Menggunakan MySQL dalam bahasa Go untuk melaksanakan analisis agregat dan visualisasi data

Gunakan MySQL dalam bahasa Go untuk melaksanakan analisis agregat dan visualisasi data

Dengan perkembangan Internet, data telah menjadi sumber yang sangat diperlukan dalam kehidupan kita. Untuk memahami dan menggunakan data dengan lebih baik, teknologi visualisasi analisis agregat secara beransur-ansur menjadi cara penting dalam bidang pemprosesan dan analisis data. Kemunculan bahasa Go menyediakan platform pembangunan yang lebih baik untuk pemprosesan dan analisis data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go dan MySQL untuk melaksanakan analisis agregat dan visualisasi data.

1. Pengenalan kepada MySQL

MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan sumber terbuka (RDBMS) dan kini merupakan salah satu pangkalan data yang paling banyak digunakan di dunia. Ciri-ciri utama MySQL ialah kelajuan pantas, prestasi tinggi, kemudahan penggunaan dan skalabiliti yang kuat.

2. Pengenalan bahasa Go

Go ialah bahasa pengaturcaraan baharu yang dikeluarkan oleh Google pada tahun 2009. Bahasa Go mempunyai ciri kecekapan tinggi, keselarasan tinggi dan keselamatan, serta sesuai untuk memproses data berskala besar dan permintaan selaras tinggi.

3. Gabungan bahasa MySQL dan Go

Menggabungkan bahasa MySQL dan Go boleh menggunakan sepenuhnya kelebihan kedua-duanya untuk mencapai pemprosesan dan analisis data yang cekap.

Untuk menyambung ke MySQL dalam bahasa Go, anda boleh menggunakan pustaka pihak ketiga, seperti mysql rasmi atau pemacu go-sql pihak ketiga. Berikut ialah contoh kod untuk menggunakan go-sql-driver untuk menyambung ke MySQL dan data pertanyaan:

import (
    "database/sql"
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
    "log"
)

func main() {
    db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer db.Close()

    rows, err := db.Query("SELECT name, age FROM user")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer rows.Close()

    var name string
    var age int
    for rows.Next() {
        err := rows.Scan(&name, &age)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        log.Println(name, age)
    }
    err = rows.Err()
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

Kod di atas menggunakan perpustakaan go-sql-driver untuk menyambung ke pangkalan data MySQL dan menanyakan nama dan medan umur dalam jadual pengguna.

4. Analisis pengagregatan data

Analisis pengagregatan data merujuk kepada pemprosesan dan analisis data asal untuk mendapatkan hasil data dengan makna tertentu. Analisis agregat biasa termasuk kiraan, jumlah, maksimum, minimum, purata, dsb. Contohnya, untuk data pesanan pengguna berikut:

用户名	订单金额	订单时间
张三	100元	2021-05-01 10:00:00
李四	200元	2021-05-01 11:00:00
王五	150元	2021-05-02 09:00:00
张三	80元	2021-05-02 10:00:00
李四	120元	2021-05-03 08:00:00

, analisis agregat berikut boleh dilakukan:

• Jumlah amaun pesanan setiap pengguna
• Setiap pengguna Purata jumlah pesanan
• Jumlah pesanan maksimum setiap pengguna
• Jumlah pesanan minimum setiap pengguna
• Kuantiti pesanan setiap pengguna
• Mengikut hari Statistik kuantiti dan jumlah pesanan jumlah pesanan

Analisis agregat di atas boleh dilaksanakan dengan mudah menggunakan fungsi agregat MySQL (Fungsi Agregat). Berikut ialah kod sampel yang menggunakan fungsi agregat untuk mengira jumlah amaun pesanan dan amaun pesanan purata bagi setiap pengguna:

SELECT username, SUM(order_amount) as total_amount, AVG(order_amount) as average_amount
FROM user_order
GROUP BY username;

Penyataan SQL di atas menggunakan fungsi agregat SUM dan AVG untuk mengira jumlah amaun pesanan dan purata amaun pesanan untuk setiap pengguna , dan dikumpulkan mengikut nama pengguna.

5. Penggambaran Data

Penggambaran data boleh mempersembahkan hasil analisis agregat dengan lebih jelas dan menemui corak dan arah aliran dalam data dengan lebih intuitif. Alat visualisasi data yang biasa digunakan termasuk Excel, Tableau, Power BI, Matplotlib, Echart, dsb.

Berikut ialah contoh kod untuk melukis carta pai dalam bahasa Go menggunakan pustaka Matplotlib:

import (
    "github.com/go-gota/gota/dataframe"
    matplotlib "github.com/sajari/fuzzy/matplotlib"
    "math/rand"
)

func main() {
    // 构造数据
    labels := []string{"A", "B", "C", "D", "E"}
    sizes := []float64{rand.Float64(), rand.Float64(), rand.Float64(), rand.Float64(), rand.Float64()}

    // 使用Matplotlib绘制饼图
    fig, _ := matplotlib.NewFigure(2, 2)
    ax := fig.AddSubplot(1, 1, 1)
    ax.Pie(sizes, nil, labels)
    ax.SetTitle("Pie chart")
    fig.Save("pie.png")
}

Kod di atas menggunakan perpustakaan Matplotlib untuk melukis carta pai yang terdiri daripada 5 bahagian dan menyimpan ia sebagai Format png.

6. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go dan MySQL untuk melaksanakan analisis agregat dan visualisasi data. Melalui kecekapan tinggi bahasa Go dan fungsi MySQL yang berkuasa, sejumlah besar data boleh diproses dengan cepat, dan hasil analisis boleh dipersembahkan dengan lebih jelas melalui visualisasi data. Saya harap pembaca dapat menggunakan bahasa Go dan MySQL dengan lebih baik untuk memproses dan menganalisis data melalui pengenalan artikel ini.

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan MySQL dalam bahasa Go untuk melaksanakan analisis agregat dan visualisasi data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!