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使用Golang怎么操作數據庫?針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
golang可以做服務器端開發,但golang很適合做日志處理、數據打包、虛擬機處理、數據庫代理等工作。在網絡編程方面,它還廣泛應用于web應用、API應用等領域。
安裝: go get -u github.com/go-sql-driver/mysql
GO語言的操作數據庫的驅動原生支持連接池, 并且是并發安全的 標準庫沒有具體的實現 只是列出了一些需要的第三方庫實現的具體內容
//第一次連接MySQL成功 package main import ( "database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" // _想當于init()初始化 "log" ) func main() { // root 用戶名 1qa2ws3ed是密碼 后邊的書ip:port gouse 庫名 dsn := "root:1qa2ws3ed@tcp(127.0.0.1:3306)/gouse" db, err := sql.Open("mysql", dsn) if err != nil { panic(err) } // ping是嘗試連接MySQL數據庫 if err = db.Ping(); err != nil{ panic(err) } log.Fatalln("Mysql數據庫連接成功") }
package main import ( "database/sql" "encoding/json" "fmt" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" ) var db *sql.DB func InitDB() (err error) { dsn := "root:1qa2ws3ed@tcp(127.0.0.1:3306)/gouse" db, err = sql.Open("mysql", dsn) CheckErr(err) err = db.Ping() CheckErr(err) fmt.Println("數據庫連接成功...") // 設置數據庫連接池最大連接數 db.SetConnMaxLifetime(10) //設置最大閑置連接數 db.SetMaxIdleConns(5) return } type data struct { Username string `json:"username"` Password string `json:"password"` } func main() { err := InitDB() CheckErr(err) query, err := db.Query("select username, password from test") CheckErr(err) for query.Next(){ line := data{} // 查詢數據的時候必須要調用scan方法如果 沒有 使用scan 連接通道一直保持連接 無法釋放連接 _ = query.Scan(&line.Username, &line.Password) fmt.Println(line) dataDic := map[string]string{ "username": line.Username, "password": line.Password, } marshal, _ := json.Marshal(dataDic) fmt.Println(string(marshal)) } } func CheckErr(err error) { if err != nil { fmt.Println(err) panic(err) } }
package main import ( "database/sql" "encoding/json" "fmt" "time" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" ) var db *sql.DB // InitDB 數據庫連接初始化 func InitDB() (err error) { dsn := "root:1qa2ws3ed@tcp(127.0.0.1:3306)/gouse" db, err = sql.Open("mysql", dsn) CheckErr(err) err = db.Ping() CheckErr(err) fmt.Println("數據庫連接成功...") // 設置數據庫連接池最大連接數 db.SetConnMaxLifetime(10) //設置最大閑置連接數 db.SetMaxIdleConns(5) return } type data struct { Username string `json:"username"` Password string `json:"password"` } // SelectQuery 查詢函數 func SelectQuery() { sqlStr := "select username, password from test where id > ?" query, err := db.Query(sqlStr, 1) CheckErr(err) defer query.Close() fmt.Printf("現在是北京時間 %s , 你今天進步了嗎?\n", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")) for query.Next() { line := data{} // 查詢數據的時候必須要調用scan方法如果 沒有 使用scan 連接通道一直保持連接 無法釋放連接 _ = query.Scan(&line.Username, &line.Password) //fmt.Println(line) dataDic := map[string]string{ "username": line.Username, "password": line.Password, } marshal, _ := json.Marshal(dataDic) fmt.Printf("查詢到的數據為 %s\n", string(marshal)) } } // InsertQuery 插入數據 func InsertQuery() { // sql 語句 sqlStr := `insert into test (username,password) values ("kuQi", "123qwe")` result, err := db.Exec(sqlStr) CheckErr(err) id, err := result.LastInsertId() CheckErr(err) fmt.Printf("插入成功數據的id為 %v", id) } // UpdateQuery 更新數據函數 func UpdateQuery(dataField string, user string) { sqlStr := `update test set password=? where username=?` result, err := db.Exec(sqlStr, dataField, user) CheckErr(err) rowsAffected, err := result.RowsAffected() CheckErr(err) fmt.Printf("被更新字段的id為%d\n", rowsAffected) } // DeleteQuery 刪除 func DeleteQuery(id int) { sqlStr := `delete from test where id=?` result, err := db.Exec(sqlStr, id) CheckErr(err) rowsAffected, err := result.RowsAffected() CheckErr(err) if rowsAffected == 0 { fmt.Printf("沒有匹配到要刪除的id=%d數據", id) return } fmt.Printf("刪除數據庫的id為%d", id) } //CheckErr 異常捕獲函數 func CheckErr(err error) { if err != nil { fmt.Println(err) panic(err) } } // main 主函數 所有函數的入口 func main() { err := InitDB() CheckErr(err) //InsertQuery() UpdateQuery("hahaGolang123", "kuQi") SelectQuery() DeleteQuery(5) }
什么是預處理?
普通SQL語句執行過程:
1.客戶端對SQL語句進行占位符的替換得到了完整的SQL語句
2.客戶端發送完整SQL語句到MySQL服務端
3.MySQL服務端執行完整的SQL語句并將結果返回終端
預處理的執行過程
1.先把SQL語句拆分成兩部分,SQL語句部分和參數部分
2.先把SQL語句部分發送給MySQL服務端進行SQL預處理
3.然后參數部分發送給MySQL服務端,MySQL對SQL語句進行拼接
4.MySQL服務端執行完整的SQL語句返回結果
為什么要進行預處理?
1.為了優化MySQL服務器重復執行SQL的方法。可以執行服務器的性能,提前讓服務器編譯,一次編譯多次執行,節省后續重復編譯的成本
2.并且避免SQL注入
// prepare方法現將SQL發送到MySQL服務端, 返回一個準備好的狀態用于之后的查詢和命令。返回值可以同時執行多個查詢和命令 ; 命令也就是SQL語句 // PrepareInsert 預處理執行插入語句 func PrepareInsert() { defer wg.Done() sqlStr := `insert into test (username, password) values (?, ?)` // - 預處理 stmt 就是編譯好的sql語句 之后直接傳遞參數即可 stmt, err := db.Prepare(sqlStr) var u1 = uuid.Must(uuid.NewV4()) CheckErr(err) defer stmt.Close() i := rand.Int() username := fmt.Sprintf("yonghuming%d", i) result, err := stmt.Exec(username, u1.String()[:10]) CheckErr(err) rowsAffected, err := result.LastInsertId() CheckErr(err) fmt.Printf("成功插入id=%d條數據\n", rowsAffected) }
// go語言中使用一下三個方法實現MySQL中的事務操作, 開始事務 func (db *DB) Begin()(*Tx, error) // 提交事務 相當與Python中的conn.commit() func (tx *Tx) Commit() error // 回滾事務 func (tx *Tx) Rollback() error package main import ( "database/sql" "fmt" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" ) var db *sql.DB type data struct { Username string `json:"username"` Password string `json:"password"` } // InitDB 數據庫連接初始化 func InitDB() (err error) { dsn := "root:1qa2ws3ed@tcp(127.0.0.1:3306)/gouse" db, err = sql.Open("mysql", dsn) CheckErr(err) err = db.Ping() CheckErr(err) fmt.Println("數據庫連接成功...") // 設置數據庫連接池最大連接數 db.SetMaxOpenConns(100) //設置最大閑置連接數 db.SetMaxIdleConns(5) return } //CheckErr 異常捕獲函數 func CheckErr(err error) { if err != nil { fmt.Println(err) panic(err) } } // TranSaCtIon MySQL的事務操作 func TranSaCtIon() { // 開啟事務 tx, err := db.Begin() CheckErr(err) // 執行多個SQL操作 sqlStr := `update test set id=id+100000 where password=?` result, err := tx.Exec(sqlStr, "07f70f7e-4") CheckErr(err) id, err := result.LastInsertId() if err != nil { // 語句回滾 err := tx.Rollback() fmt.Println("事務回滾") CheckErr(err) } fmt.Printf("修改后的id為%d\n", id) } func main() { err := InitDB() CheckErr(err) TranSaCtIon() }
第三方庫sqlx能夠簡化操作,提高開發效率
安裝go get github.com/jmoiron/sqlx
package main import ( "fmt" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" "github.com/jmoiron/sqlx" ) var db *sqlx.DB // InitDB 數據庫初始化 func InitDB() (err error) { dsn := "root:1qa2ws3ed@tcp(127.0.0.1:3306)/gouse" db, err = sqlx.Connect("mysql", dsn) CheckErr(err) db.SetMaxOpenConns(50) db.SetMaxIdleConns(10) fmt.Println("goUse 數據庫連接成功") return } //CheckErr 異常捕獲函數 func CheckErr(err error) { if err != nil { fmt.Println(err) panic(err) } } func main() { err := InitDB() CheckErr(err) }
sqlx相較于原生的sql庫好處在于 查詢的時候sql原生的需要next scan 回調獲取結果
sqlx 查詢只需要定義一個存儲的變量 然后自動就會將查詢的出來的值放入變量中
package main import ( "encoding/json" "fmt" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" "github.com/jmoiron/sqlx" ) var db *sqlx.DB type user struct { ID int `json:"id"` Username string `json:"username"` Password string `json:"password"` } // InitDB 數據庫初始化 func InitDB() (err error) { dsn := "root:1qa2ws3ed@tcp(127.0.0.1:3306)/gouse" // Connect 就是連接的同時db.ping()一下 db, err = sqlx.Connect("mysql", dsn) CheckErr(err) db.SetMaxOpenConns(50) db.SetMaxIdleConns(10) fmt.Println("goUse 數據庫連接成功") return } // SelectDB 查詢單條數據的方法 func SelectDB() { sqlStr := `select * from test where id=?` var data user _ = db.Get(&data, sqlStr, 990) //CheckErr(err) fmt.Printf("%#v\n", data) marshal, err := json.Marshal(data) CheckErr(err) fmt.Println(string(marshal)) } // ManySelect 查詢多條數據方法 func ManySelect() { sqlStr := `select * from test where id < ?` var dataList []user err := db.Select(&dataList, sqlStr, 1000) CheckErr(err) //fmt.Println(dataList) marshal, err := json.Marshal(dataList) CheckErr(err) fmt.Println(string(marshal)) } //CheckErr 異常捕獲函數 func CheckErr(err error) { if err != nil { fmt.Println(err) panic(err) } } func main() { err := InitDB() CheckErr(err) SelectDB() ManySelect() }
安裝go get -u github.com/go-redis/redis
package main import ( "fmt" "github.com/go-redis/redis" ) var redisDB *redis.Client // InitRedisDB redis數據庫初始化 func InitRedisDB() (err error) { redisDB = redis.NewClient(&redis.Options{ Addr: "127.0.0.1:6379", Password: "", DB: 0, }) _, err = redisDB.Ping(redisDB.Context()).Result() CheckErr(err) fmt.Println("redis 連接成功") return } //CheckErr 異常捕獲函數 func CheckErr(err error) { if err != nil { fmt.Println(err) panic(err) } } func main() { _ = InitRedisDB() }
set(key, value):給數據庫中名稱為key的string賦予值value
get(key):返回數據庫中名稱為key的string的value
getset(key, value):給名稱為key的string賦予上一次的value
mget(key1, key2,…, key N):返回庫中多個string的value
setnx(key, value):添加string,名稱為key,值為value
setex(key, time, value):向庫中添加string,設定過期時間time
mset(key N, value N):批量設置多個string的值
msetnx(key N, value N):如果所有名稱為key i的string都不存在
incr(key):名稱為key的string增1操作
incrby(key, integer):名稱為key的string增加integer
decr(key):名稱為key的string減1操作
decrby(key, integer):名稱為key的string減少integer
append(key, value):名稱為key的string的值附加value
substr(key, start, end):返回名稱為key的string的value的子串
NSQ是目前比較流行的一個分布式消息隊列,下面主要是NSQ及GO語言如何操作NSQ
NSQ是GO語言編寫的一個開源的實時分布式內存消息隊列, 其性能十分優異, NSQ的優勢有:
1.NSQ提倡分布式和擴散的拓撲,沒有單點故障,支持容錯和高可用性,并提供可靠的消息交付保證
2.NSQ支持橫向擴展, 沒有任何集中式代理
3.NSQ易于配置和部署,并且內置了管理界面
安裝go get -u github.com/nsqio/go-nsq
Context
在Go HTTP 包的server中,每一個請求都在對應著一個響應,請求處理函數通常會啟動額外的goroutine用來訪問后端的服務,比如數據庫和rpc服務,用來處理一個請求的goroutine通常需要訪問一些與請求特定的數據,比如終端的身份認證信息、驗證相關的token、請求和截止時間。當一個請求被取消或超時時,所有用來處理該請求的goroutine都應該迅速退出,然后系統才能釋放這些goroutine
如何優雅的結束goroutine釋放資源
// 通道版本 package main import ( "fmt" "sync" "time" ) var wg sync.WaitGroup func worker(exitChan <-chan struct{}) { defer wg.Done() Test: for { fmt.Println("worker") time.Sleep(time.Second) select { case <-exitChan: break Test default: } } } func main() { wg.Add(1) c := make(chan struct{}) go worker(c) time.Sleep(10 * time.Second) c <- struct{}{} close(c) wg.Wait() fmt.Println("Over") }
// Context版本 package main import ( "context" "fmt" "sync" "time" ) var wg sync.WaitGroup func worker(ctx context.Context) { defer wg.Done() Test: for { fmt.Println("worker") time.Sleep(time.Second) select { case <-ctx.Done(): break Test default: } } } func main() { wg.Add(1) ctx, cancelFunc := context.WithCancel(context.Background()) go worker(ctx) time.Sleep(10 * time.Second) cancelFunc() wg.Wait() fmt.Println("Over") }
如果goroutine開啟了新的goroutine,只需要將ctx傳入到新的goroutine中即可
Background() 和 TODO()
go內置兩個函數: Background() 和TUDO(),這兩個函數分別返回了一個實現了context接口的background和todo. 我們代碼中最開始都是以這兩個內置的上下文對象作為最頂層的partent context,衍生出更多的子上下文對象。
backgroud() 主要用于main函數,初始化以及代碼測試,作為context這個樹結構的最頂層context,也就是跟context。
todo(),他目前還不知道能干點啥?
使用context的注意事項
推薦以參數顯示傳遞context
以context作為參數的函數方法,應該把context作為第一個參數
給一個函數傳遞context的時候,不要nil,如果不知道傳遞什么,就使用context.TODO()
context是并發安全的,可以隨意在多個goroutine中傳遞
log包定義了Logger類型, 該類型提供了一些格式化輸出的方法。本包也提供了一個預定義的標準logger,可以通過調用函數Print系列,fatal系列和panic系列來使用,比自行創建的logger對象更容易使用。
package main import "log" func main() { log.Println("這是第一條工作日志") v := "THIS is worker log" log.Printf("%#v\n", v) // Fatal將會值寫入信息之后,執行exit(1) log.Fatal("之后寫一萬行代碼 我也不執行了哦") // 可以通過log.Panic 引發異常 會將日志寫入之后引發異常 log.Panic("測試panic的日志") }
flag選項(日志輸出內容設置)
log標準庫提供了如下的flag選項,他們是一系列定義好的常量。
const ( Ldate = 1 << iota Ltime Lmicroseconds Llongfile Lshortfile LUTC LstdFlags = Ldate | Ltime ) package main import "log" func main() { // 設置默認附加的內容 log.SetFlags(log.Llongfile | log.Ltime) // 設置日志前綴 log.SetPrefix("[go_log] ") log.Println("測試日志") } output>>> [go_log] 19:02:14 /Users/mac/GolandProjects/src/day02/go_log庫/main.go:19: 測試日志
setoutput函數用來設置logger的輸出目的地,默認是標準錯誤輸出
package main import ( "log" "os" ) func main() { file, err := os.OpenFile("test.log", os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0644) if err != nil { log.Panic("文件打開失敗") } // 設置了寫入文件 日志內容就不會打印到終端了 log.SetOutput(file) log.SetFlags(log.Llongfile | log.Ltime) log.SetPrefix("[go_log] ") log.Println("測試日志") }
我們可以定義一個init初始化函數 將log全部配置好 這樣更加標準化
logrus是GO結構化的logger 與上邊的logger標準庫完全兼容
安裝logrusgo get github.com/sirupsen/logrus
package main import ( log "github.com/sirupsen/logrus" ) func main() { log.WithFields(log.Fields{ "animals": "dog", "time": log.FieldKeyTime, }).Info("這是啥") }
Trace、debug、info、warning、error、fatal、panic
log.Trace("跟蹤?") log.Debug("Debug?") log.Info("信息") log.Warn("警告?") log.Error("Something failed but I'm not quitting.") // 記完日志后會調用os.Exit(1) log.Fatal("Bye.") // 記完日志后會調用 panic() log.Panic("I'm bailing.")
package main import ( "os" "time" log "github.com/sirupsen/logrus" ) func main() { file, err := os.OpenFile("logrustest.log", os.O_APPEND|os.O_WRONLY|os.O_CREATE, 0644) if err != nil { log.Panicln(err) } log.SetOutput(file) for i := 0; i < 100; i++ { log.WithFields(log.Fields{ "animals": "dog", "Countey": "China", "City": "BeiJing", }).Info("這是啥") time.Sleep(time.Second) } log.Trace("跟蹤?") log.Info("信息") log.Warn("警告?") // 設置日志級別, 會記錄info以上級別(warn error fatal panic) log.SetLevel(log.InfoLevel) } >>>結果 time="2021-02-04T12:00:15+08:00" level=info msg="這是啥" City=BeiJing Countey=China animals=dog time="2021-02-04T12:00:17+08:00" level=info msg="這是啥" City=BeiJing Countey=China animals=dog time="2021-02-04T12:00:18+08:00" level=info msg="這是啥" City=BeiJing Countey=China animals=dog time="2021-02-04T12:00:19+08:00" level=info msg="這是啥" City=BeiJing Countey=China animals=dog
日志的條目除了使用withfield 和withfields添加的相關日志,還有一些默認添加的日志字段
time 記錄日志的時間戳 msg 記錄日志信息 level記錄日志級別
logrus內置一下兩種日志格式化程序
logrus.TextFormatter logrus.JSONFormatter
log.SetFormatter(&log.JSONFormatter{})
log.SetReportCaller(true)
這樣就會將哪個文件哪一行 都記錄下來 但是不是特殊需求無需開啟這個 因為會增加性能開
關于使用Golang怎么操作數據庫問題的解答就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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