GORM Golang ORM 関連付け: 関連フィールドの取得
Go 用の強力な ORM である GORM では、データベース テーブルを表す構造体間の関連付けを作成できます。このシナリオでは、Place 構造体が Town 構造体に関連付けられており、各 Place は 1 つの Town に属します。
コードでは現在、すべての Place レコードを取得していますが、各 Place に関連付けられた Town 情報を含めたいと考えています。クエリのエラーは、Place 構造体で外部キー TownID が指定されていないことです。
これを修正するには、Place 構造体を変更します。
type Place struct { ID int Name string TownID int // The foreign key Town Town }
ここで、複数のオプションがあります。関連する町データを取得します:
オプション 1: 手動読み込み (非推奨)
各場所を反復処理し、Model を使用して関連する町を手動でロードします。関連:
places := []Place{} db.Find(&places) for i, _ := range places { db.Model(places[i]).Related(&places[i].Town) }
このアプローチでは、期待される結果が得られますが、「N 1」という問題が発生します。 " 問題。場所ごとに複数のデータベース クエリが発行されます。
オプション 2: プリロード(推奨)
Place レコードの取得中に、Preload 関数を使用して関連する Town を一括ロードします。
db.Preload("Town").Find(&places)
これにより、すべての場所を取得するクエリと、すべての場所を取得するクエリの 2 つのクエリのみがトリガーされます。関連するすべての町を取得します。場所や町の数に合わせて調整できます。
期待される出力:
[{1 Place1 {1 Town1} 1} {2 Place2 {1 Town1} 1}]
以上がGORM の Place-Town Relationship で関連データを効率的に取得するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

GolangとPythonの主な違いは、並行性モデル、タイプシステム、パフォーマンス、実行速度です。 1. GolangはCSPモデルを使用します。これは、同時タスクの高いタスクに適しています。 Pythonは、I/O集約型タスクに適したマルチスレッドとGILに依存しています。 2。Golangは静的なタイプで、Pythonは動的なタイプです。 3.ゴーランコンパイルされた言語実行速度は高速であり、Python解釈言語開発は高速です。

Golangは通常Cよりも遅くなりますが、Golangはプログラミングと開発効率の同時により多くの利点があります。1)Golangのゴミ収集と並行性モデルにより、同時性の高いシナリオではうまく機能します。 2)Cは、手動のメモリ管理とハードウェアの最適化により、より高いパフォーマンスを取得しますが、開発の複雑さが高くなります。

GolangはクラウドコンピューティングとDevOpsで広く使用されており、その利点はシンプルさ、効率性、および同時プログラミング機能にあります。 1)クラウドコンピューティングでは、GolangはGoroutineおよびチャネルメカニズムを介して同時リクエストを効率的に処理します。 2)DevOpsでは、Golangの高速コンピレーションとクロスプラットフォーム機能により、自動化ツールの最初の選択肢になります。

GolangとCにはそれぞれ、パフォーマンス効率に独自の利点があります。 1)GolangはGoroutineおよびGarbage Collectionを通じて効率を向上させますが、一時停止時間を導入する場合があります。 2)Cは、手動のメモリ管理と最適化を通じて高性能を実現しますが、開発者はメモリリークやその他の問題に対処する必要があります。選択するときは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックを考慮する必要があります。

Golangは高い並行性タスクにより適していますが、Pythonには柔軟性がより多くの利点があります。 1.Golangは、GoroutineとChannelを介して並行性を効率的に処理します。 2。Pythonは、GILの影響を受けるが、複数の並行性メソッドを提供するスレッドとAsyncioに依存しています。選択は、特定のニーズに基づいている必要があります。

GolangとCのパフォーマンスの違いは、主にメモリ管理、コンピレーションの最適化、ランタイム効率に反映されています。 1)Golangのゴミ収集メカニズムは便利ですが、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

seetgolangforhighperformance andconcurrency、ithyforbackendservicesandnetworkプログラミング、selectthonforrapiddevelopment、datascience、andmachinelearningduetoistsversitydextentextensextensentensiveLibraries。

GolangとPythonにはそれぞれ独自の利点があります。Golangは高性能と同時プログラミングに適していますが、PythonはデータサイエンスとWeb開発に適しています。 Golangは同時性モデルと効率的なパフォーマンスで知られていますが、Pythonは簡潔な構文とリッチライブラリエコシステムで知られています。


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