1 対多および多対多のデー​​タベース関係を Go 構造体に効率的にマッピングするにはどうすればよいでしょうか?

Go で 1 対多および多対多のデー​​タベース リレーションシップを構造体に効率的にマッピングする

複雑なデータベース リレーションシップを扱う場合、それらを Go 構造体に効率的にマッピングすることは、パフォーマンスとコードの保守性を維持するために重要です。以下に、いくつかのアプローチとその考慮事項を示します。

アプローチ 1: すべてのアイテムを選択し、アイテムごとにタグを選択します

このアプローチは簡単ですが、個別のクエリが必要になるため非効率的です。各アイテムの関連タグを取得します。小規模なデータセットではうまく機能する可能性がありますが、大規模なデータセットではコストがかかります。

アプローチ 2: SQL 結合と行のループを手動で構築する

このアプローチでは、単一の関連データを取得するための結合を使用したデータベース クエリ。複数のクエリによるパフォーマンスへの影響は排除されますが、特に複数の結合を含む複雑なクエリの場合、開発と保守が面倒になる可能性があります。

アプローチ 3: PostgreSQL 配列アグリゲータと GROUP BY

このアプローチでは、PostgreSQL 配列アグリゲーターを利用して、関連するデータをグループ化し、配列に集約します。これは Go 構造体へのマッピングの直接的な解決策ではありませんが、大規模なデータセットのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

代替解決策: Postgres ビューの利用

代替アプローチ前述の方法の制限には、必要なデータ構造を返す Postgres ビューの作成が含まれます。ビューは必要な結合と集計を実行できるため、関連データを効率的に取得できます。

この例では、次の SQL で item_tags という名前のビューを作成できます。

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 ;

マップするにはビューを Go 構造体に変換すると、次のクエリを実行して結果をアンマーシャルできます:

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)
  }
}

このアプローチには次の利点があります:

• 効率的なデータ取得: ビューは必要な結合と集計を実行できるため、単一の効率的なクエリが得られます。
• Go 構造体への簡単なマッピング: データを JSON 形式で返すことにより、マッピングはjson.Unmarshal 関数を使用すると、Go 構造体が簡単になります。
• 保守性: データベース ロジックはビューにカプセル化されているため、さまざまなアプリケーション間での保守と再利用が容易になります。

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