데이터의 양이 계속 증가함에 따라 데이터를 빠르고 효율적으로 집계하고 표시하는 방법은 데이터 과학자와 엔지니어가 직면한 과제가 되었습니다. 성숙하고 안정적인 관계형 데이터베이스인 MySQL은 데이터 저장 및 처리에 있어서 높은 성능과 안정성을 갖추고 있습니다. 이 기사에서는 Go 언어를 사용하여 고성능 MySQL 데이터 집계 차트를 만드는 방법을 살펴보겠습니다.
우선 Go 언어와 MySQL 데이터베이스의 몇 가지 기본 원리를 이해해야 합니다. Go 언어는 동시 및 병렬 프로그래밍을 처리할 때 많은 장점을 갖는 빠르고 효율적인 동시 프로그래밍 지향 프로그래밍 언어입니다. MySQL은 널리 사용되고 안정적인 성능을 갖춘 오픈 소스 관계형 데이터베이스입니다.
다음으로 Go 언어를 사용하여 MySQL 데이터베이스를 연결 및 운영하는 방법과 집계 함수를 사용하여 데이터 집계 및 표시를 수행하는 방법을 소개합니다.
1. MySQL 데이터베이스에 연결
Go 언어를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결하려면 타사 라이브러리를 사용해야 합니다. 여기서는 go-sql-driver/mysql 라이브러리를 사용합니다. 다음 명령을 통해 다운로드할 수 있습니다:
go get -u github.com/go-sql-driver/mysql
MySQL 데이터베이스에 연결하려면 사용자 이름, 비밀번호, 호스트 주소 및 기타 정보를 알아야 합니다. 다음 코드를 통해 연결할 수 있습니다:
"database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)
func main() {
if err != nil {
panic(err.Error())
}
2를 사용하세요. 데이터 집계를 위한 집계 함수
다음은 평균화를 예로 들어 Go 언어를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결하여 데이터 집계 및 표시를 달성하는 방법을 보여줍니다.
먼저 MySQL 데이터베이스의 테이블에 저장할 수 있는 데이터 가져오기를 완료해야 합니다. 다음과 같은 데이터 테이블이 있다고 가정합니다.
CREATE TABLE mytable (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50),
value INT
);
다음으로 다음 코드를 실행하여 테이블에 100,000개의 레코드를 삽입합니다. 데이터:
func insertData(db *sql.DB) {
for i := 0; i < 100000; i++ {name := fmt.Sprintf("item%d", i) value := rand.Intn(100) _, err := db.Exec("INSERT INTO mytable (name, value) VALUES (?, ?)", name, value) if err != nil { panic(err.Error()) }
그러면 다음 코드를 사용하여 모든 항목의 평균을 구할 수 있습니다. 데이터 :
func getAvgValue(db *sql.DB) {
var avgValue float64 err := db.QueryRow("SELECT AVG(value) FROM mytable").Scan(&avgValue)
if err != nil {
panic(err.Error())
}
실험을 통해 데이터의 양이 100,000에 도달하면 Go 언어가 MySQL 데이터베이스를 연결하고 운영하는 데 매우 효율적이라는 것을 알 수 있습니다. . 평균을 쿼리하는 것도 매우 빠릅니다.
3. 차트를 사용하여 데이터 표시
다음으로 Go 언어와 웹 개발 프레임워크 gin을 사용하여 웹 애플리케이션을 구축하고 집계된 데이터를 차트에 표시해 보겠습니다.
먼저 gin 및 관련 종속성 패키지를 설치해야 합니다.
go get -u github.com/gin-gonic/gin
go get github.com/gin-gonic/contrib/staticgo get -u github. com/ go-sql-driver/mysql
그런 다음 다음 코드를 사용하여 집계된 데이터를 히스토그램에 표시하는 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
package main
import (
"database/sql" "fmt "
"net/http"
"github.com/gin-gonic/contrib/static"
_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)
var db *sql.DB
func main() {
initDB() defer db.Close()
// gin 프레임워크 초기화
// 정적 파일 설정 디렉토리
// 경로 추가
// 모니터 포트
}
func initDB() {
db, err = sql.Open("mysql", "user:password@tcp(host:port)/ dbname ")
if err != nil {
panic(err.Error())
func getChartData(c *gin.Context) {
Name string `json:"name"` Value float64 `json:"value"`
// 집계된 데이터
행 쿼리, err : = db.Query("SELECT name, AVG(value) AS value FROM mytable GROUP BY name") if err != nil {
panic(err.Error())
//행에 대한 데이터 형식 구성
.Next() {
var name string var value float64 err := rows.Scan(&name, &value) if err != nil { panic(err.Error()) } data = append(data, struct { Name string `json:"name"` Value float64 `json:"value"` }{Name: name, Value: value})
//Return json data
c.JSON(http.StatusOK, data)}
웹 애플리케이션에서는 gin 프레임워크와 정적 파일 디렉터리를 사용하여 다음을 통해 MySQL 데이터베이스에 집계된 데이터를 쿼리합니다. getChartData 함수를 사용하여 json 형식으로 반환합니다. 프런트 엔드 페이지에서는 타사 JavaScript 차트 라이브러리(예: ECharts, HighCharts 등)를 사용하여 데이터를 차트 표시로 쉽게 변환할 수 있습니다.
결론
위의 소개를 통해 독자들은 Go 언어를 사용하여 고성능 MySQL 데이터 집계 차트를 만드는 방법에 대해 더 깊은 이해를 갖게 되었다고 믿습니다. 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 데이터 처리를 위한 고급 프로그래밍 도구 및 기술을 사용하는 방법을 배우는 것이 점점 더 중요한 기술이 될 것입니다.위 내용은 Go 언어를 사용하여 고성능 MySQL 데이터 집계 차트를 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!