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go语言与mysql go语言与java的区别

IT技术串行化

Go语言使用gorm对MySQL进行性能测试之前写过了Go语言gorm框架MySQL实践，其中对gorm框架在操作MySQL的各种基础实践，下面分享一下如何使用gorm框架对MySQL直接进行性能测试的简单实践 。
这里我使用了一个原始的Go语言版本的FunTester测试框架，现在只有一个基本的方法，实在是因为Go语言特性太强了 。框架设计的主要思路之一就是利用Go语言的闭包和方法参数特性，将一个func()当做性能测试的主题，通过不断运行这个func()来实现性能测试 。当然还有另外一个思路就是运行一个多线程任务类，类似Java版本的com.funtester.base.constaint.ThreadBase抽象类，这样可以设置一些类的属性，绑定一些测试资源，适配更多的测试场景 。
下面演示select的性能测试 ， 这里我用了随机ID查询的场景 。
这里我使用从35开始递增的ID进行删除 。
这里使用了select的用例部分 ， 随机ID ， 然后更新name字段，随机10个长度的字符串 。
这里用到了FunTester字段都是随机生成 。
到这里可以看出，性能测试框架用到的都是gorm框架的基础API使用，这里MySQL连接池的管理工作完全交给了gorm框架完成 ， 看资料说非常牛逼，我们只需要设置几个参数 。这个使用体现很像HttpClient设置HTTP连接池类似，这里我们也可以看出这些优秀的框架使用起来都是非常简单的 。
PS：关于gorm的基础使用的请参考上一期的文章Go语言gorm框架MySQL实践 。
go语言怎么和mysql数据库进行链接task copyFileToProject1(type: Copy) {
from('build/intermediates/bundles/debug/')
into("$rootProject.projectDir/demousingsdk/libs/")
【go语言与mysql go语言与java的区别】include('classes.jar')
rename('classes.jar', 'xiaoi_sdk.jar')
}
golangmysql可扩展分表代码go-mysql-server是一个SQL引擎 ， 能解析标准SQL(基于MySQL语法)并优化查询 。它提供了简单的接口，允许自定义表格数据源实现 。提供与MySQL协议兼容的服务器实现 。这意味着它与MySQLODBC，JDBC或默认的MySQL客户端shell接口兼容 。
如果写压力进一步扩大，并且数据量急剧快速增长，DB写节点即主库就会成为整个系统的瓶颈 。在MySQL的日常运营中，如果DB中表和表之间的数据很多是没有关系的，或者根本不需要表关联Join操作 ， 我们可以考虑按照业务把不同的数据放到不同的服务器中，即垂直分库或叫垂直切分 。
不过需要注意的是 ， 垂直分库无法解决单表数据量过大的问题，由于单一业务的数据信息仍然落盘在单表中，如果单表数据量太大，就会极大地影响SQL执行的性能 。由此，在MySQL应用领域，水平分表也是互联网场景应对高并发、单表数据量过大的解决方案之一 。分表在本质上可以概括为业务表在逻辑上公用一个路由结构，物理上分散存储 。这就是常说的Sharding分片或者分区 。
go语言中使用mysql sql语句Go语言操作数据库非常go语言与mysql的简单go语言与mysql，
go语言与mysql他也有一个类似JDBCgo语言与mysql的东西"database/sql"
实现类是"github.com/go-sql-driver/mysql"
使用过JDBC的人应该一看就懂
对日期的处理比较晦涩,没有JAVA流畅:
复制代码代码如下:
package main
import (
"database/sql"
_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
"log"
"time"
)
/*
create table t(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20) not null,
ts timestamp
);
*/
func insert(db *sql.DB) {
stmt, err := db.Prepare("insert into t(name,ts) values(?,?)")
defer stmt.Close()
if err != nil {
log.Println(err)

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