新しい ORM が必要な理由
実際には、利用可能な優(yōu)れた ORM がいくつかありますが、それらは私のニーズを満たしていませんでした。それで、私は何がしたかったのですか?
- 高性能
- コードとしてのスキーマ
- 靜的に型付けされ生成された API コード
- 生成されるファイルの量が少ない
- シンプルかつ機(jī)能的
- RawSQL の簡単な使用法
- 結(jié)合関係時のシングル データベース ヒット フィルター
現(xiàn)時點(diǎn)では、企業(yè)が私が述べたすべてのことをうまくやっているとは言えません。しかし、それはそうすることを目的としています。
それでは、企業(yè)が何をしているのか見てみましょう。
高性能
ベンチマークのソース コードはここでご覧いただけます。
https://github.com/MrSametBurgazoglu/go-orm-b??enchmarks/tree/enterprise
ご覧のとおり、エンタープライズは非常に優(yōu)れたパフォーマンスを発揮しています。
コードとしてのスキーマ
他の多くの企業(yè)と同様に、企業(yè)はコードから DB モデルを生成します。
ここに小さな例があります
// db_models/account.go package db_models import ( "github.com/MrSametBurgazoglu/enterprise/models" "github.com/google/uuid" ) func Account() *models.Table { idField := models.UUIDField("ID").DefaultFunc(uuid.New) tb := &models.Table{ Fields: []models.FieldI{ idField, models.StringField("Name"), models.StringField("Surname"), models.UUIDField("TestID").SetNillable(), }, Relations: []*models.Relation{ models.ManyToOne(TestName, idField.DBName, "test_id"), models.ManyToMany(GroupName, "account_id", "group_id", "id", AccountGroupName), }, } tb.SetTableName(AccountName) tb.SetIDField(idField) return tb }
// generate/generate.go package main import ( "example/db_models" "github.com/MrSametBurgazoglu/enterprise/generate" ) func main() { generate.Models( db_models.Test(), db_models.Account(), db_models.Group(), ) }
上記のスクリプトを?qū)g行すると、models という名前のパッケージが作成され、model.go と model_predicates.go という名前の各テーブルに 2 つのファイルが配置されます。そして、db を使用するための client.go があります。
靜的に型付けされ生成された API コード
モデルを自動生成した後、モデルを作成して取得できます。
import "/your/project/models" // your auto-generated models package func main() { db, err := models.NewDB(dbUrl) if err != nil { panic(err) } ctx := context.Background() account := models.NewAccount(ctx, db) account.SetName("name") account.SetSurname("surname") err = account.Create()//row added to table if err != nil { log.Fatal(err) } }
import "/your/project/models" // your auto-generated models package func main() { db, err := models.NewDB(dbUrl) if err != nil { panic(err) } ctx := context.Background() account := models.NewAccount(ctx, db) account.Where(account.IsIDEqual(uuid.New())) err = account.Get()//row variables set to account struct if err != nil { log.Fatal(err) } }
生成量の少ないファイル
前に述べたように、企業(yè)はテーブルごとに 2 つのファイルと、それらすべてを使用する 1 つのクライアント ファイルを生成します。ほとんどのケースを獨(dú)自のパッケージで処理するため、よりクリーンな構(gòu)造が得られます。
シンプルかつ機(jī)能的
Enterprise は、DB フィールドとのシンプルかつ機(jī)能的な対話を目指しています。このため、フィールドにはヘルパー関數(shù)があります。
テーブルに face_id という名前の nillable uuid があり、それを *uuid で表すとします。 Enterprise はヘルパー関數(shù)を生成して文字列で設(shè)定します。そうすれば、その変數(shù)のポインタを取得する必要がなくなります。
func (t *Account) SetFaceIDValue(v uuid.UUID)
uuid フィールドがある場合は、パーサー ヘルパーが作成されます。
func (t *Account) ParseFaceID(v string) error
一部の値の型には IN 句があります。
func (t *Account) FaceIDIN(v ...uuid.UUID) bool func (t *Account) FaceIDNotIN(v ...uuid.UUID) bool
time.Time の場合、これらのヘルパー関數(shù)が作成されます。
func (t *Account) FormatCreatedAt(v string) string func (t *Account) ParseCreatedAt(layout, value string) error
RawSQL の簡単な使い方
企業(yè)は複雑なクエリを作成できますが、RawSQL は常に必要になります。そのため、models.IDatabase を使用して pgx と対話することができます。必要に応じて、生の SQL 結(jié)果をデータベース モデルまたはリレーションを使用して作成したカスタム構(gòu)造體にスキャンする計(jì)畫があります。
結(jié)合関係時のシングル データベース ヒット フィルター
Enterprise を他と區(qū)別する最も重要な機(jī)能の 1 つは、リレーションを結(jié)合し、単一のクエリでフィルタリングできることです。
一例としてはこんな感じです。テストのスコアが 80 點(diǎn)を超える、生徒の間違ったテスト問題を見つけてみましょう。
// db_models/account.go package db_models import ( "github.com/MrSametBurgazoglu/enterprise/models" "github.com/google/uuid" ) func Account() *models.Table { idField := models.UUIDField("ID").DefaultFunc(uuid.New) tb := &models.Table{ Fields: []models.FieldI{ idField, models.StringField("Name"), models.StringField("Surname"), models.UUIDField("TestID").SetNillable(), }, Relations: []*models.Relation{ models.ManyToOne(TestName, idField.DBName, "test_id"), models.ManyToMany(GroupName, "account_id", "group_id", "id", AccountGroupName), }, } tb.SetTableName(AccountName) tb.SetIDField(idField) return tb }
リポジトリの場合: https://github.com/MrSametBurgazoglu/enterprise
ドキュメントについては: https://mrsametburgazoglu.github.io/enterprise_docs/
以上がGolang 用の新しい PostgreSQL ORM: Enterpriseの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Golangofferssuperiorporformance、nativeconconcurrencyviagoroutines、および効率的なresourceusage、makingitidealforhigh-raffic、low-latencyapis;

Golangは主にバックエンド開発に使用されますが、フロントエンドフィールドで間接的な役割を果たすこともできます。その設(shè)計(jì)目標(biāo)は、高性能、同時処理、システムレベルのプログラミングに焦點(diǎn)を當(dāng)てており、APIサーバー、マイクロサービス、分散システム、データベース操作、CLIツールなどのバックエンドアプリケーションの構(gòu)築に適しています。 GolangはWebフロントエンドの主流言語ではありませんが、Gopherjsを介してJavaScriptにコンパイルしたり、Tinygoを介してWebAssemblyで実行したり、テンプレートエンジンを備えたHTMLページを生成してフロントエンド開発に參加できます。ただし、最新のフロントエンド開発は、JavaScript/TypeScriptとそのエコシステムに依存する必要があります。したがって、Golangは、コアとして高性能バックエンドを備えたテクノロジースタック選択により適しています。

GOをインストールするための鍵は、正しいバージョンを選択し、環(huán)境変數(shù)を構(gòu)成し、インストールを検証することです。 1.公式Webサイトにアクセスして、対応するシステムのインストールパッケージをダウンロードします。 Windowsは.msiファイルを使用し、macosは.pkgファイルを使用し、Linuxは.tar.gzファイルを使用し、 /usr /localディレクトリに解凍します。 2.環(huán)境変數(shù)を構(gòu)成し、linux/macOSで?/.bashrcまたは?/.zshrcを編集してパスとgopathを追加し、Windowsがシステムプロパティに移動するパスを設(shè)定します。 3.政府コマンドを使用してインストールを確認(rèn)し、テストプログラムを?qū)g行してhello.goを?qū)g行して、編集と実行が正常であることを確認(rèn)します。プロセス全體のパス設(shè)定とループ

GOでGraphQlapiを構(gòu)築するには、GQLGenライブラリを使用して開発効率を向上させることをお勧めします。 1.最初に、スキーマに基づいた自動コード生成をサポートするGQLGENなどの適切なライブラリを選択します。 2。次に、graphqlschemaを定義し、投稿の種類やクエリメソッドの定義など、API構(gòu)造とクエリポータルを説明します。 3。次に、プロジェクトを初期化し、基本コードを生成して、リゾルバにビジネスロジックを?qū)g裝します。 4.最後に、graphqlhandlerをhttpserverに接続し、組み込みの遊び場を介してAPIをテストします。メモには、プロジェクトのメンテナンスを確保するためのフィールドネーミング仕様、エラー処理、パフォーマンスの最適化、セキュリティ設(shè)定が含まれます

マイクロサービスフレームワークの選択は、プロジェクトの要件、チームテクノロジースタック、パフォーマンスの期待に基づいて決定する必要があります。 1.高性能の要件を考えると、GoのKitexまたはGomicroが優(yōu)先されます。特にKitexは複雑なサービスガバナンスと大規(guī)模システムに適しています。 2. PythonのFastapiまたはFlaskは、小規(guī)模チームやMVPプロ??ジェクトに適した、急速な発展および反復(fù)シナリオにより柔軟に対応しています。 3.チームのスキルスタックは選択コストに直接影響し、すでに蓄積している場合、より効率的になり続けます。 Pythonチームの発疹転換は、効率に影響を與える可能性があります。 4. GOフレームワークは、サービスガバナンスエコシステムでより成熟しており、將來的に高度な機(jī)能に接続する必要がある中および大規(guī)模システムに適しています。 5.単一の言語やフレームワークに固執(zhí)することなく、モジュールに従ってハイブリッドアーキテクチャを採用できます。

Golangは通常、Webサービスを構(gòu)築するときにPythonよりもCPUとメモリを消費(fèi)します。 1. GolangのGoroutineモデルは、スケジューリングに効率的であり、強(qiáng)力なリクエスト処理機(jī)能を備えており、CPUの使用量が少ない。 2。GOはネイティブコードにコンパイルされ、ランタイム中に仮想マシンに依存せず、メモリの使用量が小さくなります。 3. Pythonは、GILと解釈実行メカニズムのために、同時シナリオでより大きなCPUとメモリオーバーヘッドを持っています。 4. Pythonには高い開発効率と豊富なエコシステムがありますが、低リソースを消費(fèi)します。これは、並行性要件が低いシナリオに適しています。

sync.waitgroupは、ゴルチンのグループがタスクを完了するのを待つために使用されます。そのコアは、3つの方法で協(xié)力することです。追加、完了、待機(jī)です。 1.ADD(n)待機(jī)するゴルチンの數(shù)を設(shè)定します。 2.done()は各ゴルチンの端で呼び出され、カウントは1つ減少します。 3.wait()すべてのタスクが完了するまでメインコルーチンをブロックします。使用する場合は、注意してください。Goroutineの外部で追加する必要があります。重複を避け、Donが呼び出されていることを確認(rèn)してください。 Deferで使用することをお勧めします。これは、Webページの同時クロール、バッチデータ処理、その他のシナリオで一般的であり、並行性プロセスを効果的に制御できます。
