基本概念 Open() – creates a DB Close() - closes the DB Query() - 查询 QueryRow() -查询行 Exec() -执行操作,update,insert,delete Row - A row is not a hash map, but an abstraction of a cursor Next() Scan() 注意: DB并不是指的一个connectio
基本概念
- Open() – creates a DB
- Close() - closes the DB
- Query() - 查询
- QueryRow() -查询行
- Exec() -执行操作,update,insert,delete
- Row - A row is not a hash map, but an abstraction of a cursor
- Next()
- Scan()
注意:DB并不是指的一个connection
连接到数据库
我们以mysql为例,使用github.com/go-sql-driver/mysql,首先我们需要导入我们需要的包
<code>import ( "database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" )</code>
注意我们导入github.com/go-sql-driver/mysql 前面用了一个"",操作其实是引入该包,而不直接使用包里面的函数,而是调用了该包里面的init函数,import的时候其实是执行了该包里面的init函数,初始化了里面的变量,_操作只是说该包引入了,我只初始化里面的 init函数和一些变量,但是往往这些init函数里面是注册自己包里面的引擎,让外部可以方便的使用,就很多实现database/sql的包,在 init函数里面都是调用了sql.Register(name string, driver driver.Driver)注册自己,然后外部就可以使用了。
我们用Open()函数来打开一个database handle
<code>db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(ip:port)/database") </code>
写一个完整的:
<code>import ( "database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" "log" ) func main() { db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(ip:port)/database") if err != nil { log.Println(err) } //在这里进行一些数据库操作 defer db.Close() }</code>
我们在执行Open函数的时候,并不会去获得数据库连接有效性,当执行数据库操作的时候才会去连接,当我们需要在Open之后就知道连接的有效性的时候,可以通过Ping()来进行
<code>err = db.Ping() if err != nil { log.Println(err) }</code>
我们通常习惯使用Close来关闭数据库连接,但是sql.DB是被设计成长期有效的类型,我们不应该频繁的Open和Close,相反,我们应该建立一个sql.DB,在程序需要进行数据库操作的时候一直使用它,不要在一个方法里面进行Open和Close,应该把sql.DB作为参数传递给方法
进行数据库操作
增删改操作
Exec()方法一般用于增删改操作,这里以增加为例:
<code>stmt, err := db.Prepare("insert into user(name,age)values(?,?)") if err != nil { log.Println(err) } rs, err := stmt.Exec("go-test", 12) if err != nil { log.Println(err) } //我们可以获得插入的id id, err := rs.LastInsertId() //可以获得影响行数 affect, err := rs.RowsAffected()</code>
查询操作
一般的查询
<code> var name string var age int rows, err := db.Query("select name,age from user where id = ? ", 1) if err != nil { fmt.Println(err) } defer rows.Close() for rows.Next() { err := rows.Scan(&name, &age) if err != nil { fmt.Println(err) } } err = rows.Err() if err != nil { fmt.Println(err) } fmt.Println("name:", url, "age:", description) </code>
我们应该养成关闭rows的习惯,在任何时候,都不要忘记rows.Close().哪怕这个rows在确实循环完之后,已经自动关闭掉了,我们定义rows.Close()也是对我们没有坏处的,因为我们无法保证,rows是否会正常的循环完。
查询单条记录,
我们使用db.QueryRow()
<code> var name string err = db.QueryRow("select name from user where id = ?", 222).Scan(&name)</code>
没有结果的时候会返回err
处理空值
我们用一个name字段为空的记录来举例
<code>var name NullString err := db.QueryRow("SELECT name FROM names WHERE id = ?", id).Scan(&name) ... if name.Valid { // use name.String } else { // value is NULL }</code>
在这种情况下我们通常使用NullString,但是有时候我们并不关心值是不是Null,我们只需要吧他当一个空字符串来对待就行。这时候我们可以使用[]byte(null byte[]可以转化为空string) 或者 sql.RawBytes,
<code>var col1, col2 []byte for rows.Next() { // Scan the value to []byte err = rows.Scan(&col1, &col2) if err != nil { panic(err.Error()) // Just for example purpose. You should use proper error handling instead of panic } // Use the string value fmt.Println(string(col1), string(col2)) }</code>
使用*sql.RawBytes
<code>package main import ( "database/sql" "fmt" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" ) func main() { // Open database connection db, err := sql.Open("mysql", "user:password@/dbname") if err != nil { panic(err.Error()) // Just for example purpose. You should use proper error handling instead of panic } defer db.Close() // Execute the query rows, err := db.Query("SELECT * FROM table") if err != nil { panic(err.Error()) // proper error handling instead of panic in your app } // Get column names columns, err := rows.Columns() if err != nil { panic(err.Error()) // proper error handling instead of panic in your app } // Make a slice for the values values := make([]sql.RawBytes, len(columns)) // rows.Scan wants '[]interface{}' as an argument, so we must copy the // references into such a slice // See http://code.google.com/p/go-wiki/wiki/InterfaceSlice for details scanArgs := make([]interface{}, len(values)) for i := range values { scanArgs[i] = &values[i] } // Fetch rows for rows.Next() { // get RawBytes from data err = rows.Scan(scanArgs...) if err != nil { panic(err.Error()) // proper error handling instead of panic in your app } // Now do something with the data. // Here we just print each column as a string. var value string for i, col := range values { // Here we can check if the value is nil (NULL value) if col == nil { value = "NULL" } else { value = string(col) } fmt.Println(columns[i], ": ", value) } fmt.Println("-----------------------------------") } if err = rows.Err(); err != nil { panic(err.Error()) // proper error handling instead of panic in your app } }</code>
事务
使用db.Begin()来开启一个事务, 通过Commit()和Rollback()方法来关闭。
<code> tx := db.Begin() tx.Rollback() tx.Commit()</code>
Exec, Query, QueryRow and Prepare 方法已经全部可以在tx上面使用。使用方法和在*sql.DB是一样的,事务必须以Commit()或者Rollback()结束
The Connection Pool
在database/sql中有一个很基本的连接池,你并没有多大的控制权,仅仅可以设置SetMaxIdleConns和SetMaxOpenConns,也就是最大空闲连接和最大连接数。
<code> db.SetMaxIdleConns(n) db.SetMaxOpenConns(n)</code>

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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