go語言資料庫

1. 國內重要的 Go 語言項目：TiDB 3.0 GA，穩定性和性能大幅提升

TiDB 是 PingCAP 自主研發的開源分布式關系型資料庫，具備商業級資料庫的數據可靠性，可用性，安全性等特性，支持在線彈性水平擴展，兼容 Mysql 協議及生態，創新性實現 OLTP 及 OLAP 融合。

TiDB 3.0 版本顯著提升了大規模集群的穩定性，集群支持 150+ 存儲節點，300+TB 存儲容量長期穩定運行。易用性方面引入大量降低用戶運維成本的優化，包括引入 Information_Schema 中的多個實用系統視圖、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等。在性能方面，特別是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升，其中 TPC-C 性能提升約 4.5 倍，Sysbench 性能提升約 1.5 倍，OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因實現 View 可以執行，至此 TPC-H 22 個 Query 均可正常運行。新功能方面增加了窗口函數、視圖（實驗特性）、分區表、插件系統、悲觀鎖（實驗特性）。

截止本文發稿時 TiDB 已在 500+ 用戶的生產環境中長期穩定運行，涵蓋金融、保險、製造，互聯網， 游戲 等領域，涉及交易、數據中台、 歷史 庫等多個業務場景。不同業務場景對關系型資料庫的訴求可用 「百花齊放」來形容，但對關系資料庫最根本的訴求未發生任何變化，如數據可靠性，系統穩定性，可擴展性，安全性，易用性等。請跟隨我們的腳步梳理 TiDB 3.0 有什麼樣的驚喜。

3.0 與 2.1 版本相比，顯著提升了大規模集群的穩定性，支持單集群 150+ 存儲節點，300+TB 存儲容量長期穩定運行，主要的優化點如下：

1. 優化 Raft 副本之間的心跳機制，按照 Region 的活躍程度調整心跳頻率，減小冷數據對集群的負擔。

2. 熱點調度策略支持更多參數配置，採用更高優先順序，並提升熱點調度的准確性。

3. 優化 PD 調度流程，提供調度限流機制，提升系統穩定性。

4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能，降低大集群 GC 時間，提升系統穩定性。

眾所周知，資料庫查詢計劃的穩定性對業務至關重要，TiDB 3.0 版本採用多種優化手段提升查詢計劃的穩定性，如下：

1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集統計信息的速度，降低集群資源的消耗及對業務的影響。

2. 新增 Incremental Analyze 功能，提升收集單調遞增的索引統計信息的速度，降低集群資源的消耗及對業務的影響。

3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的統計信息，緩解 CM-Sketch 哈希沖突導致估算偏大，提升代價估算的准確性，提升查詢計劃的穩定性。

4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用規則防止查詢計劃過度依賴統計信息，緩解因統計信息滯後導致選擇的查詢計劃不是最優的情況，提升查詢計劃的穩定性。

5. 新增 SQL Plan Management 功能，支持在查詢計劃不準確時手動綁定查詢計劃，提升查詢計劃的穩定性。

1. OLTP

3.0 與 2.1 版本相比 Sysbench 的 Point Select，Update Index，Update Non-Index 均提升約 1.5 倍，TPC-C 性能提升約 4.5 倍。主要的優化點如下：

1. TiDB 持續優化 SQL 執行器，包括：優化 NOT EXISTS 子查詢轉化為 Anti Semi Join，優化多表 Join 時 Join 順序選擇等。

2. 優化 Index Join 邏輯，擴大 Index Join 運算元的適用場景並提升代價估算的准確性。

3. TiKV 批量接收和發送消息功能，提升寫入密集的場景的 TPS 約 7%，讀密集的場景提升約 30%。

4. TiKV 優化內存管理，減少 Iterator Key Bound Option 的內存分配和拷貝，多個 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 存儲引擎插件，提升 Value 值超過 1KB 時性能，緩解 RocksDB 寫放大問題，減少磁碟 IO 的佔用。

6. TiKV 新增多線程 Raftstore 和 Apply 功能，提升單節點內可擴展性，進而提升單節點內並發處理能力和資源利用率，降低延時，大幅提升集群寫入能力。

TiDB Lightning 性能與 2019 年年初相比提升 3 倍，從 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s，優化點，如下：

1. 提升 SQL 轉化成 KV Pairs 的性能，減少不必要的開銷。

2. 提升單表導入性能，單表支持批量導入。

3. 提升 TiKV-Importer 導入數據性能，支持將數據和索引分別導入。

4. TiKV-Importer 支持上傳 SST 文件限速功能。

RBAC（Role-Based Access Control，基於角色的許可權訪問控制） 是商業系統中最常見的許可權管理技術之一，通過 RBAC 思想可以構建最簡單「用戶-角色-許可權」的訪問許可權控制模型。RBAC 中用戶與角色關聯，許可權與角色關聯，角色與許可權之間一般是多對多的關系，用戶通過成為什麼樣的角色獲取該角色所擁有的許可權，達到簡化許可權管理的目的，通過此版本的迭代 RBAC 功能開發完成。

IP 白名單功能（企業版特性） ：TiDB 提供基於 IP 白名單實現網路安全訪問控制，用戶可根據實際情況配置相關的訪問策略。

Audit log 功能（企業版特性） ：Audit log 記錄用戶對資料庫所執行的操作，通過記錄 Audit log 用戶可以對資料庫進行故障分析，行為分析，安全審計等，幫助用戶獲取數據執行情況。

加密存儲（企業版特性） ：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，實現加密存儲的功能，保證所有寫入到磁碟的數據都經過加密，降低數據泄露的風險。

完善許可權語句的許可權檢查 ，新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 語句許可權檢查。

1. 新增 SQL 方式查詢慢查詢，豐富 TiDB 慢查詢日誌內容，如：Coprocessor 任務數，平均/最長/90% 執行/等待時間，執行/等待時間最長的 TiKV 地址，簡化慢查詢定位工作，提高排查慢查詢問題效率，提升產品易用性。

2. 新增系統配置項合法性檢查，優化系統監控項等，提升產品易用性。

3. 新增對 TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 運算元內存使用情況統計信息，提高 Query 內存使用統計的准確性，提升處理內存消耗較大語句的效率。

4. 制定日誌規范，重構日誌系統，統一日誌格式，方便用戶理解日誌內容，有助於通過工具對日誌進行定量分析。

5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 調優的易用性。

6. 新增 SQL 語句 Trace 功能，方便排查問題。

7. 新增通過 unix_socket 方式連接資料庫。

8. 新增快速恢復被刪除表功能，當誤刪除數據時可通過此功能快速恢復數據。

TiDB 3.0 新增 TiFlash 組件，解決復雜分析及 HTAP 場景。TiFlash 是列式存儲系統，與行存儲系統實時同步，具備低延時，高性能，事務一致性讀等特性。 通過 Raft 協議從 TiKV 中實時同步行存數據並轉化成列存儲格式持久化到一組獨立的節點，解決行列混合存儲以及資源隔離性問題。TiFlash 可用作行存儲系統（TiKV）實時鏡像，實時鏡像可獨立於行存儲系統，將行存儲及列存儲從物理隔離開，提供完善的資源隔離方案，HTAP 場景最優推薦方案；亦可用作行存儲表的索引，配合行存儲對外提供智能的 OLAP 服務，提升約 10 倍復雜的混合查詢的性能。

TiFlash 目前處於 Beta 階段，計劃 2019 年 12 月 31 日之前 GA，歡迎大家申請試用。

未來我們會繼續投入到系統穩定性，易用性，性能，彈性擴展方面，向用戶提供極致的彈性伸縮能力，極致的性能體驗，極致的用戶體驗。

穩定性方面 V4.0 版本將繼續完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲觀事務模型，View，Table Partition，Titan 行存儲引擎，TiFlash 列存儲引擎；引入近似物理備份恢復解決分布資料庫備份恢復難題；優化 PD 調度功能等。

性能方面 V4.0 版本將繼續優化事務處理流程，減少事務資源消耗，提升性能，例如：1PC，省去獲取 commit ts 操作等。

彈性擴展方面，PD 將提供彈性擴展所需的元信息供外部系統調用，外部系統可根據元信息及負載情況動態伸縮集群規模，達成節省成本的目標。

我們相信戰勝「未知」最好的武器就是社區的力量，基礎軟體需要堅定地走開源路線。截止發稿我們已經完成 41 篇源碼閱讀文章。TiDB 開源社區總計 265 位 Contributor，6 位 Committer，在這里我們對社區貢獻者表示由衷的感謝，希望更多志同道合的人能加入進來，也希望大家在 TiDB 這個開源社區能夠有所收獲。

TiDB 3.0 GA Release Notes： https://pingcap.com/docs-cn/v3.0/releases/3.0-ga/

2. go語言postgresql資料庫驅動怎麼用

PostgreSQL和MySQL比較，它更加龐大一點，因為它是用來替代Oracle而設計的。所以在企業應用中採用PostgreSQL是一個明智的選擇。

現在MySQL被Oracle收購之後，有傳聞Oracle正在逐步的封閉MySQL,,鑒於此，將來我們也許會選擇PostgreSQL而不是MySQL作為項目的後端資料庫。

1、驅動
Go實現的支持PostgreSQL的驅動也很多，因為國外很多人在開發中使用了這個資料庫。

https://github.com/bmizerany/pq 支持database/sql驅動，純Go寫的
https://github.com/jbarham/gopgsqldriver 支持database/sql驅動，純Go寫的
https://github.com/lxn/go-pgsql 支持database/sql驅動，純Go寫的
在下面的示例中我採用了第一個驅動，因為它目前使用的人最多，在github上也比較活躍。

2、實例代碼
資料庫建表語句：

復制代碼
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);
復制代碼

看下面這個Go如何操作資料庫表數據:增刪改查

復制代碼
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)

//插入數據
stmt, err := db.Prepare("INSERT INTO userinfo(username,departname,created) VALUES($1,$2,$3) RETURNING uid")
checkErr(err)

res, err := stmt.Exec("astaxie", "研發部門", "2012-12-09")
checkErr(err)

//pg不支持這個函數，因為他沒有類似MySQL的自增ID
id, err := res.LastInsertId()
checkErr(err)

fmt.Println(id)

//更新數據
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)

//查詢數據
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)
}

//刪除數據
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)
}
}
復制代碼

從上面的代碼我們可以看到，PostgreSQL是通過$1,$2這種方式來指定要傳遞的參數，而不是MySQL中的?，另外在sql.Open中的dsn信息的格式也與MySQL的驅動中的dsn格式不一樣，所以在使用時請注意它們的差異。

還有pg不支持LastInsertId函數，因為PostgreSQL內部沒有實現類似MySQL的自增ID返回，其他的代碼幾乎是一模一樣

3. GO資料庫介紹（轉載）

類似於語義網路。是為了生物界有一個統一的數據交流語言。 因為在生物學界，存在在種種同名異義、異議同名的現象。為此產生了GO項目。

GO是用一套統一的詞彙表來描述生物學中的分子功能、生物過程和細胞成分。其思想大概過程：對於一個基因產品（蛋白質或RNA），用某些詞彙來描述它是干什麼的或位於細胞哪裡、或者參與了哪個生物過程，而這些詞彙就是來自GO的Term。

（1）提供生物學功能（術語）的邏輯結構及其相互之間的關系，表現為有向無環圖
（2）給特定的基因產物（蛋白質，非編碼RNA或大分子復合體，簡稱為'基因'）起一個特定的名字（唯一標識該基因）

Gene Ontology（GO）中最基本的概念是term。GO裡面的每一個entry都有一個唯一的數字標記，形如GO:nnnnnnn，還有一個term名，比如"cell", "fibroblast growth factor receptor binding"，或者"signal transction"。每個term都屬於一個ontology，總共有三個ontology，它們分別是
細胞成分：細胞的部分或其細胞外環境;
分子功能：基因產物在分子水平上的元素活性，例如結合或催化;
生物過程：具有確定開始和結束的分子事件的操作或集合，與綜合生活單元的功能有關

理由一：
在基因表達譜分析中，GO常用於提供基因功能分類標簽和基因功能研究的背景知識。利用GO的知識體系和結構特點，旨在發掘與基因差異表達現象關聯的單個特徵基因功能類或多個特徵功能類的組合。
根據GO的知識體系，使用「功能類」（或者叫做「功能模塊」）這一概念具有以下優點：我們認為，單個基因的表達情況的改變不足以反映特定功能/通路的整體變化情況。因為類似人類社會的組織結構，生物體的功能的實現決不僅僅是依靠一兩個基因功能的改變來實現的。因此過分著重單個基因表達變化，將會在後期結果處理中嚴重干擾對於結果的合理分析，導致偏倚性加大，而且是無法避免的。因此利用GO的結構體系，把參與同樣功能/通路的基因進行「功能類」層面的抽象和整合，提供比基因更高一層次的抽象結論，對理解疾病的發病機制或葯物的作用機理等更有幫助。
但是該方法也存在一定的不足，由於生物體內部的調控網路可能具有「scale-free network」的特點，個別功能重要的基因（主效基因）具有「Hub節點」的重要特性，它的功能改變可能對於整個網路來說是至關重要的，在這點上，這些重要的基因又具有一定的「自私獨裁」特點。而「功能類」之觀點模糊了這種差別特性，過於強調「共性」，而忽視了「個性」，這也是「功能類」的一個不足之處，這就需要結合相關的生物學知識才能夠實現

理由二：
GO（gene ontology）對大家而言也許會是一個相對陌生的名詞，但是它已經成為生物信息領域中一個極為重要的方法和工具，並正在逐步改變著我們對 biological data的組織和理解方式，它的存在已經大大加快了我們對所擁有的生物數據的整合和利用，我們應該逐步學會理解和掌握這種思想和工具。
眾所周知，sequence based biology中的核心內容即是對序列的Annotation（注釋），其中主要包含structural annotation和functional annotation，前者涉及分析sequence在genome中的locus以及exon，intron，promoter等的location，而後者則是推斷序列編碼產物的功能
隨著多種生物genome的相繼解碼，同時大量ESTs以及gene expression profile date的積累，使得annotation的工作量和復雜度大大增加。然而另一方面，大多數基因在不同真核生物中擁有共同的主要生物功能，通過在某些物種中獲得的基因或者蛋白質（shared protein）的生物學信息，可以用以解釋其他物種中對應的基因或蛋白（especially in comparative genomics）。由於這些繁復的功能信息主要是包含在積累的文獻之中，如何有效的提取和綜合這些信息就是我們面臨的核心困難，這也是GO所要著力解決的問題。通過建立一套具有動態形式的控制字集（controlled vocabulary），來解釋真核基因及蛋白在細胞內所扮演的角色，並隨著生命科學研究的進步，不斷積累和更新。一個ontology會被一個控制字集來描述並給予一定的名稱，通過制定「本體」ontologies並運用統計學方法及自然語言處理技術，可以實現知識管理的專家系統控制

總結：
Gene Ontology（GO）包含了基因參與的生物過程，所處的細胞位置，發揮的分子功能三方面功能信息，並將概念粗細不同的功能概念組織成DAG（有向無環圖）的結構。
Gene Ontology是一個使用有控制的詞彙表和嚴格定義的概念關系，以有向無環圖的形式統一表示各物種的基因功能分類體系，從而較全面地概括了基因的功能信息，糾正了傳統功能分類體系中常見的維度混淆問題。
在基因表達譜分析中，GO常用於提供基因功能分類標簽和基因功能研究的背景知識。利用GO的知識體系和結構特點，旨在發掘與基因差異表達現象關聯的單個特徵基因功能類或多個特徵功能類的組合。
原文： https://mp.weixin.qq.com/s/e4BkqkMt7L9ZS_KBuv2rvQ

4. go資料庫有哪些官網

go資料庫有sql2go官網。

用於將 sql 語句轉換為 golang 的 struct. 使用 ddl 語句即可。例如對於創建表的語句: show create table xxx. 將輸出的語句，直接粘貼進去就行。toml2go網。用於將編碼後的 toml 文本轉換問 golang 的 struct。

非關系型資料庫（NoSQL）：

指的是分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。所謂CAP理論，簡單來說就是一個分布式系統不可能滿足可用性、一致性與分區容錯性這三個要求。

一次性滿足兩種要求是該系統的上限。而一致性哈希演算法則指的是NoSQL資料庫在應用過程中，為滿足工作需求而在通常情況下產生的一種數據演算法，該演算法能有效解決工作方面的諸多問題但也存在弊端，即工作完成質量會隨著節點的變化而產生波動。

5. go語言中使用mysql sql語句

Go語言操作資料庫非常的簡單，
他也有一個類似JDBC的東西"database/sql"
實現類是"github.com/go-sql-driver/mysql"
使用過JDBC的人應該一看就懂
對日期的處理比較晦澀,沒有JAVA流暢:

復制代碼代碼如下:

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)
return
}
ts, _ := time.Parse("2006-01-02 15:04:05", "2014-08-28 15:04:00")
stmt.Exec("edmond", ts)
}
func main() {
db, err := sql.Open("mysql", "xx:xx@tcp(127.0.0.1:3306)/mvbox?charset=utf8")
if err != nil {
log.Fatalf("Open database error: %s\n", err)
}
defer db.Close()
err = db.Ping()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}

6. Golang database/sql源碼分析

Gorm是Go語言開發用的比較多的一個ORM。它的功能比較全：

但是這篇文章中並不會直接看Gorm的源碼，我們會先從database/sql分析。原因是Gorm也是基於這個包來封裝的一些功能。所以只有先了解了database/sql包才能更加好的理解Gorm源碼。

database/sql 其實也是一個對於mysql驅動的上層封裝。」github.com/go-sql-driver/mysql」就是一個對於mysql的驅動，database/sql 就是在這個基礎上做的基本封裝包含連接池的使用

下面這個是最基本的增刪改查操作

操作分下面幾個步驟：

因為Gorm的連接池就是使用database/sql包中的連接池，所以這里我們需要學習一下包里的連接池的源碼實現。其實所有連接池最重要的就是連接池對象、獲取函數、釋放函數下面來看一下database/sql中的連接池。

DB對象

獲取方法

釋放連接方法

連接池的實現有很多方法，在database/sql包中使用的是chan阻塞 使用map記錄等待列表，等到有連接釋放的時候再把連接傳入等待列表中的chan 不在阻塞返回連接。

之前我們看到的Redigo是使用一個chan 來阻塞，然後釋放的時候放入空閑列表，在往這一個chan中傳入struct{}{}，讓程序繼續 獲取的時候再從空閑列表中獲取。並且使用的是鏈表的結構來存儲空閑列表。

database/sql 是對於mysql驅動的封裝，然而Gorm則是對於database/sql的再次封裝。讓我們可以更加簡單的實現對於mysql資料庫的操作。

7. go語言適合做什麼

go語言適用的領域有：

Go語言主要用作伺服器端開發，其定位是用來開發「大型軟體」的，適合於很多程序員一起開發大型軟體，並且開發周期長，支持雲計算的網路服務。

Go語言作為伺服器編程語言，很適合處理日誌、數據打包、虛擬機處理、文件系統、分布式系統、資料庫代理等；網路編程方面，Go語言廣泛應用於Web應用、API應用、下載應用等；除此之外，Go語言還可用於內存資料庫和雲平台領域，目前國外很多雲平台都是採用Go開發。

Go語言能夠讓程序員快速開發，並且在軟體不斷的增長過程中，它能讓程序員更容易地進行維護和修改。它融合了傳統編譯型語言的高效性和腳本語言的易用性和富於表達性。

Go語言作為一門大型項目開發語言，在很多大公司相繼使用，甚至完全轉向Go開發，其中代表有Google、Facebook、騰訊、網路、阿里巴巴、京東、小米以及360、美團、滴滴以及新浪等，因此，Go語言的開發前景還是很不錯的！

8. go語言怎麼連接oracle資料庫

//假設的GOPATH指向C:\gohome
0. 執行 go get github.com/wendal/go-oci8 ,然後肯定是報錯了,沒關系,代碼會下載下來.
1. 首先,你需要安裝mingw到C:\mingw
2. 然後,到Oracle官網,下載OCI及其SDK,解壓到instantclient_11_2 -- 當前最新版
3. 從我的go-oci8庫的windows文件夾,拷貝pkg-config.exe到C:\mingw\bin\,拷貝oci8.pc到C:\mingw\lib\pkg-config\
4. 設置環境變數 PATH ,值為 原有PATH;C:\instantclient_11_2;C:\mingw\bin;
5. 設置環境變數 PKG_CONFIG_PATH,值為 C:\mingw\lib\pkg-config
6. 接下來,就最重要的,就是再執行一次,這次應該能成功的: go get github.com/wendal/go-oci8
7. 測試一下:
cd %GOPATH%/src/github.com/wendal/go-oci8/example
go run oracle.go
#提醒一句, oracle.go裡面的寫的密碼是system/123456, 實例名XE

9. GO語言（三十）：訪問關系型資料庫（上）

本教程介紹了使用 Godatabase/sql及其標准庫中的包訪問關系資料庫的基礎知識。

您將使用的database/sql包包括用於連接資料庫、執行事務、取消正在進行的操作等的類型和函數。

在本教程中，您將創建一個資料庫，然後編寫代碼來訪問該資料庫。您的示例項目將是有關老式爵士樂唱片的數據存儲庫。

首先，為您要編寫的代碼創建一個文件夾。

1、打開命令提示符並切換到您的主目錄。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

2、在命令提示符下，為您的代碼創建一個名為 data-access 的目錄。

3、創建一個模塊，您可以在其中管理將在本教程中添加的依賴項。

運行go mod init命令，為其提供新代碼的模塊路徑。

此命令創建一個 go.mod 文件，您添加的依賴項將在其中列出以供跟蹤。

注意： 在實際開發中，您會指定一個更符合您自己需求的模塊路徑。有關更多信息，請參閱一下文章。

GO語言（二十五）：管理依賴項（上）

GO語言（二十六）：管理依賴項（中）

GO語言（二十七）：管理依賴項（下）

接下來，您將創建一個資料庫。

在此步驟中，您將創建要使用的資料庫。您將使用 DBMS 本身的 CLI 創建資料庫和表，以及添加數據。

您將創建一個資料庫，其中包含有關黑膠唱片上的老式爵士樂錄音的數據。

這里的代碼使用MySQL CLI，但大多數 DBMS 都有自己的 CLI，具有類似的功能。

1、打開一個新的命令提示符。

在命令行，登錄到您的 DBMS，如下面的 MySQL 示例所示。

2、在mysql命令提示符下，創建一個資料庫。

3、切到您剛剛創建的資料庫，以便您可以添加表。

4、在文本編輯器的 data-access 文件夾中，創建一個名為 create-tables.sql 的文件來保存用於添加表的 SQL 腳本。

將以下 SQL 代碼粘貼到文件中，然後保存文件。

在此 SQL 代碼中：

（1）刪除名為album表。 首先執行此命令可以讓您更輕松地稍後重新運行腳本。

（2）創建一個album包含四列的表：title、artist和price。每行的id值由 DBMS 自動創建。

（3）添加帶有值的四行。

5、在mysql命令提示符下，運行您剛剛創建的腳本。

您將使用以下形式的source命令：

6、在 DBMS 命令提示符處，使用SELECT語句來驗證您是否已成功創建包含數據的表。

接下來，您將編寫一些 Go 代碼進行連接，以便進行查詢。

現在你已經有了一個包含一些數據的資料庫，開始你的 Go 代碼。

找到並導入一個資料庫驅動程序，該驅動程序會將您通過database/sql包中的函數發出的請求轉換為資料庫可以理解的請求。

1、在您的瀏覽器中，訪問SQLDrivers wiki 頁面以識別您可以使用的驅動程序。

2、使用頁面上的列表來識別您將使用的驅動程序。為了在本教程中訪問 MySQL，您將使用 Go-MySQL-Driver。

3、請注意驅動程序的包名稱 - 此處為github.com/go-sql-driver/mysql.

4、使用您的文本編輯器，創建一個用於編寫 Go 代碼的文件，並將該文件作為 main.go 保存在您之前創建的數據訪問目錄中。

5、進入main.go，粘貼以下代碼導入驅動包。

在此代碼中：

（1）將您的代碼添加到main包中，以便您可以獨立執行它。

（2）導入 MySQL 驅動程序github.com/go-sql-driver/mysql。

導入驅動程序後，您將開始編寫代碼以訪問資料庫。

現在編寫一些 Go 代碼，讓您使用資料庫句柄訪問資料庫。

您將使用指向結構的指針sql.DB，它表示對特定資料庫的訪問。

編寫代碼

1、進入 main.go，在import您剛剛添加的代碼下方，粘貼以下 Go 代碼以創建資料庫句柄。

在此代碼中：

（3）使用 MySQL 驅動程序Config和FormatDSN類型以收集連接屬性並將它們格式化為連接字元串的 DSN。

該Config結構使代碼比連接字元串更容易閱讀。

（4）調用sql.Open 初始化db變數，傳遞 FormatDSN。

（5）檢查來自 的錯誤sql.Open。例如，如果您的資料庫連接細節格式不正確，它可能會失敗。

為了簡化代碼，您調用log.Fatal結束執行並將錯誤列印到控制台。在生產代碼中，您會希望以更優雅的方式處理錯誤。

（6）調用DB.Ping以確認連接到資料庫有效。在運行時， sql.Open可能不會立即連接，具體取決於驅動程序。您在Ping此處使用以確認 database/sql包可以在需要時連接。

（7）檢查來自Ping的錯誤，以防連接失敗。

（8）Ping如果連接成功，則列印一條消息。

文件的頂部現在應該如下所示：

3、保存 main.go。

1、開始跟蹤 MySQL 驅動程序模塊作為依賴項。

使用go get 添加 github.com/go-sql-driver/mysql 模塊作為您自己模塊的依賴項。使用點參數表示「獲取當前目錄中代碼的依賴項」。

2、在命令提示符下，設置Go 程序使用的DBUSER和DBPASS環境變數。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

3、在包含 main.go 的目錄中的命令行中，通過鍵入go run來運行代碼。

連接成功了！

接下來，您將查詢一些數據。

10. GO語言（三十二）：訪問關系型資料庫（下）

在本節中，您將使用 Go 執行 SQL INSERT語句以向資料庫添加新行。

您已經了解了如何使用Query和QueryRow處理返回數據的 SQL 語句。要執行 不 返回數據的 SQL 語句，請使用Exec.

1、在albumByID下面，粘貼以下addAlbum函數以在資料庫中插入新專輯，然後保存 main.go。

在此代碼中：

（1）用DB.Exec執行INSERT語句。

Exec接受一條 SQL 語句，後跟 SQL 語句的參數值。

（2）檢查嘗試INSERT中的錯誤。

（3）使用Result.LastInsertId檢索插入的資料庫行的 ID 。

（4）檢查嘗試檢索 ID 的錯誤。

2、更新main以調用新addAlbum函數。

在main函數末尾添加以下代碼。

在新代碼中：

（1）調用addAlbum添加新專輯，將要添加的專輯的 ID 分配給albID變數。

從包含 main.go 目錄的命令行中，運行代碼。

恭喜！您剛剛使用 Go 對關系資料庫執行了簡單的操作。

本節包含您使用本教程構建的應用程序的代碼。