go语言数据库

1. 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 自主研发的开源分布式关系型数据库，具备商业级数据库的数据可靠性，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 版本显着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，显着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： https://pingcap.com/docs-cn/v3.0/releases/3.0-ga/

2. 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。

https://github.com/bmizerany/pq 支持database/sql驱动，纯Go写的
https://github.com/jbarham/gopgsqldriver 支持database/sql驱动，纯Go写的
https://github.com/lxn/go-pgsql 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

3. GO数据库介绍（转载）

类似于语义网络。是为了生物界有一个统一的数据交流语言。 因为在生物学界，存在在种种同名异义、异议同名的现象。为此产生了GO项目。

GO是用一套统一的词汇表来描述生物学中的分子功能、生物过程和细胞成分。其思想大概过程：对于一个基因产品（蛋白质或RNA），用某些词汇来描述它是干什么的或位于细胞哪里、或者参与了哪个生物过程，而这些词汇就是来自GO的Term。

（1）提供生物学功能（术语）的逻辑结构及其相互之间的关系，表现为有向无环图
（2）给特定的基因产物（蛋白质，非编码RNA或大分子复合体，简称为'基因'）起一个特定的名字（唯一标识该基因）

Gene Ontology（GO）中最基本的概念是term。GO里面的每一个entry都有一个唯一的数字标记，形如GO:nnnnnnn，还有一个term名，比如"cell", "fibroblast growth factor receptor binding"，或者"signal transction"。每个term都属于一个ontology，总共有三个ontology，它们分别是
细胞成分：细胞的部分或其细胞外环境;
分子功能：基因产物在分子水平上的元素活性，例如结合或催化;
生物过程：具有确定开始和结束的分子事件的操作或集合，与综合生活单元的功能有关

理由一：
在基因表达谱分析中，GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。利用GO的知识体系和结构特点，旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合。
根据GO的知识体系，使用“功能类”（或者叫做“功能模块”）这一概念具有以下优点：我们认为，单个基因的表达情况的改变不足以反映特定功能/通路的整体变化情况。因为类似人类社会的组织结构，生物体的功能的实现决不仅仅是依靠一两个基因功能的改变来实现的。因此过分着重单个基因表达变化，将会在后期结果处理中严重干扰对于结果的合理分析，导致偏倚性加大，而且是无法避免的。因此利用GO的结构体系，把参与同样功能/通路的基因进行“功能类”层面的抽象和整合，提供比基因更高一层次的抽象结论，对理解疾病的发病机制或药物的作用机理等更有帮助。
但是该方法也存在一定的不足，由于生物体内部的调控网络可能具有“scale-free network”的特点，个别功能重要的基因（主效基因）具有“Hub节点”的重要特性，它的功能改变可能对于整个网络来说是至关重要的，在这点上，这些重要的基因又具有一定的“自私独裁”特点。而“功能类”之观点模糊了这种差别特性，过于强调“共性”，而忽视了“个性”，这也是“功能类”的一个不足之处，这就需要结合相关的生物学知识才能够实现

理由二：
GO（gene ontology）对大家而言也许会是一个相对陌生的名词，但是它已经成为生物信息领域中一个极为重要的方法和工具，并正在逐步改变着我们对 biological data的组织和理解方式，它的存在已经大大加快了我们对所拥有的生物数据的整合和利用，我们应该逐步学会理解和掌握这种思想和工具。
众所周知，sequence based biology中的核心内容即是对序列的Annotation（注释），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，而后者则是推断序列编码产物的功能
随着多种生物genome的相继解码，同时大量ESTs以及gene expression profile date的积累，使得annotation的工作量和复杂度大大增加。然而另一方面，大多数基因在不同真核生物中拥有共同的主要生物功能，通过在某些物种中获得的基因或者蛋白质（shared protein）的生物学信息，可以用以解释其他物种中对应的基因或蛋白（especially in comparative genomics）。由于这些繁复的功能信息主要是包含在积累的文献之中，如何有效的提取和综合这些信息就是我们面临的核心困难，这也是GO所要着力解决的问题。通过建立一套具有动态形式的控制字集（controlled vocabulary），来解释真核基因及蛋白在细胞内所扮演的角色，并随着生命科学研究的进步，不断积累和更新。一个ontology会被一个控制字集来描述并给予一定的名称，通过制定“本体”ontologies并运用统计学方法及自然语言处理技术，可以实现知识管理的专家系统控制

总结：
Gene Ontology（GO）包含了基因参与的生物过程，所处的细胞位置，发挥的分子功能三方面功能信息，并将概念粗细不同的功能概念组织成DAG（有向无环图）的结构。
Gene Ontology是一个使用有控制的词汇表和严格定义的概念关系，以有向无环图的形式统一表示各物种的基因功能分类体系，从而较全面地概括了基因的功能信息，纠正了传统功能分类体系中常见的维度混淆问题。
在基因表达谱分析中，GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。利用GO的知识体系和结构特点，旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合。
原文： https://mp.weixin.qq.com/s/e4BkqkMt7L9ZS_KBuv2rvQ

4. go数据库有哪些官网

go数据库有sql2go官网。

用于将 sql 语句转换为 golang 的 struct. 使用 ddl 语句即可。例如对于创建表的语句: show create table xxx. 将输出的语句，直接粘贴进去就行。toml2go网。用于将编码后的 toml 文本转换问 golang 的 struct。

非关系型数据库（NoSQL）：

指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求。

一次性满足两种要求是该系统的上限。而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端，即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动。

5. go语言中使用mysql sql语句

Go语言操作数据库非常的简单，
他也有一个类似JDBC的东西"database/sql"
实现类是"github.com/go-sql-driver/mysql"
使用过JDBC的人应该一看就懂
对日期的处理比较晦涩,没有JAVA流畅:

复制代码代码如下:

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源码分析

Gorm是Go语言开发用的比较多的一个ORM。它的功能比较全：

但是这篇文章中并不会直接看Gorm的源码，我们会先从database/sql分析。原因是Gorm也是基于这个包来封装的一些功能。所以只有先了解了database/sql包才能更加好的理解Gorm源码。

database/sql 其实也是一个对于mysql驱动的上层封装。”github.com/go-sql-driver/mysql”就是一个对于mysql的驱动，database/sql 就是在这个基础上做的基本封装包含连接池的使用

下面这个是最基本的增删改查操作

操作分下面几个步骤：

因为Gorm的连接池就是使用database/sql包中的连接池，所以这里我们需要学习一下包里的连接池的源码实现。其实所有连接池最重要的就是连接池对象、获取函数、释放函数下面来看一下database/sql中的连接池。

DB对象

获取方法

释放连接方法

连接池的实现有很多方法，在database/sql包中使用的是chan阻塞 使用map记录等待列表，等到有连接释放的时候再把连接传入等待列表中的chan 不在阻塞返回连接。

之前我们看到的Redigo是使用一个chan 来阻塞，然后释放的时候放入空闲列表，在往这一个chan中传入struct{}{}，让程序继续 获取的时候再从空闲列表中获取。并且使用的是链表的结构来存储空闲列表。

database/sql 是对于mysql驱动的封装，然而Gorm则是对于database/sql的再次封装。让我们可以更加简单的实现对于mysql数据库的操作。

7. go语言适合做什么

go语言适用的领域有：

Go语言主要用作服务器端开发，其定位是用来开发“大型软件”的，适合于很多程序员一起开发大型软件，并且开发周期长，支持云计算的网络服务。

Go语言作为服务器编程语言，很适合处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统、分布式系统、数据库代理等；网络编程方面，Go语言广泛应用于Web应用、API应用、下载应用等；除此之外，Go语言还可用于内存数据库和云平台领域，目前国外很多云平台都是采用Go开发。

Go语言能够让程序员快速开发，并且在软件不断的增长过程中，它能让程序员更容易地进行维护和修改。它融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性。

Go语言作为一门大型项目开发语言，在很多大公司相继使用，甚至完全转向Go开发，其中代表有Google、Facebook、腾讯、网络、阿里巴巴、京东、小米以及360、美团、滴滴以及新浪等，因此，Go语言的开发前景还是很不错的！

8. go语言怎么连接oracle数据库

//假设的GOPATH指向C:\gohome
0. 执行 go get github.com/wendal/go-oci8 ,然后肯定是报错了,没关系,代码会下载下来.
1. 首先,你需要安装mingw到C:\mingw
2. 然后,到Oracle官网,下载OCI及其SDK,解压到instantclient_11_2 -- 当前最新版
3. 从我的go-oci8库的windows文件夹,拷贝pkg-config.exe到C:\mingw\bin\,拷贝oci8.pc到C:\mingw\lib\pkg-config\
4. 设置环境变量 PATH ,值为 原有PATH;C:\instantclient_11_2;C:\mingw\bin;
5. 设置环境变量 PKG_CONFIG_PATH,值为 C:\mingw\lib\pkg-config
6. 接下来,就最重要的,就是再执行一次,这次应该能成功的: go get github.com/wendal/go-oci8
7. 测试一下:
cd %GOPATH%/src/github.com/wendal/go-oci8/example
go run oracle.go
#提醒一句, oracle.go里面的写的密码是system/123456, 实例名XE

9. GO语言（三十）：访问关系型数据库（上）

本教程介绍了使用 Godatabase/sql及其标准库中的包访问关系数据库的基础知识。

您将使用的database/sql包包括用于连接数据库、执行事务、取消正在进行的操作等的类型和函数。

在本教程中，您将创建一个数据库，然后编写代码来访问该数据库。您的示例项目将是有关老式爵士乐唱片的数据存储库。

首先，为您要编写的代码创建一个文件夹。

1、打开命令提示符并切换到您的主目录。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 data-access 的目录。

3、创建一个模块，您可以在其中管理将在本教程中添加的依赖项。

运行go mod init命令，为其提供新代码的模块路径。

此命令创建一个 go.mod 文件，您添加的依赖项将在其中列出以供跟踪。

注意： 在实际开发中，您会指定一个更符合您自己需求的模块路径。有关更多信息，请参阅一下文章。

GO语言（二十五）：管理依赖项（上）

GO语言（二十六）：管理依赖项（中）

GO语言（二十七）：管理依赖项（下）

接下来，您将创建一个数据库。

在此步骤中，您将创建要使用的数据库。您将使用 DBMS 本身的 CLI 创建数据库和表，以及添加数据。

您将创建一个数据库，其中包含有关黑胶唱片上的老式爵士乐录音的数据。

这里的代码使用MySQL CLI，但大多数 DBMS 都有自己的 CLI，具有类似的功能。

1、打开一个新的命令提示符。

在命令行，登录到您的 DBMS，如下面的 MySQL 示例所示。

2、在mysql命令提示符下，创建一个数据库。

3、切到您刚刚创建的数据库，以便您可以添加表。

4、在文本编辑器的 data-access 文件夹中，创建一个名为 create-tables.sql 的文件来保存用于添加表的 SQL 脚本。

将以下 SQL 代码粘贴到文件中，然后保存文件。

在此 SQL 代码中：

（1）删除名为album表。 首先执行此命令可以让您更轻松地稍后重新运行脚本。

（2）创建一个album包含四列的表：title、artist和price。每行的id值由 DBMS 自动创建。

（3）添加带有值的四行。

5、在mysql命令提示符下，运行您刚刚创建的脚本。

您将使用以下形式的source命令：

6、在 DBMS 命令提示符处，使用SELECT语句来验证您是否已成功创建包含数据的表。

接下来，您将编写一些 Go 代码进行连接，以便进行查询。

现在你已经有了一个包含一些数据的数据库，开始你的 Go 代码。

找到并导入一个数据库驱动程序，该驱动程序会将您通过database/sql包中的函数发出的请求转换为数据库可以理解的请求。

1、在您的浏览器中，访问SQLDrivers wiki 页面以识别您可以使用的驱动程序。

2、使用页面上的列表来识别您将使用的驱动程序。为了在本教程中访问 MySQL，您将使用 Go-MySQL-Driver。

3、请注意驱动程序的包名称 - 此处为github.com/go-sql-driver/mysql.

4、使用您的文本编辑器，创建一个用于编写 Go 代码的文件，并将该文件作为 main.go 保存在您之前创建的数据访问目录中。

5、进入main.go，粘贴以下代码导入驱动包。

在此代码中：

（1）将您的代码添加到main包中，以便您可以独立执行它。

（2）导入 MySQL 驱动程序github.com/go-sql-driver/mysql。

导入驱动程序后，您将开始编写代码以访问数据库。

现在编写一些 Go 代码，让您使用数据库句柄访问数据库。

您将使用指向结构的指针sql.DB，它表示对特定数据库的访问。

编写代码

1、进入 main.go，在import您刚刚添加的代码下方，粘贴以下 Go 代码以创建数据库句柄。

在此代码中：

（3）使用 MySQL 驱动程序Config和FormatDSN类型以收集连接属性并将它们格式化为连接字符串的 DSN。

该Config结构使代码比连接字符串更容易阅读。

（4）调用sql.Open 初始化db变量，传递 FormatDSN。

（5）检查来自 的错误sql.Open。例如，如果您的数据库连接细节格式不正确，它可能会失败。

为了简化代码，您调用log.Fatal结束执行并将错误打印到控制台。在生产代码中，您会希望以更优雅的方式处理错误。

（6）调用DB.Ping以确认连接到数据库有效。在运行时， sql.Open可能不会立即连接，具体取决于驱动程序。您在Ping此处使用以确认 database/sql包可以在需要时连接。

（7）检查来自Ping的错误，以防连接失败。

（8）Ping如果连接成功，则打印一条消息。

文件的顶部现在应该如下所示：

3、保存 main.go。

1、开始跟踪 MySQL 驱动程序模块作为依赖项。

使用go get 添加 github.com/go-sql-driver/mysql 模块作为您自己模块的依赖项。使用点参数表示“获取当前目录中代码的依赖项”。

2、在命令提示符下，设置Go 程序使用的DBUSER和DBPASS环境变量。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

3、在包含 main.go 的目录中的命令行中，通过键入go run来运行代码。

连接成功了！

接下来，您将查询一些数据。

10. 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。