Base de données MySQL et langage Go : Comment effectuer un traitement de segmentation interne des données ?

Avec le développement continu des applications Internet, les bases de données sont devenues le composant central de diverses applications Internet. En tant que l'une des bases de données relationnelles les plus populaires aujourd'hui, MySQL est largement utilisée dans diverses applications Internet. Pour le traitement de grandes quantités de données, il est souvent nécessaire de diviser les données en segments internes pour améliorer l'efficacité opérationnelle du programme et réduire la pression sur la base de données. Cet article expliquera comment traiter la segmentation interne des données dans la base de données MySQL et le langage Go.

1. Partitionnement de la base de données MySQL

Le partitionnement de la base de données MySQL est une méthode permettant de diviser une grande table en plusieurs petites tables. Chaque petite table devient une partition et chaque partition stocke une plage de données différente. Le partitionnement de la base de données MySQL améliore l'efficacité des requêtes de la base de données et réduit la charge sur la base de données. Les performances du système peuvent être améliorées en élargissant horizontalement le serveur de base de données, ou la plage de partition peut être réduite pour garantir la sécurité des données et améliorer l'efficacité des requêtes.

La base de données MySQL prend en charge plusieurs méthodes de partitionnement :

1. Partitionnement par hachage : le partitionnement des données via un algorithme de hachage garantit que les données stockées dans chaque partition sont fondamentalement les mêmes.
2. Partitionnement de plage : partitionnement basé sur la plage ou la plage de valeurs des données.
3. Partitionnement de colonnes : partitionnez les données en fonction de la valeur de la colonne.
4. Partitionnement de liste de colonnes : les valeurs de plusieurs colonnes partitionnent conjointement les données.
5. Partition de jeu : la table est répartie uniformément sur chaque serveur en fonction de la plage de clés primaires de chaque partition, de sorte que la quantité de données sur chaque serveur soit à peu près la même.

2. Regroupement du langage Go

Dans le langage Go, le regroupement des données peut être réalisé via une tranche et une carte. Parmi eux, slice est un type de collection ordonné qui peut être lu et écrit en fonction de l'index des données ; map est un type de collection de paires clé-valeur non ordonnée qui peut être lu et écrit en fonction de la clé.

1. regroupement de tranches

Le regroupement de tranches nécessite l'utilisation d'une boucle for pour parcourir, le regroupement en trouvant le reste du numéro de chaque élément, puis l'enregistrement des données groupées dans une nouvelle tranche. L'implémentation spécifique est la suivante :

func sliceGrouping(n int, sliceData []int) [][]int {
    grouping := make([][]int, n)   // 新建n个[]int切片，用于存放分组后的数据
    for _, v := range sliceData {  // 遍历切片数据
        index := v % n             // 对每个元素编号求余数
        grouping[index] = append(grouping[index], v)  // 将元素添加到对应切片中
    }
    return grouping
}

2. regroupement de cartes

Le regroupement de cartes doit également être parcouru via une boucle for, mais comme map est un type de collection de paires clé-valeur, les éléments peuvent être ajoutés directement à la carte correspondante. La mise en œuvre spécifique est la suivante :

func mapGrouping(n int, mapData map[string]int) map[string][]int {
    grouping := make(map[string][]int)   // 新建一个map，用于存放分组后的数据
    for k, v := range mapData {          // 遍历map数据
        index := v % n                   // 对每个元素编号求余数
        grouping[string(index)] = append(grouping[string(index)], v)  // 将元素添加到对应map中
    }
    return grouping
}

3. Traitement de segmentation interne des données

Dans les applications pratiques, les données doivent souvent être divisées et traitées pour améliorer l'efficacité opérationnelle du programme. Par exemple, dans une grande table contenant 10 000 enregistrements, lors de l'exécution d'opérations de requête, les données peuvent être divisées en 10 partitions, chaque partition contenant 1 000 enregistrements, ce qui peut améliorer efficacement l'efficacité des requêtes et réduire la pression sur la base de données. Dans la base de données MySQL, cette fonction peut être réalisée via des opérations de partition ; dans le langage Go, les données peuvent être regroupées via slice et map.

Ce qui suit est un exemple complet.Tout d'abord, créez une table nommée test dans la base de données MySQL, puis divisez la table en trois partitions via un partitionnement par hachage, et enfin interrogez et traitez les données partitionnées dans le langage Go.

1. Créez une table de test et partitionnez-la :

CREATE TABLE test (
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    age INT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id)
)
PARTITION BY HASH (id) PARTITIONS 3;  -- 将表分为3个分区

2. Interrogez les données partitionnées et traitez-les en langage Go :

func main() {
    db, err := sql.Open("mysql", "root:123456@tcp(127.0.0.1:3306)/test")  // 连接数据库
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }
    defer db.Close()

    rows, err := db.Query("SELECT * FROM test")  // 查询数据
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }
    defer rows.Close()

    data := make(map[string][]int)  // 新建一个map，用于存放分区数据
    for rows.Next() {    // 遍历查询结果
        var id, age int
        var name string
        err = rows.Scan(&id, &name, &age)
        if err != nil {
            panic(err.Error())
        }
        index := id % 3    // 对每条记录的id编号求余数
        data[string(index)] = append(data[string(index)], id)   // 将记录添加到对应的map中
    }

    fmt.Println(data)   // 输出分区数据
}

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons d'abord créé une table de test et l'avons divisée en trois partitions, puis tout les enregistrements de la table de test ont été interrogés dans le langage Go, et les enregistrements ont été divisés en trois partitions en fonction du reste du numéro d'identification, et enfin les données de partition ont été sorties. À travers les exemples ci-dessus, nous pouvons voir qu'il est très pratique d'effectuer un traitement de segmentation des données dans la base de données MySQL et le langage Go.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!