIEW item_tags AS<br>SELECT<br> id ,<br> ARRAY_AGG(ROW_TO_JSON(taglist.*)) AS tags<br>FROM<br> (</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false">SELECT
  tag.name,
  tag.id
FROM
  tag
WHERE
  item_id = item.id

) AS taglist
GROUP BY
item.id
`
db.MustExec(sql)

Der Go-Code wäre dann:

<br>type Item struct {<br> ID int<br> Tags []Tag<br>}</p>
<p>rows, err := db.Queryx("SELECT row_to_json(row) FROM (SELECT * FROM item_tags) row")<br>für Zeilen. Next() {<br> var item Item<br> var jsonString string<br> if err := rows.Scan(&jsonString); err != nil {</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false">return err

}
if err := json.Unmarshal([]byte(jsonString), &item); err! = Null /h2>

return err
Dieser Ansatz kombiniert die Flexibilität von PostgreSQL mit der Effizienz der Array-Aggregation und des Marshallings auf Zeilenebene in Go. Es lässt sich auch bei komplexen Beziehungen nahtlos skalieren.


Alternativen



Während der empfohlene Ansatz effizient und vielseitig ist, haben die in der Frage genannten alternativen Lösungen ihre eigenen Stärken und Schwächen:

Ansatz 1 (Mehrere Abfragen):

Einfach, aber ineffizient für große Datensätze.

Ansatz 2 (Manuelle Schleife):

Weniger speicherintensiv, aber komplex und fehleranfällig.
  • Fehlgeschlagener Ansatz 3 (Struct Scanning):Theoretisch ideal, aber nicht von SQLx unterstützt.
  • Möglicher Ansatz 4 (PostgreSQL-Arrays): Ungetestet, aber möglicherweise nicht realisierbar.
  • Letztendlich hängt der beste Ansatz von den spezifischen Anforderungen der Anwendung und den verfügbaren Technologien ab.

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