Go语言操作数据库及其常规操作的示例代码
go操作mysql
安装: go get -u github.com/go-sql-driver/mysql
go语言的操作数据库的驱动原生支持连接池, 并且是并发安全的 标准库没有具体的实现 只是列出了一些需要的第三方库实现的具体内容
//第一次连接mysql成功 package main import ( "database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" // _想当于init()初始化 "log" ) func main() { // root 用户名 1qa2ws3ed是密码 后边的书ip:port gouse 库名 dsn := "root:1qa2ws3ed@tcp(127.0.0.1:3306)/gouse" db, err := sql.open("mysql", dsn) if err != nil { panic(err) } // ping是尝试连接mysql数据库 if err = db.ping(); err != nil{ panic(err) } log.fatalln("mysql数据库连接成功") }
go调用mysql封装成函数
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("数据库连接成功...") // 设置数据库连接池最大连接数 db.setconnmaxlifetime(10) //设置最大闲置连接数 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{} // 查询数据的时候必须要调用scan方法如果 没有 使用scan 连接通道一直保持连接 无法释放连接 _ = 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) } }
go—mysql的增删改查
package main import ( "database/sql" "encoding/json" "fmt" "time" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" ) var db *sql.db // initdb 数据库连接初始化 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("数据库连接成功...") // 设置数据库连接池最大连接数 db.setconnmaxlifetime(10) //设置最大闲置连接数 db.setmaxidleconns(5) return } type data struct { username string `json:"username"` password string `json:"password"` } // selectquery 查询函数 func selectquery() { sqlstr := "select username, password from test where id > ?" query, err := db.query(sqlstr, 1) checkerr(err) defer query.close() fmt.printf("现在是北京时间 %s , 你今天进步了吗?\n", time.now().format("2006-01-02 15:04:05")) for query.next() { line := data{} // 查询数据的时候必须要调用scan方法如果 没有 使用scan 连接通道一直保持连接 无法释放连接 _ = 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("查询到的数据为 %s\n", string(marshal)) } } // insertquery 插入数据 func insertquery() { // sql 语句 sqlstr := `insert into test (username,password) values ("kuqi", "123qwe")` result, err := db.exec(sqlstr) checkerr(err) id, err := result.lastinsertid() checkerr(err) fmt.printf("插入成功数据的id为 %v", id) } // updatequery 更新数据函数 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为%d\n", rowsaffected) } // deletequery 删除 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("没有匹配到要删除的id=%d数据", id) return } fmt.printf("删除数据库的id为%d", id) } //checkerr 异常捕获函数 func checkerr(err error) { if err != nil { fmt.println(err) panic(err) } } // main 主函数 所有函数的入口 func main() { err := initdb() checkerr(err) //insertquery() updatequery("hahagolang123", "kuqi") selectquery() deletequery(5) }
mysql的预处理
什么是预处理?
普通sql语句执行过程:
1.客户端对sql语句进行占位符的替换得到了完整的sql语句
2.客户端发送完整sql语句到mysql服务端
3.mysql服务端执行完整的sql语句并将结果返回终端
预处理的执行过程
1.先把sql语句拆分成两部分,sql语句部分和参数部分
2.先把sql语句部分发送给mysql服务端进行sql预处理
3.然后参数部分发送给mysql服务端,mysql对sql语句进行拼接
4.mysql服务端执行完整的sql语句返回结果
为什么要进行预处理?
1.为了优化mysql服务器重复执行sql的方法。可以执行服务器的性能,提前让服务器编译,一次编译多次执行,节省后续重复编译的成本
2.并且避免sql注入
go实现mysql预处理
// prepare方法现将sql发送到mysql服务端, 返回一个准备好的状态用于之后的查询和命令。返回值可以同时执行多个查询和命令 ; 命令也就是sql语句 // prepareinsert 预处理执行插入语句 func prepareinsert() { defer wg.done() sqlstr := `insert into test (username, password) values (?, ?)` // - 预处理 stmt 就是编译好的sql语句 之后直接传递参数即可 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条数据\n", rowsaffected) }
go语言实现mysql实现事务操作
// go语言中使用一下三个方法实现mysql中的事务操作, 开始事务 func (db *db) begin()(*tx, error) // 提交事务 相当与python中的conn.commit() func (tx *tx) commit() error // 回滚事务 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 数据库连接初始化 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("数据库连接成功...") // 设置数据库连接池最大连接数 db.setmaxopenconns(100) //设置最大闲置连接数 db.setmaxidleconns(5) return } //checkerr 异常捕获函数 func checkerr(err error) { if err != nil { fmt.println(err) panic(err) } } // transaction mysql的事务操作 func transaction() { // 开启事务 tx, err := db.begin() checkerr(err) // 执行多个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 { // 语句回滚 err := tx.rollback() fmt.println("事务回滚") checkerr(err) } fmt.printf("修改后的id为%d\n", id) } func main() { err := initdb() checkerr(err) transaction() }
sqlx使用
第三方库sqlx能够简化操作,提高开发效率
安装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 数据库初始化 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 数据库连接成功") return } //checkerr 异常捕获函数 func checkerr(err error) { if err != nil { fmt.println(err) panic(err) } } func main() { err := initdb() checkerr(err) }
sqlx相较于原生的sql库好处在于 查询的时候sql原生的需要next scan 回调获取结果
sqlx 查询只需要定义一个存储的变量 然后自动就会将查询的出来的值放入变量中
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 数据库初始化 func initdb() (err error) { dsn := "root:1qa2ws3ed@tcp(127.0.0.1:3306)/gouse" // connect 就是连接的同时db.ping()一下 db, err = sqlx.connect("mysql", dsn) checkerr(err) db.setmaxopenconns(50) db.setmaxidleconns(10) fmt.println("gouse 数据库连接成功") return } // selectdb 查询单条数据的方法 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 查询多条数据方法 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 异常捕获函数 func checkerr(err error) { if err != nil { fmt.println(err) panic(err) } } func main() { err := initdb() checkerr(err) selectdb() manyselect() }
go操作redis
安装go get -u github.com/go-redis/redis
package main import ( "fmt" "github.com/go-redis/redis" ) var redisdb *redis.client // initredisdb redis数据库初始化 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 连接成功") return } //checkerr 异常捕获函数 func checkerr(err error) { if err != nil { fmt.println(err) panic(err) } } func main() { _ = initredisdb() }
- set(key, value):给数据库中名称为key的string赋予值value
- get(key):返回数据库中名称为key的string的value
- getset(key, value):给名称为key的string赋予上一次的value
- mget(key1, key2,…, key n):返回库中多个string的value
- setnx(key, value):添加string,名称为key,值为value
- setex(key, time, value):向库中添加string,设定过期时间time
- mset(key n, value n):批量设置多个string的值
- msetnx(key n, value n):如果所有名称为key i的string都不存在
- incr(key):名称为key的string增1操作
- incrby(key, integer):名称为key的string增加integer
- decr(key):名称为key的string减1操作
- decrby(key, integer):名称为key的string减少integer
- append(key, value):名称为key的string的值附加value
- substr(key, start, end):返回名称为key的string的value的子串
nsq分布式消息队列
nsq是目前比较流行的一个分布式消息队列,下面主要是nsq及go语言如何操作nsq
nsq是go语言编写的一个开源的实时分布式内存消息队列, 其性能十分优异, nsq的优势有:
1.nsq提倡分布式和扩散的拓扑,没有单点故障,支持容错和高可用性,并提供可靠的消息交付保证
2.nsq支持横向扩展, 没有任何集中式代理
3.nsq易于配置和部署,并且内置了管理界面
安装go get -u github.com/nsqio/go-nsq
context
在go http 包的server中,每一个请求都在对应着一个响应,请求处理函数通常会启动额外的goroutine用来访问后端的服务,比如数据库和rpc服务,用来处理一个请求的goroutine通常需要访问一些与请求特定的数据,比如终端的身份认证信息、验证相关的token、请求和截止时间。当一个请求被取消或超时时,所有用来处理该请求的goroutine都应该迅速退出,然后系统才能释放这些goroutine
如何优雅的结束goroutine释放资源
// 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开启了新的goroutine,只需要将ctx传入到新的goroutine中即可
background() 和 todo()
go内置两个函数: background() 和tudo(),这两个函数分别返回了一个实现了context接口的background和todo. 我们代码中最开始都是以这两个内置的上下文对象作为最顶层的partent context,衍生出更多的子上下文对象。
backgroud() 主要用于main函数,初始化以及代码测试,作为context这个树结构的最顶层context,也就是跟context。
todo(),他目前还不知道能干点啥?
使用context的注意事项
- 推荐以参数显示传递context
- 以context作为参数的函数方法,应该把context作为第一个参数
- 给一个函数传递context的时候,不要nil,如果不知道传递什么,就使用context.todo()
- context是并发安全的,可以随意在多个goroutine中传递
log标准库
log包定义了logger类型, 该类型提供了一些格式化输出的方法。本包也提供了一个预定义的标准logger,可以通过调用函数print系列,fatal系列和panic系列来使用,比自行创建的logger对象更容易使用。
package main import "log" func main() { log.println("这是第一条工作日志") v := "this is worker log" log.printf("%#v\n", v) // fatal将会值写入信息之后,执行exit(1) log.fatal("之后写一万行代码 我也不执行了哦") // 可以通过log.panic 引发异常 会将日志写入之后引发异常 log.panic("测试panic的日志") }
flag选项(日志输出内容设置)
log标准库提供了如下的flag选项,他们是一系列定义好的常量。
const ( ldate = 1 << iota ltime lmicroseconds llongfile lshortfile lutc lstdflags = ldate | ltime ) package main import "log" func main() { // 设置默认附加的内容 log.setflags(log.llongfile | log.ltime) // 设置日志前缀 log.setprefix("[go_log] ") log.println("测试日志") } output>>> [go_log] 19:02:14 /users/mac/golandprojects/src/day02/go_log库/main.go:19: 测试日志
配置日志输出位置
setoutput函数用来设置logger的输出目的地,默认是标准错误输出
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("文件打开失败") } // 设置了写入文件 日志内容就不会打印到终端了 log.setoutput(file) log.setflags(log.llongfile | log.ltime) log.setprefix("[go_log] ") log.println("测试日志") }
我们可以定义一个init初始化函数 将log全部配置好 这样更加标准化
第三方日志库logrus的使用
logrus是go结构化的logger 与上边的logger标准库完全兼容
安装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("这是啥") }
日志级别
trace、debug、info、warning、error、fatal、panic
log.trace("跟踪?") log.debug("debug?") log.info("信息") log.warn("警告?") log.error("something failed but i'm not quitting.") // 记完日志后会调用os.exit(1) log.fatal("bye.") // 记完日志后会调用 panic() log.panic("i'm bailing.")
日志记录
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("这是啥") time.sleep(time.second) } log.trace("跟踪?") log.info("信息") log.warn("警告?") // 设置日志级别, 会记录info以上级别(warn error fatal panic) log.setlevel(log.infolevel) } >>>结果 time="2021-02-04t12:00:15+08:00" level=info msg="这是啥" city=beijing countey=china animals=dog time="2021-02-04t12:00:17+08:00" level=info msg="这是啥" city=beijing countey=china animals=dog time="2021-02-04t12:00:18+08:00" level=info msg="这是啥" city=beijing countey=china animals=dog time="2021-02-04t12:00:19+08:00" level=info msg="这是啥" city=beijing countey=china animals=dog
日志的条目除了使用withfield 和withfields添加的相关日志,还有一些默认添加的日志字段
time 记录日志的时间戳 msg 记录日志信息 level记录日志级别
日志格式化
logrus内置一下两种日志格式化程序
logrus.textformatter logrus.jsonformatter
log.setformatter(&log.jsonformatter{})
追踪函数
log.setreportcaller(true)
这样就会将哪个文件哪一行 都记录下来 但是不是特殊需求无需开启这个 因为会增加性能开
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