Go PostgreSQL/MySQL的查詢優化技術

要優化與PostgreSQL或MySQL交互的GO應用程序，請重點介紹索引，選擇性查詢，連接處理，緩存和ORM效率。 1）使用適當的索引 - 識別經常查詢的列，選擇性地添加索引，然後使用複合索引進行多列查詢。 2）減少數據傳輸 - 僅選擇必要的列，避免選擇 *，分頁大數據集，並防止與連接或批處理的N 1查詢。 3）優化連接處理 - 使用連接池，設置Maxopenconns，MaxidleConns和ConnmaxLifTime適當。 4）緩存經常訪問數據 - 使用REDIS或MEMCACH，實現TTL，並考慮PostgreSQL中實現的視圖。 5）管理ORM開銷 - 避免不必要的預加載，檢查生成的查詢，並在性能至關重要時更喜歡RAW SQL。

在優化與PostgreSQL或MySQL交互的GO應用程序時，數據庫層通常是性能瓶頸隱藏的位置。密鑰不僅僅是編寫乾淨的GO代碼，還可以理解您的查詢如何執行以及如何訪問數據。

這是使用PostgreSQL或MySQL在GO應用中提高查詢性能的方法。

戰略性地使用適當的索引

緩慢查詢的最常見原因之一是缺少或效率低下的索引。您可能會有一個可以與100行一起使用的查詢，但要磨碎100,000。

• 識別經常查詢的列，尤其是在何處，加入和按子句訂購的列。
• 選擇性地添加索引 - 多個索引可以放慢寫入並佔用不必要的空間。
• 對於復合查詢（例如，用user_id和created_at進行過濾），請考慮以正確的順序進行複合索引。

例如：

在用戶（user_id，create_at）上創建index idx_user_created;

在PostgreSQL中使用EXPLAIN ANALYZE或在MySQL中EXPLAIN以檢查您的查詢是否使用索引。如果說“ SEQ掃描”或“使用FileSort”，則可能需要重新審視索引策略。

通過選擇性查詢減少數據傳輸

獲取比所需更多數據的數據是一個沉默的績效殺手。它增加了數據庫和應用程序端上的內存使用量，並將其放在電線上。

• 始終僅指定所需的列，而不是使用SELECT * 。
• 除非絕對必要，否則避免獲取大型文本/斑點字段。
• 使用LIMIT和OFFSET或基於光標的分頁來處理大型數據集時，分頁結果是可以更好地擴展性。

例子：

行，err：= db.query（“選擇ID，從用戶中的名稱= $ 1限制100”，Activestatus）

另外，通過批處理或加入相關數據預先加入n 1查詢。諸如用於PostgreSQL的pgx或MySQL的gorm的工具可以幫助有效地管理急切的加載。

優化連接處理

如果您的應用程序正在等待池的連接，即使是最快的查詢也無濟於事。

• 根據您的數據庫容量設置適當的連接限制。
• 使用連接池重複使用連接（例如GO中的database/sql ）。
• 調諧參數，例如MaxOpenConns ， MaxIdleConns和ConnMaxLifetime 。

例子：

 db，err：= sql.open（“ postgres”，connstring）
db.setmaxopenconns（25）
db.setmaxidleconns（25）
db.setConnmaxlifetime（time.minute * 5）

太多的開放連接會使您的數據庫不知所措。在高負載方案中，很少有人會引起爭議。監視實際使用情況並進行相應調整。

緩存經常訪問數據

緩存不僅適用於HTTP層，而且在數據庫級別上也很強大。

• 使用Redis或Memcach進行緩存讀取的數據，例如配置值或用戶配置文件。
• 實施簡短的TTL，以偶爾但不斷變化的數據。
• 如果您進行複雜的聚合，請考慮PostgreSQL中的實質視圖。

在Go中，您可以用緩存層包裝查詢調用：

 func getCacheduser（id String）（*用戶，錯誤）{
    val，_：= redisclient.get（id）.result（）
    如果val！ =“” {
        var用戶
        json.unmarshal（[]字節（val）和用戶）
        返回和用戶，零
    }

    //退回DB
    var用戶
    err：= db.queryrow（“ select ...”）。掃描（...）
    如果err == nil {
        redisclient.setex（id，...，time.minute*10）
    }
    返回和用戶，錯誤
}

這可以大大減少重複的查詢並加快響應時間。

獎金：提防ORM開銷

像Gorm這樣的ORM很方便，但是如果不小心使用，它們可以引入開銷。

• 避免自動預加載，除非您確實需要它。
• 對自動生成的查詢保持謹慎 - 可能不會優化。
• 在性能很重要時，更喜歡RAW SQL或Builder庫，例如squirrel或pgconn 。

如果您看到意外的查詢模式，請記錄您的ORM實際發送到數據庫的內容。有時，簡單的重構可以將查詢計數減少一半。

優化GO中的查詢並不總是意味著重寫所有內容 - 通常是要識別和修復一些關鍵點。從最慢的查詢開始，使用適當的工具，不要忽略索引和連接處理等基礎知識。
與它們帶來的收益相比，這些改進中的大多數是低及其的。

以上是Go PostgreSQL/MySQL的查詢優化技術的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！