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go语言query Go语言编译器安卓版

IT技术提升

GO语言（三十二）：访问关系型数据库（下）在本节中，您将使用 Go 执行 SQL INSERT语句以向数据库添加新行 。
您已经了解了如何使用Query和QueryRow处理返回数据的 SQL 语句 。要执行不返回数据的 SQL 语句，请使用Exec.
1、在albumByID下面，粘贴以下addAlbum函数以在数据库中插入新专辑，然后保存 main.go 。
在此代码中：
（1）用DB.Exec执行INSERT语句 。
Exec接受一条 SQL 语句，后跟 SQL 语句的参数值 。
（2）检查尝试INSERT中的错误 。
（3）使用Result.LastInsertId检索插入的数据库行的 ID。
（4）检查尝试检索 ID 的错误 。
2、更新main以调用新addAlbum函数 。
在main函数末尾添加以下代码 。
在新代码中：
（1）调用addAlbum添加新专辑，将要添加的专辑的 ID 分配给albID变量 。
从包含 main.go 目录的命令行中，运行代码 。
恭喜！您刚刚使用 Go 对关系数据库执行了简单的操作 。
本节包含您使用本教程构建的应用程序的代码 。
go语言postgresql数据库驱动怎么用PostgreSQL和MySQL比较，它更加庞大一点，因为它是用来替代Oracle而设计的 。所以在企业应用中采用PostgreSQL是一个明智的选择 。
现在MySQL被Oracle收购之后，有传闻Oracle正在逐步的封闭MySQL,,鉴于此，将来我们也许会选择PostgreSQL而不是MySQL作为项目的后端数据库 。
1、驱动
Go实现的支持PostgreSQL的驱动也很多 ， 因为国外很多人在开发中使用了这个数据库 。
支持database/sql驱动，纯Go写的
支持database/sql驱动 ， 纯Go写的
支持database/sql驱动，纯Go写的
在下面的示例中我采用了第一个驱动，因为它目前使用的人最多，在github上也比较活跃 。
2、实例代码
数据库建表语句：
复制代码
CREATE TABLE userinfo
(
uid serial NOT NULL,
username character varying(100) NOT NULL,
departname character varying(500) NOT NULL,
Created date,
CONSTRAINT userinfo_pkey PRIMARY KEY (uid)
)
WITH (OIDS=FALSE);
CREATE TABLE userdeatail
(
uid integer,
intro character varying(100),
profile character varying(100)
)
WITH(OIDS=FALSE);
复制代码
看下面这个Go如何操作数据库表数据:增删改查
复制代码
package main
import (
"database/sql"
"fmt"
_ "github.com/bmizerany/pq"
)
func main() {
db, err := sql.Open("postgres", "user=astaxie password=astaxie dbname=test sslmode=disable")
checkErr(err)
//插入数据
stmt, err := db.Prepare("INSERT INTO userinfo(username,departname,created) VALUES($1,$2,$3) RETURNING uid")
checkErr(err)
res, err := stmt.Exec("astaxie", "研发部门", "2012-12-09")
checkErr(err)
//pg不支持这个函数，因为他没有类似MySQL的自增ID
id, err := res.LastInsertId()
checkErr(err)
fmt.Println(id)
//更新数据
stmt, err = db.Prepare("update userinfo set username=$1 where uid=$2")
checkErr(err)
res, err = stmt.Exec("astaxieupdate", 1)
checkErr(err)
affect, err := res.RowsAffected()
checkErr(err)
fmt.Println(affect)
//查询数据
rows, err := db.Query("SELECT * FROM userinfo")
checkErr(err)
for rows.Next() {
var uid int
var username string
var department string
var created string
err = rows.Scan(uid, username, department, created)
checkErr(err)
fmt.Println(uid)
fmt.Println(username)
fmt.Println(department)
fmt.Println(created)
}
//删除数据
stmt, err = db.Prepare("delete from userinfo where uid=$1")
checkErr(err)
res, err = stmt.Exec(1)
checkErr(err)
affect, err = res.RowsAffected()
checkErr(err)
fmt.Println(affect)
db.Close()
}
func checkErr(err error) {
if err != nil {
panic(err)
}
}
复制代码
从上面的代码我们可以看到，PostgreSQL是通过$1,$2这种方式来指定要传递的参数，而不是MySQL中的? ， 另外在sql.Open中的dsn信息的格式也与MySQL的驱动中的dsn格式不一样，所以在使用时请注意它们的差异 。
还有pg不支持LastInsertId函数 ， 因为PostgreSQL内部没有实现类似MySQL的自增ID返回 ， 其他的代码几乎是一模一样
国内重要的 Go 语言项目：TiDB 3.0 GA ， 稳定性和性能大幅提升 TiDB 是 PingCAP 自主研发go语言query的开源分布式关系型数据库go语言query ， 具备商业级数据库的数据可靠性go语言query，可用性，安全性等特性，支持在线弹性水平扩展，兼容 MySQL 协议及生态，创新性实现 OLTP 及 OLAP 融合 。
TiDB 3.0 版本显著提升了大规模集群的稳定性，集群支持 150存储节点，300 TB 存储容量长期稳定运行 。易用性方面引入大量降低用户运维成本的优化，包括引入 Information_Schema 中的多个实用系统视图、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等 。在性能方面，特别是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升 ， 其中 TPC-C 性能提升约 4.5 倍，Sysbench 性能提升约 1.5 倍，OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因实现 View 可以执行 ， 至此 TPC-H 22 个 Query 均可正常运行 。新功能方面增加了窗口函数、视图（实验特性）、分区表、插件系统、悲观锁（实验特性） 。
截止本文发稿时 TiDB 已在 500用户的生产环境中长期稳定运行 ， 涵盖金融、保险、制造，互联网，游戏 等领域，涉及交易、数据中台、 历史 库等多个业务场景 。不同业务场景对关系型数据库的诉求可用 “百花齐放”来形容，但对关系数据库最根本的诉求未发生任何变化 ， 如数据可靠性，系统稳定性，可扩展性，安全性 ， 易用性等 。请跟随我们的脚步梳理 TiDB 3.0 有什么样的惊喜 。
3.0 与 2.1 版本相比，显著提升了大规模集群的稳定性 ， 支持单集群 150存储节点，300 TB 存储容量长期稳定运行，主要的优化点如下：
1. 优化 Raft 副本之间的心跳机制，按照 Region 的活跃程度调整心跳频率，减小冷数据对集群的负担 。
2. 热点调度策略支持更多参数配置，采用更高优先级，并提升热点调度的准确性 。
3. 优化 PD 调度流程 ， 提供调度限流机制，提升系统稳定性 。
4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能 ， 降低大集群 GC 时间，提升系统稳定性 。
众所周知，数据库查询计划的稳定性对业务至关重要 ， TiDB 3.0 版本采用多种优化手段提升查询计划的稳定性，如下：
1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集统计信息的速度 ， 降低集群资源的消耗及对业务的影响 。
2. 新增 Incremental Analyze 功能，提升收集单调递增的索引统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响 。
3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的统计信息，缓解 CM-Sketch 哈希冲突导致估算偏大，提升代价估算的准确性，提升查询计划的稳定性 。
4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用规则防止查询计划过度依赖统计信息 ， 缓解因统计信息滞后导致选择的查询计划不是最优的情况，提升查询计划的稳定性 。
5. 新增 SQL Plan Management 功能，支持在查询计划不准确时手动绑定查询计划，提升查询计划的稳定性 。
1. OLTP
3.0 与 2.1 版本相比 Sysbench 的 Point Select，Update Index ， Update Non-Index 均提升约 1.5 倍，TPC-C 性能提升约 4.5 倍 。主要的优化点如下：
1. TiDB 持续优化 SQL 执行器，包括：优化 NOT EXISTS 子查询转化为 Anti Semi Join，优化多表 Join 时 Join 顺序选择等 。
2. 优化 Index Join 逻辑，扩大 Index Join 算子的适用场景并提升代价估算的准确性 。
3. TiKV 批量接收和发送消息功能，提升写入密集的场景的 TPS 约 7%，读密集的场景提升约 30% 。
4. TiKV 优化内存管理 ， 减少 Iterator Key Bound Option 的内存分配和拷贝，多个 Column Families 共享 block cache 提升 cache 命中率等手段大幅提升性能 。
5. 引入 Titan 存储引擎插件，提升 Value 值超过 1KB 时性能，缓解 RocksDB 写放大问题，减少磁盘 IO 的占用 。
6. TiKV 新增多线程 Raftstore 和 Apply 功能 ， 提升单节点内可扩展性，进而提升单节点内并发处理能力和资源利用率，降低延时，大幅提升集群写入能力 。
TiDB Lightning 性能与 2019 年年初相比提升 3 倍，从 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s，优化点，如下：
1. 提升 SQL 转化成 KV Pairs 的性能，减少不必要的开销 。
2. 提升单表导入性能，单表支持批量导入 。
3. 提升 TiKV-Importer 导入数据性能 ， 支持将数据和索引分别导入 。
4. TiKV-Importer 支持上传 SST 文件限速功能 。
RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的权限访问控制） 是商业系统中最常见的权限管理技术之一，通过 RBAC 思想可以构建最简单“用户-角色-权限”的访问权限控制模型 。RBAC 中用户与角色关联，权限与角色关联 ， 角色与权限之间一般是多对多的关系，用户通过成为什么样的角色获取该角色所拥有的权限，达到简化权限管理的目的，通过此版本的迭代 RBAC 功能开发完成 。
IP 白名单功能（企业版特性） ：TiDB 提供基于 IP 白名单实现网络安全访问控制，用户可根据实际情况配置相关的访问策略 。
Audit log 功能（企业版特性） ：Audit log 记录用户对数据库所执行的操作，通过记录 Audit log 用户可以对数据库进行故障分析，行为分析 ， 安全审计等，帮助用户获取数据执行情况 。
加密存储（企业版特性） ：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，实现加密存储的功能 ， 保证所有写入到磁盘的数据都经过加密，降低数据泄露的风险 。
完善权限语句的权限检查 ， 新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 语句权限检查 。
1. 新增 SQL 方式查询慢查询 ， 丰富 TiDB 慢查询日志内容，如：Coprocessor 任务数，平均/最长/90% 执行/等待时间，执行/等待时间最长的 TiKV 地址，简化慢查询定位工作，提高排查慢查询问题效率 ， 提升产品易用性 。
2. 新增系统配置项合法性检查 ， 优化系统监控项等，提升产品易用性 。
3. 新增对 TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 算子内存使用情况统计信息，提高 Query 内存使用统计的准确性，提升处理内存消耗较大语句的效率 。
4. 制定日志规范，重构日志系统 ， 统一日志格式 ， 方便用户理解日志内容 ， 有助于通过工具对日志进行定量分析 。
5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 调优的易用性 。
6. 新增 SQL 语句 Trace 功能，方便排查问题 。
7. 新增通过 unix_socket 方式连接数据库 。
8. 新增快速恢复被删除表功能，当误删除数据时可通过此功能快速恢复数据 。
TiDB 3.0 新增 TiFlash 组件，解决复杂分析及 HTAP 场景 。TiFlash 是列式存储系统 ， 与行存储系统实时同步 ， 具备低延时，高性能，事务一致性读等特性 。通过 Raft 协议从 TiKV 中实时同步行存数据并转化成列存储格式持久化到一组独立的节点 ， 解决行列混合存储以及资源隔离性问题 。TiFlash 可用作行存储系统（TiKV）实时镜像，实时镜像可独立于行存储系统，将行存储及列存储从物理隔离开，提供完善的资源隔离方案，HTAP 场景最优推荐方案；亦可用作行存储表的索引 ， 配合行存储对外提供智能的 OLAP 服务，提升约 10 倍复杂的混合查询的性能 。
TiFlash 目前处于 Beta 阶段，计划 2019 年 12 月 31 日之前 GA，欢迎大家申请试用 。
未来我们会继续投入到系统稳定性，易用性，性能 ， 弹性扩展方面，向用户提供极致的弹性伸缩能力 ， 极致的性能体验，极致的用户体验 。
稳定性方面 V4.0 版本将继续完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲观事务模型，View，Table Partition ， Titan 行存储引擎，TiFlash 列存储引擎；引入近似物理备份恢复解决分布数据库备份恢复难题；优化 PD 调度功能等 。
性能方面 V4.0 版本将继续优化事务处理流程，减少事务资源消耗，提升性能，例如：1PC，省去获取 commit ts 操作等 。
弹性扩展方面 ， PD 将提供弹性扩展所需的元信息供外部系统调用 ， 外部系统可根据元信息及负载情况动态伸缩集群规模，达成节省成本的目标 。
我们相信战胜“未知”最好的武器就是社区的力量，基础软件需要坚定地走开源路线 。截止发稿我们已经完成 41 篇源码阅读文章 。TiDB 开源社区总计 265 位 Contributor，6 位 Committer，在这里我们对社区贡献者表示由衷的感谢，希望更多志同道合的人能加入进来，也希望大家在 TiDB 这个开源社区能够有所收获 。
TiDB 3.0 GA Release Notes：
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