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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。

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。

支持database/sql驱动，纯Go写的

支持database/sql驱动，纯Go写的

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

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go语言query的开源分布式关系型数据库go语言query，具备商业级数据库的数据可靠性go语言query，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 版本显著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，显著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：

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