Utiliser MySQL en langage Go pour mettre en œuvre une analyse et une visualisation agrégées des données

Utiliser MySQL en langage Go pour mettre en œuvre l'analyse et la visualisation agrégées des données

Avec le développement d'Internet, les données sont devenues une ressource indispensable dans nos vies. Afin de mieux comprendre et utiliser les données, la technologie de visualisation et d'analyse globale est progressivement devenue un moyen important dans le domaine du traitement et de l'analyse des données. L'émergence du langage Go offre une meilleure plateforme de développement pour le traitement et l'analyse des données. Cet article expliquera comment utiliser le langage Go et MySQL pour mettre en œuvre une analyse et une visualisation agrégées des données.

1. Introduction à MySQL

MySQL est un système de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) open source, actuellement l'une des bases de données les plus utilisées au monde. un. Les principales caractéristiques de MySQL sont une vitesse rapide, des performances élevées, une facilité d'utilisation et une forte évolutivité.

2. Introduction au langage Go

Go est un nouveau langage de programmation lancé par Google en 2009. Le langage Go présente les caractéristiques d'une efficacité élevée, d'une concurrence élevée et d'une sécurité, et convient au traitement de données à grande échelle et de requêtes à forte concurrence.

3. La combinaison de MySQL et du langage Go

La combinaison de MySQL et du langage Go peut exploiter pleinement les avantages des deux et permettre un traitement efficace des données et analyse.

Pour vous connecter à MySQL en langage Go, vous pouvez utiliser une bibliothèque tierce, telle que le mysql officiel ou le pilote go-sql tiers. Voici un exemple de code permettant d'utiliser go-sql-driver pour se connecter à MySQL et interroger des données :

import (
    "database/sql"
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
    "log"
)

func main() {
    db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer db.Close()

    rows, err := db.Query("SELECT name, age FROM user")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer rows.Close()

    var name string
    var age int
    for rows.Next() {
        err := rows.Scan(&name, &age)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        log.Println(name, age)
    }
    err = rows.Err()
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

Le code ci-dessus utilise la bibliothèque go-sql-driver pour se connecter à la base de données MySQL et interroger le nom et âge dans le champ de la table utilisateur.

4. Analyse d'agrégation des données

L'analyse d'agrégation des données fait référence au traitement et à l'analyse des données originales pour obtenir des résultats de données ayant une certaine signification. Les analyses globales courantes incluent le nombre, la somme, le maximum, le minimum, la moyenne, etc. Par exemple, pour les données de commande utilisateur suivantes :

SELECT username, SUM(order_amount) as total_amount, AVG(order_amount) as average_amount
FROM user_order
GROUP BY username;

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• L'instruction SQL ci-dessus utilise les fonctions d'agrégation SUM et AVG pour calculer le montant total de la commande. et le montant moyen de la commande de chaque utilisateur. Le montant de la commande, regroupé par nom d'utilisateur.
Visualisation des données
• Grâce à la visualisation des données, les résultats de l'analyse globale peuvent être présentés plus clairement et les modèles et tendances des données peuvent être découvert de manière plus intuitive. Les outils de visualisation de données couramment utilisés incluent Excel, Tableau, Power BI, Matplotlib, Echart, etc.
• Ce qui suit est un exemple de code permettant d'utiliser la bibliothèque Matplotlib pour dessiner un diagramme circulaire dans le langage Go :

import (
    "github.com/go-gota/gota/dataframe"
    matplotlib "github.com/sajari/fuzzy/matplotlib"
    "math/rand"
)

func main() {
    // 构造数据
    labels := []string{"A", "B", "C", "D", "E"}
    sizes := []float64{rand.Float64(), rand.Float64(), rand.Float64(), rand.Float64(), rand.Float64()}

    // 使用Matplotlib绘制饼图
    fig, _ := matplotlib.NewFigure(2, 2)
    ax := fig.AddSubplot(1, 1, 1)
    ax.Pie(sizes, nil, labels)
    ax.SetTitle("Pie chart")
    fig.Save("pie.png")
}

Copier après la connexion
• Le code ci-dessus utilise la bibliothèque Matplotlib pour dessiner un diagramme circulaire composé de 5 parties. Et enregistrez-le au format png.

Summary

Cet article explique comment utiliser le langage Go et MySQL pour mettre en œuvre une analyse et une visualisation agrégées de données. Grâce à la haute efficacité du langage Go et aux fonctions puissantes de MySQL, de grandes quantités de données peuvent être traitées rapidement et les résultats d'analyse peuvent être présentés plus clairement grâce à la visualisation des données. J'espère que les lecteurs pourront mieux utiliser le langage Go et MySQL pour traiter et analyser les données grâce à l'introduction de cet article.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!