新しい ORM が必要な理由
実際には、利用可能な優れた ORM がいくつかありますが、それらは私のニーズを満たしていませんでした。それで、私は何がしたかったのですか?
- 高性能
- コードとしてのスキーマ
- 静的に型付けされ生成された API コード
- 生成されるファイルの量が少ない
- シンプルかつ機能的
- RawSQL の簡単な使用法
- 結合関係時のシングル データベース ヒット フィルター
現時点では、企業が私が述べたすべてのことをうまくやっているとは言えません。しかし、それはそうすることを目的としています。
それでは、企業が何をしているのか見てみましょう。
高性能
ベンチマークのソース コードはここでご覧いただけます。
https://github.com/MrSametBurgazoglu/go-orm-benchmarks/tree/enterprise
ご覧のとおり、エンタープライズは非常に優れたパフォーマンスを発揮しています。
コードとしてのスキーマ
他の多くの企業と同様に、企業はコードから DB モデルを生成します。
ここに小さな例があります
// db_models/account.go package db_models import ( "github.com/MrSametBurgazoglu/enterprise/models" "github.com/google/uuid" ) func Account() *models.Table { idField := models.UUIDField("ID").DefaultFunc(uuid.New) tb := &models.Table{ Fields: []models.FieldI{ idField, models.StringField("Name"), models.StringField("Surname"), models.UUIDField("TestID").SetNillable(), }, Relations: []*models.Relation{ models.ManyToOne(TestName, idField.DBName, "test_id"), models.ManyToMany(GroupName, "account_id", "group_id", "id", AccountGroupName), }, } tb.SetTableName(AccountName) tb.SetIDField(idField) return tb }
// generate/generate.go package main import ( "example/db_models" "github.com/MrSametBurgazoglu/enterprise/generate" ) func main() { generate.Models( db_models.Test(), db_models.Account(), db_models.Group(), ) }
上記のスクリプトを実行すると、models という名前のパッケージが作成され、model.go と model_predicates.go という名前の各テーブルに 2 つのファイルが配置されます。そして、db を使用するための client.go があります。
静的に型付けされ生成された API コード
モデルを自動生成した後、モデルを作成して取得できます。
import "/your/project/models" // your auto-generated models package func main() { db, err := models.NewDB(dbUrl) if err != nil { panic(err) } ctx := context.Background() account := models.NewAccount(ctx, db) account.SetName("name") account.SetSurname("surname") err = account.Create()//row added to table if err != nil { log.Fatal(err) } }
import "/your/project/models" // your auto-generated models package func main() { db, err := models.NewDB(dbUrl) if err != nil { panic(err) } ctx := context.Background() account := models.NewAccount(ctx, db) account.Where(account.IsIDEqual(uuid.New())) err = account.Get()//row variables set to account struct if err != nil { log.Fatal(err) } }
生成量の少ないファイル
前に述べたように、企業はテーブルごとに 2 つのファイルと、それらすべてを使用する 1 つのクライアント ファイルを生成します。ほとんどのケースを独自のパッケージで処理するため、よりクリーンな構造が得られます。
シンプルかつ機能的
Enterprise は、DB フィールドとのシンプルかつ機能的な対話を目指しています。このため、フィールドにはヘルパー関数があります。
テーブルに face_id という名前の nillable uuid があり、それを *uuid で表すとします。 Enterprise はヘルパー関数を生成して文字列で設定します。そうすれば、その変数のポインタを取得する必要がなくなります。
func (t *Account) SetFaceIDValue(v uuid.UUID)
uuid フィールドがある場合は、パーサー ヘルパーが作成されます。
func (t *Account) ParseFaceID(v string) error
一部の値の型には IN 句があります。
func (t *Account) FaceIDIN(v ...uuid.UUID) bool func (t *Account) FaceIDNotIN(v ...uuid.UUID) bool
time.Time の場合、これらのヘルパー関数が作成されます。
func (t *Account) FormatCreatedAt(v string) string func (t *Account) ParseCreatedAt(layout, value string) error
RawSQL の簡単な使い方
企業は複雑なクエリを作成できますが、RawSQL は常に必要になります。そのため、models.IDatabase を使用して pgx と対話することができます。必要に応じて、生の SQL 結果をデータベース モデルまたはリレーションを使用して作成したカスタム構造体にスキャンする計画があります。
結合関係時のシングル データベース ヒット フィルター
Enterprise を他と区別する最も重要な機能の 1 つは、リレーションを結合し、単一のクエリでフィルタリングできることです。
一例としてはこんな感じです。テストのスコアが 80 点を超える、生徒の間違ったテスト問題を見つけてみましょう。
// db_models/account.go package db_models import ( "github.com/MrSametBurgazoglu/enterprise/models" "github.com/google/uuid" ) func Account() *models.Table { idField := models.UUIDField("ID").DefaultFunc(uuid.New) tb := &models.Table{ Fields: []models.FieldI{ idField, models.StringField("Name"), models.StringField("Surname"), models.UUIDField("TestID").SetNillable(), }, Relations: []*models.Relation{ models.ManyToOne(TestName, idField.DBName, "test_id"), models.ManyToMany(GroupName, "account_id", "group_id", "id", AccountGroupName), }, } tb.SetTableName(AccountName) tb.SetIDField(idField) return tb }
リポジトリの場合: https://github.com/MrSametBurgazoglu/enterprise
ドキュメントについては: https://mrsametburgazoglu.github.io/enterprise_docs/
以上がGolang 用の新しい PostgreSQL ORM: Enterprise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。

GOでは、ミューテックスとロックを使用することが、スレッドの安全性を確保するための鍵です。 1)相互に排他的なアクセスにsync.mutexを使用し、2)読み取りおよび書き込み操作にsync.rwmutexを使用します。これらのツールとその使用スキルをマスターすることは、効率的で信頼できる同時プログラムを作成するために不可欠です。

同時GOコードのパフォーマンスを最適化する方法は? GOEST、GOBENCH、PPROFなどのGOの組み込みツールを使用して、ベンチマークやパフォーマンス分析を行います。 1)テストパッケージを使用してベンチマークを書き込み、同時関数の実行速度を評価します。 2)PPROFツールを使用して、パフォーマンス分析を実行し、プログラム内のボトルネックを特定します。 3)ガベージ収集設定を調整して、パフォーマンスへの影響を減らします。 4)チャネル動作を最適化し、ゴルチンの数を制限して効率を改善します。継続的なベンチマークとパフォーマンス分析により、同時GOコードのパフォーマンスを効果的に改善できます。

同時GOプログラムでのエラー処理の一般的な落とし穴を回避する方法には、次のものが含まれます。1。エラー伝播、2。処理タイムアウト、3。集約エラー、4。コンテキスト管理、5。エラーラッピング、6。ロギング、7。テスト。これらの戦略は、同時環境でエラーを効果的に処理するのに役立ちます。

inclicitInterfaceImplementationingombodiesducktypingtosatisistosistosInterfaces withoutexplicitdeclaration.1)itPromotesflexulivyby byfocusingonbehavior.2)

GOプログラミングでは、エラーを効果的に管理する方法には、1)例外の代わりにエラー値の使用、2)エラーラッピング技術の使用、3)カスタムエラータイプの定義、4)パフォーマンスの再利用、パフォーマンスと回復の使用、5)エラーメッセージは明確で一貫性があることを保証する、7)エラーの処理を補うエラーこれらのプラクティスとパターンは、より堅牢で保守可能で効率的なコードを書き込むのに役立ちます。

GORoutinesとチャンネルを使用して、GOで同時性を実装できます。 1)音楽を楽しんだり、同時に友人を観察したりするなど、ゴルチンを使用して並行してタスクを実行します。 2)生産者モデルや消費者モデルなどのチャネルを介してゴルチン間でデータを安全に転送します。 3)ゴルチンやデッドロックの過度の使用を避け、同時プログラムを最適化するためにシステムを合理的に設計します。

goooffersmultipreapproaches forbuildingconcurreantdatastructures(mutexes、channels、andatomicoperations.1)mutexexexexexexexexexexexexexprovidesimprovidesedsafetybutcancauseperformancebottlenecks.2)チャネルオフェルスケーリビリティButmaybutlorempty.3)

goserrorhandlingisexplicit、treatingErrorsassedededededededededectectionsは、pythonandjava.1とは異なります


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