Go 언어를 사용하여 MySQL 데이터베이스에서 데이터 작업의 사후 검증

인터넷의 급속한 발전과 클라우드 컴퓨팅의 대중화로 인해 대규모 데이터 처리가 점점 더 중요한 주제가 되었습니다. 성숙한 관계형 데이터베이스로서 MySQL 데이터베이스는 데이터 저장 및 데이터 처리에서 중요한 역할을 합니다.

일부 복잡한 비즈니스 시나리오의 경우 데이터베이스 작업에 대해 몇 가지 추가 처리를 수행해야 합니다. 이 작업을 "사후 검증"이라고 합니다. 이 기사에서는 주로 Go 언어로 MySQL 데이터베이스 데이터 작업의 사후 검증을 수행하기 위해 일부 도구를 사용하는 방법을 소개합니다.

1. 검증 개요

사후 검증은 데이터베이스 데이터 작업이 완료된 후 반환된 결과를 검증하여 데이터의 무결성과 정확성을 보장할 수 있습니다. 다음과 같은 측면으로 나눌 수 있습니다.

1. 데이터 유형 확인
   예: 입력 데이터 유형이 데이터베이스 필드의 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 요구 사항을 충족하지 않으면 사용자에게 다시 묻는 메시지가 표시됩니다. -입력하지 않으면 예외가 발생합니다.
2. 제약 조건 확인
   예: 삽입하려는 데이터에 대해 테이블의 FOREIGN KEY, UNIQUE, CHECK, NOT NULL 및 기타 제약 조건을 충족하는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 사용자에게 수정하라는 메시지가 표시됩니다. 예외가 발생합니다.
3. 무결성 검증
   예: 수정하거나 삭제할 데이터가 존재하는지 확인하고 존재하지 않는 경우 사용자에게 메시지를 표시하거나 예외를 발생시킵니다.
4. 보안 확인
   예: 관리자 권한이 필요한 작업의 경우 현재 사용자에게 작업을 수행할 권한이 있는지 확인하세요. 그렇지 않은 경우 사용자에게 메시지를 표시하거나 예외를 발생시킵니다.

2. 데이터 작업의 사후 검증을 위해 Go 언어를 사용하세요

언어와 함께 제공되는 SQL 패키지는 기본적인 데이터베이스 작업을 제공하지만 사후 검증은 포함하지 않습니다. 이 기사에서는 사후 검증을 구현하기 위해 일반적으로 사용되는 두 가지 Go 언어 도구를 소개합니다.

1. GORM 도구

GORM은 MySQL, PostgreSQL, SQLite 및 SQL 서버를 지원하는 ORM 라이브러리로, 이를 통해 데이터베이스 작업을 보다 편리하고 안전하게 수행할 수 있습니다. 모델 구조는 테이블과 필드에 주석을 달 수 있으며 이러한 주석은 사후 검증을 위한 더 많은 기반을 제공할 수 있습니다. 데이터를 삽입하거나 업데이트하기 전에 Preload() 메서드와 콜백 함수를 통해 데이터베이스에서 GORM 작업의 수명 주기에서 실행하려는 코드를 추가할 수 있습니다.

예를 들어, 다음 코드는 데이터 삽입에 GORM을 사용하는 방법을 보여줍니다.

import (
  "gorm.io/driver/mysql"
  "gorm.io/gorm"
)

type User struct {
  gorm.Model
  Name   string
  Age    uint8
  Email  string
}

func main() {
  dsn := "root:password@tcp(127.0.0.1:3306)/test_db?charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local"
  db, err := gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{})
  if err != nil {
    panic("failed to connect database")
  }

  user := User{Name: "Leo", Age: 18, Email: "leo@example.com"}
  db.Create(&user)
}

위 코드를 더욱 안전하게 만들려면 데이터에 대한 일부 확인이 필요합니다. 예를 들어, 사용자 구조의 이름 및 이메일 필드에 길이 제한을 추가하고 사용자 입력이 비어 있는지 확인할 수 있습니다. 데이터를 삽입하기 전에 GORM의 콜백 기능을 사용하여 확인할 수 있습니다.

func (u *User) BeforeCreate(tx *gorm.DB) (err error) {
  if len(u.Name) == 0 || len(u.Name) > 50 {
    return errors.New("invalid user name")
  }
  if len(u.Email) == 0 || len(u.Email) > 50 {
    return errors.New("invalid email")
  }
  return
}

func main() {
  // Code ...
  user := User{Name: "Leo", Age: 18, Email: "leo@example.com"}
  if err := db.Create(&user).Error; err != nil {
    panic(err)
  }
}

여기서 BeforeCreate 함수는 생성 작업 전 확인을 나타냅니다. 데이터가 요구 사항을 충족하지 않으면 오류가 반환됩니다. 생성 작업은 데이터 검증이 통과된 후에만 실행됩니다.

GORM은 콜백 기능을 사용하여 업데이트, 삭제, 쿼리 및 기타 작업과 같은 다른 수명 주기에서 검증을 수행할 수도 있습니다. 이런 방식으로 데이터를 조작하기 전에 데이터를 보다 주의 깊게 확인할 수 있습니다.

2. go-validator 도구

go-validator는 Go 언어용 데이터 유효성 검사 라이브러리로, 기본 데이터 유형 확인, 정규식 확인 및 사용자 지정 유효성 검사기를 지원합니다. go-validator를 사용하면 사용자는 데이터 검증을 수행하기 전에 데이터에 대한 유형 검사, 길이 검사 및 기타 작업을 수행하여 데이터의 표준화 및 무결성을 보장할 수 있습니다.

import (
  "github.com/asaskevich/govalidator"
)

type User struct {
  Name   string `valid:"required,stringlength(1|50)"`
  Age    int    `valid:"required,integer"`
  Email  string `valid:"required,email"`
}

user := User{Name: "Leo", Age: 18, Email: "leo@example.com"}
if _, err := govalidator.ValidateStruct(user); err != nil {
  panic(err)
}

위 코드에서는 사용자 구조에 유효한 주석을 추가하고 필요한 데이터 유형, 길이 제한 및 필수 여부를 지정합니다. 매개변수를 확인할 때는 Governor.ValidationStruct() 함수만 호출하면 됩니다.

3. 요약

대규모 데이터 처리를 수행할 때는 데이터 무결성과 정확성이 중요합니다. MySQL 데이터베이스를 운영하기 전에 설명할 수 없는 다양한 오류를 방지하기 위해 몇 가지 사후 검증을 수행해야 합니다. 이번 글에서는 Go 언어에서 사후 검증을 위해 GORM, go-validator 등의 도구를 사용하는 방법을 소개합니다. MySQL 데이터베이스를 운영할 때 모든 분들께 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Go 언어를 사용하여 MySQL 데이터베이스에서 데이터 작업의 사후 검증의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!