효율적인 방식으로 SQL NULL 값 및 JSON 작업
이 기사에서는 Go에서 SQL NULL 값 작업 시 발생하는 딜레마와 이를 처리하는 방법을 다룹니다. JSON 표현을 효과적으로.
int64, string 등 Go 유형을 활용하는 경우 null 값을 직접 저장할 수 없습니다. 그러나 이 목적으로 sql.NullInt64 및 sql.NullString을 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 유형이 구조체에 포함되어 json 패키지를 사용하여 JSON으로 변환되면 결과 형식은 일반 int64 및 문자열 유형을 사용할 때 얻은 형식과 다릅니다.
이러한 차이는 다음의 JSON 표현으로 인해 발생합니다. sql.Null*** 유형에는 기본적으로 구조체 자체이기 때문에 추가 수준이 포함됩니다. 결과적으로 원하는 JSON 형식을 얻기 위한 해결 방법이 필요합니다.
SQL 데이터베이스에서 NULL 값 사용을 포기하는 대신 실행 가능한 솔루션 중 하나는 json을 구현하는 사용자 정의 유형을 생성하는 것입니다. Marshaller 및 json.Unmarshaler 인터페이스. sql.NullInt64 유형을 포함함으로써 JSON 처리를 제어하는 동시에 SQL 메서드를 유지합니다. 다음은 이 접근 방식을 보여주는 예입니다.
type JsonNullInt64 struct { sql.NullInt64 } func (v JsonNullInt64) MarshalJSON() ([]byte, error) { if v.Valid { return json.Marshal(v.Int64) } else { return json.Marshal(nil) } } func (v *JsonNullInt64) UnmarshalJSON(data []byte) error { // Unmarshalling into a pointer will let us detect null var x *int64 if err := json.Unmarshal(data, &x); err != nil { return err } if x != nil { v.Valid = true v.Int64 = *x } else { v.Valid = false } return nil }
sql.NullInt64 대신 이 사용자 정의 유형을 활용하면 JSON 표현이 원하는 형식에 맞춰집니다.
이 솔루션을 시연하려면 다음을 수행하세요. Go 플레이그라운드에서 다음 코드를 실행하세요.
func main() { type Person struct { Age int64 `json:"age"` AgeJson JsonNullInt64 `json:"ageJson"` } p := Person{ Age: 10, AgeJson: sql.NullInt64{Int64: 0, Valid: true}, } b, _ := json.Marshal(p) fmt.Println(string(b)) }
출력은 다음과 유사합니다. 다음:
{"age":10,"ageJson":10}
이 접근 방식을 사용하면 SQL과 JSON 모두에서 NULL 값을 원활하게 처리하여 데이터 표현의 일관성을 유지할 수 있습니다.
위 내용은 Go에서 SQL NULL 값과 해당 JSON 표현을 효율적으로 처리하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Golang은 높은 동시성 작업에 더 적합하지만 Python은 유연성에 더 많은 장점이 있습니다. 1. Golang은 Goroutine 및 채널을 통해 동시성을 효율적으로 처리합니다. 2. Python은 GIL의 영향을받는 스레딩 및 Asyncio에 의존하지만 여러 동시성 방법을 제공합니다. 선택은 특정 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Golang과 C의 성능 차이는 주로 메모리 관리, 컴파일 최적화 및 런타임 효율에 반영됩니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 메커니즘은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 2) C의 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화는 재귀 컴퓨팅에서 더 효율적입니다.

선택 GOLANGFORHIGHERFERFERFORMANDCONDCURRENCY, TILDFORBECTERVICES 및 NNETWORKPRAMPHING; SELECTPYTHONFORRAPIDDEVENTURMENT, DATASCIENCE 및 MACHINEARNINGDUETOITSTINTIVENDEXTENDIVERIRIES.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.

Golang과 Python은 어떤 측면에서 사용하기 쉽고 부드러운 학습 곡선을 가지고 있습니까? Golang은 높은 동시성과 고성능 요구에 더 적합하며, 학습 곡선은 C 언어 배경을 가진 개발자에게는 비교적 온화합니다. Python은 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 더 적합하며 학습 곡선은 초보자에게 매우 매끄 럽습니다.

Golang과 C는 각각 공연 경쟁에서 고유 한 장점을 가지고 있습니다. 1) Golang은 높은 동시성과 빠른 발전에 적합하며 2) C는 더 높은 성능과 세밀한 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

Golang은 빠른 개발 및 동시 프로그래밍에 적합한 반면 C는 극심한 성능과 기본 제어가 필요한 프로젝트에 더 적합합니다. 1) Golang의 동시성 모델은 Goroutine 및 Channel을 통한 동시성 프로그래밍을 단순화합니다. 2) C의 템플릿 프로그래밍은 일반적인 코드 및 성능 최적화를 제공합니다. 3) Golang의 쓰레기 수집은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. C의 메모리 관리는 복잡하지만 제어는 괜찮습니다.

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