Golang データベース接続用の接続プールを構成するにはどうすればよいですか?

Go データベース接続用の接続プールを構成するにはどうすればよいですか? Database/sql パッケージの DB タイプを使用してデータベース接続を作成し、同時接続の最大数を制御するには MaxOpenConns を設定し、アイドル状態の接続の最大数を設定するには ConnMaxLifetime を設定します。

Go データベース接続用の接続プールを構成するにはどうすればよいですか?

はじめに
データベース操作を伴う Go プログラムを作成する場合、接続プーリングは接続管理を最適化し、アプリケーションのパフォーマンスを向上させる効果的な手法です。データベース接続を事前に作成および管理することで、新しい接続を確立する際のオーバーヘッドを削減します。

接続プールの実装
Go は、接続プール機能を提供する DB タイプを含むネイティブ パッケージ database/sql を提供します。次の手順に従って、DB オブジェクトの接続プールを構成できます: database/sql，其中包含 DB 类型，它提供了连接池功能。可以通过以下步骤为 DB 对象配置连接池：

代码示例：

package main

import (
    "database/sql"
    "log"

    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

func main() {
    // 连接字符串
    connectionString := "user:password@tcp(host:port)/database"

    // 打开数据库连接，配置连接池
    db, err := sql.Open("mysql", connectionString)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer db.Close()

    // 设置最大并发连接数
    db.SetMaxOpenConns(10)

    // 设置最大空闲连接数
    db.SetMaxIdleConns(5)

    // 设置最大连接生命周期
    db.SetConnMaxLifetime(time.Minute * 5)
}

实战案例
我们以 MySQL 数据库为例来演示如何配置连接池。假设我们有一个名为 product

コード例:

package main

import (
    "context"
    "database/sql"
    "fmt"
    "log"

    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

func main() {
    // 连接字符串
    connectionString := "user:password@tcp(host:port)/database"

    // 打开数据库连接，配置连接池
    db, err := sql.Open("mysql", connectionString)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer db.Close()

    // 查询所有产品记录
    rows, err := db.QueryContext(context.Background(), "SELECT * FROM product")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer rows.Close()

    // 遍历结果行
    for rows.Next() {
        // 获取每行的值
        var id int
        var name string
        if err := rows.Scan(&id, &name); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }

        // 打印结果
        fmt.Printf("Id: %d, Name: %s\n", id, name)
    }
}

実践的なケース

🎜 MySQL データベースを例として構成方法を示します。接続プール。 product というテーブルがあり、すべての製品レコードを取得したいとします。 🎜🎜🎜コード例: 🎜🎜rrreee🎜 この例では、接続プールを作成し、それを使用してデータベース クエリを実行します。接続プーリングを構成することにより、データベース接続の管理が最適化され、特に同時実行性の高い環境でのアプリケーションのパフォーマンスが向上します。 🎜

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