Go 言語を使用して高性能 MySQL データ統計グラフを作成する方法

インターネットの急速な発展に伴い、データ分析とデータ視覚化は企業や個人にとって不可欠なツールとなっています。 MySQL データベースは、ほとんどの Web サイトやアプリケーションのデータ ストレージ エンジンであり、データの統計や視覚化でこれに対処する必要があることがよくあります。新世代の効率的なプログラミング言語である Go 言語は、優れた同時実行パフォーマンスを備え、高負荷のシナリオに適しており、高パフォーマンスのデータ統計グラフを開発するのに理想的な選択肢です。

この記事では、Go 言語を使用して高パフォーマンスの MySQL データ統計グラフを作成する方法を紹介します。主に次の内容が含まれます:

1. データベース接続とクエリ
2. データ処理と分析
3. データ視覚化
4. データベース接続とクエリ

まず、Go 言語のデータベース接続ツールを使用して MySQL に接続する必要があります。データベースにアクセスし、SQL クエリ ステートメントを使用して必要なデータを取得します。 Go 言語で一般的に使用される MySQL データベース接続ツールは database/sql と github.com/go-sql-driver/mysql の 2 つです。 database/sql は Go 言語の組み込み標準ライブラリであり、さまざまなタイプのリレーショナル データベースに接続してクエリを実行するための汎用的な方法を提供します (github.com/go-sql-driver/mysql#) ## は、MySQL データベース用に特別に開発されたドライバーです。次のコードを通じて接続できます。

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

func main() {
    db, err := sql.Open("mysql", "用户名:密码@tcp(服务器地址:端口号)/数据库名称")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer db.Close()

    // 执行SQL查询语句并获取结果
    rows, err := db.Query("SELECT 字段1, 字段2, 字段3 FROM 表名")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer rows.Close()

    // 循环遍历结果集
    for rows.Next() {
        var 字段1类型 字段1的变量
        var 字段2类型 字段2的变量
        var 字段3类型 字段3的变量
        err := rows.Scan(&字段1的变量, &字段2的变量, &字段3的变量)
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        // TODO 数据处理和分析
    }
    err = rows.Err()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
}

sql.Open() 関数を通じて MySQL データベースに接続し、クエリ ステートメント SELECT フィールド 1 を実行します。 、フィールド 2、フィールド 3 FROM テーブル名でデータを取得します。 rows.Scan()この関数は、クエリ結果の各行を変数に割り当て、その後のデータ処理と分析を使用します。

データ処理と分析

encoding/json、strconv、time などのデータ処理と分析作業を完了するのに役立つ豊富な標準ライブラリとサードパーティ ライブラリを提供します。など。標準ライブラリ モジュールと、github.com/gonum/plot、github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize などのサードパーティ ライブラリ。

github.com/gonum/plot ライブラリを例として、クエリ結果を []float64 型の配列に変換し、 # を使用できます。 ##plot ライブラリは必要なチャートを描画します。たとえば、クエリ結果を折れ線グラフに変換できます。 <div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class='brush:go;toolbar:false;'>import ( &quot;database/sql&quot; &quot;fmt&quot; &quot;github.com/go-sql-driver/mysql&quot; &quot;github.com/gonum/plot&quot; &quot;github.com/gonum/plot/plotter&quot; &quot;github.com/gonum/plot/plotutil&quot; &quot;github.com/gonum/plot/vg&quot; &quot;math/rand&quot; &quot;os&quot; &quot;strconv&quot; &quot;time&quot; ) func main() { // 连接数据库，执行查询 // ... // 将查询结果转换为[]float64数组 data := make(plotter.XYs, 0, 10) for rows.Next() { var x float64 var y float64 var z float64 err := rows.Scan(&amp;x, &amp;y, &amp;z) if err != nil { panic(err) } data = append(data, plotter.XY{x, y}) } err = rows.Err() if err != nil { panic(err) } // 绘制折线图 p, err := plot.New() if err != nil { panic(err) } p.Title.Text = &quot;MySQL数据统计&quot; p.X.Label.Text = &quot;X轴标签&quot; p.Y.Label.Text = &quot;Y轴标签&quot; err = plotutil.AddLinePoints(p, &quot;折线图&quot;, data) if err != nil { panic(err) } err = p.Save(4*vg.Inch, 4*vg.Inch, &quot;折线图.png&quot;) if err != nil { panic(err) } }</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div>

最後に、以前のデータ処理と分析の結果を使用して、必要なデータ視覚化チャート。

ライブラリに加えて、Excel テーブルの作成に使用できる github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize ライブラリなど、試してみる価値のあるデータ視覚化ライブラリがいくつかあります。 ,github.com/gopherjs/vectyこのライブラリは、Web ページなどでインタラクティブなデータ視覚化コンポーネントを作成するために使用できます。 ここでは、例として前の

ライブラリを使用して画像を出力および表示します。 plot.Save 関数を使用してイメージをローカルに保存するか、os.Stdout を使用してコンソールに出力します。

err = p.Save(4*vg.Inch, 4*vg.Inch, "折线图.png")
if err != nil {
    panic(err)
}

// 或者
p.WriteImage(os.Stdout, vg.Length(4*vg.Inch), vg.Length(4*vg.Inch), "png")