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Maisondéveloppement back-endGolangComment pouvez-vous mapper efficacement les relations de base de données un-à-plusieurs et plusieurs-à-plusieurs aux structures Go ?

How can you efficiently map one-to-many and many-to-many database relationships to Go structs?

Mappage efficace des relations de base de données un-à-plusieurs et plusieurs-à-plusieurs avec des structures dans Go

Lorsque vous travaillez avec des relations de bases de données complexes, Les mapper efficacement aux structures Go est crucial pour maintenir les performances et la maintenabilité du code. Voici quelques approches et leurs considérations :

Approche 1 : sélectionnez tous les éléments, puis sélectionnez les balises par article

Cette approche est simple mais inefficace, car elle nécessite des requêtes distinctes. pour chaque élément pour récupérer ses balises associées. Bien que cela puisse bien fonctionner pour les petits ensembles de données, cela devient coûteux pour les plus grands.

Approche 2 : Construire manuellement une jointure SQL et parcourir les lignes

Cette approche utilise un seul requête de base de données avec une jointure pour récupérer les données associées. Bien qu'elle élimine les problèmes de performances liés aux requêtes multiples, elle peut être lourde à développer et à maintenir, en particulier pour les requêtes complexes avec plusieurs jointures.

Approche 3 : agrégateurs de tableaux PostgreSQL et GROUP BY

Cette approche exploite les agrégateurs de tableaux PostgreSQL pour regrouper et agréger les données associées dans des tableaux. Bien qu'il ne s'agisse pas d'une solution directe pour le mappage aux structures Go, elle peut améliorer considérablement les performances pour les grands ensembles de données.

Solution alternative : utiliser une vue Postgres

Une approche alternative qui résout les limites des méthodes précédentes et implique la création d'une vue Postgres qui renvoie la structure de données souhaitée. La vue peut effectuer les jointures et les agrégations nécessaires, permettant une récupération efficace des données associées.

Dans l'exemple fourni, le SQL suivant peut créer une vue nommée item_tags :

create view item_tags as
select id,
  (
          select
            array_to_json(array_agg(row_to_json(taglist.*))) as array_to_json
          from (
                select tag.name, tag.id
                 from tag
                         where item_id = item.id
               ) taglist ) as tags
from item ;

Pour mapper la vue vers une structure Go, vous pouvez exécuter la requête suivante et désassembler le résultat :

type Item struct {
  ID    int
  Tags  []Tag
}

type Tag struct {
  ID    int
  Name  string
}

func main() {
  // Execute the query to fetch the data from the view
  rows, err := sql.Query("select  row_to_json(row)\nfrom (    select * from item_tags\n) row;")
  if err != nil {
    // Handle error
  }

  // Iterate through the rows and unmarshal the data
  for rows.Next() {
    var item Item
    var data []byte
    if err := rows.Scan(&data); err != nil {
      // Handle error
    }

    if err := json.Unmarshal(data, &item); err != nil {
      // Handle error
    }

    fmt.Println(item)
  }
}

Cette approche offre les avantages suivants :

  • Récupération efficace des données : La vue peut effectuer les jointures et les agrégations nécessaires, résultant en une seule requête efficace.
  • Mappage facile vers les structures Go : En renvoyant les données au format JSON, le mappage vers Go structs devient simple en utilisant la fonction json.Unmarshal.
  • Maintenabilité : La logique de la base de données est encapsulée dans la vue, ce qui facilite la maintenance et la réutilisation dans différentes applications.

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