Golang操作MySQL的正确姿势

封装原因:

• 查看了很多网上提供的ORM类型的数据库操作,觉得比较麻烦,需要提前配置很多的表结构体,然后才能使用,对于数据表很多的项目就配置起来就比较麻烦,所以对golang的mysql包进行了外层包装,简化在开发中的使用.

实现思路:

• 通过配置数据库链接,初始化连接(实现连接池),设置连接池参数,并存入map[string]*sql.DB中,在需要时调用.
• 使用Struct方法,对SQL进行预处理,然后执行相应的SQL,获取数据

配置数据库链接

• 例如我配置了三个数据库的链接,分别是cms库, base库和sms库,配置代码如下

package config

import (
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"log"
	"os"
	"path"
	"path/filepath"
)

var (
	WorkDir          string            // 项目的根目录
	DBConfig         map[string]string // 数据库参数配置
)

// 初始化解析Env配置文件
func init() {
	// 需要编译后才能生效
	WorkDir = filepath.Dir(os.Args[0])
	err := os.Setenv("GOPATH", WorkDir)
	data, err := ioutil.ReadFile(path.Join(WorkDir, ".env"))
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	result := make(map[string]string)
	// 把uint8形式转换为map类型数据
	// []byte(data) 对字节数组转换成byte类型数据
	err = json.Unmarshal([]byte(data), &result)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	// 数据库配置map
	dBMap := make(map[string]string)
	// 格式化数据库链接
	CmsConnect := fmt.Sprintf("%s:%s@tcp(%s:%s)/cms?charset=utf8mb4", result["DB_CMS_USER"],
		result["DB_CMS_PASS"], result["DB_CMS_HOST"], result["DB_CMS_PORT"])
	BaseConnect := fmt.Sprintf("%s:%s@tcp(%s:%s)/base?charset=utf8mb4", result["DB_BASE_USER"],
		result["DB_BASE_PASS"], result["DB_BASE_HOST"], result["DB_BASE_PORT"])
	SmsConnect := fmt.Sprintf("%s:%s@tcp(%s:%s)/sms?charset=utf8mb4", result["DB_SMS_USER"],
		result["DB_SMS_PASS"], result["DB_SMS_HOST"], result["DB_SMS_PORT"])
	dBMap["cms"], dBMap["base"], dBMap["sms"] = CmsConnect, BaseConnect, SmsConnect
	DBConfig = dBMap
}

使用方法

• 创建-Create方法, 接收参数类型为map[string]interface{}
  (1).map中key即为数据表的对应的字段名称,value即为对应要创建的数据字段值
  (2).返回结果为新增数据在表中的ID和error信息,新增成功error为nil

import . "mysqldb"
# 例如我想base库的auth_user表添加一条记录,创建的三个字段为手机号phone,姓名real_name,性别sex
createMap := make(map[string]interface{})
createMap["phone"], createMap["name"], createMap["sex"] = "18300000000", "张三", 1
insertId, err := DB("base").Table("auth_user").Create(createMap)

• 批量创建-BulkCreate方法,接收参数类型为[]map[string]interface{}
  (1).返回结果为影响的行数和error信息,新增成功error为nil

# 例如我想base库的auth_user表添加两条记录,创建的三个字段为手机号phone,姓名real_name,性别sex
var createMap []map[string]interface{}
cMap := make(map[string]interface{})
cMap["phone"], cMap["name"], cMap["sex"] = "18300000000", "张三", 1
createMap = append(createMap, cMap)
cMap["phone"], cMap["name"], cMap["sex"] = "18300000001", "李梅", 2
createMap = append(createMap, cMap)
insertId, err := DB("base").Table("auth_user").BulkCreate(createMap)

• 删除-Delete方法
  (1). 通过Filter设置筛选条件
  (2).返回结果为影响的行数和error信息,删除成功error为nil

# 例如我想删除base库的auth_user表中phone为1830000000的记录
affectRows, err :=DB("base").Table("auth_user").Filter("phone=?", "18300000000").Delete()

• 更新-Update方法,接收参数类型为map[string]interface{}
  (1). 通过Filter设置筛选条件
  (2).返回结果为影响的行数和error信息,更新成功error为nil

# 例如我要更新base库的auth_user表中phone为18300000000数据的姓名为李四
createMap := make(map[string]interface{})
createMap["phone"], createMap["name"], createMap["sex"] = "18300000000", "李四", 1
affectRows, err := DB("base").Table("auth_user").Filter("phone=?", "18300000000").Update(createMap)

• 查询
  (1). 单条数据获取为Get,获取查询到的第一条数据,返回结果类型为map[string]interface{}
  (2). 获取所有数据为All, 返回结果类型为[]map[string]interface{}

# 例如我要获取base库auth_user表中phone为18300000000的一条记录
userData := DB("base").Table("auth_user").Filter("phone=?", "18300000000").Get()
# 例如我要获取base库auth_user表中phone为18300000000的所有记录
userData := DB("base").Table("auth_user").Filter("phone=?", "18300000000").All()
# 例如我要获取base库auth_user表中phone为18300000000按照ID降序一条记录
userData := DB("base").Table("auth_user").Filter("phone=?", "18300000000").OrderBy("-id").Get()

• 多多件查询

# 例如我要获取base库auth_user表中phone为18300000000,sex为1的一条记录
userData := DB("base").Table("auth_user").Filter("phone=? AND sex=?", "18300000000", 1).Get()

• 分组方法查询

# 例如我要获取base库auth_user表中每个手机号为的统计数据
userData := DB("base").Table("auth_user").Select("phone", "COUNT(1) AS num").Filter("sex=?", 1).GroupBy("phone").All()

其他方法说明

• Execute, 执行一条SQL,返回影响的行数和error信息.error为nil,表示执行成功
• FetchOne, 执行一条SQL返回一条数据结果,返回结果类型为: map[string]interface{}
• FetchAll, 执行一条SQL,返回多条数据结果,返回结果类型为: []map[string]interface{}

未实现方法

• 多表关联查询,建议通过书写原生SQL,然后使用FetchOne或FetchAll方法执行获取数据

源代码地址

• GitHub地址: https://github.com/imsgy/imsgy-go
• 码云地址: https://gitee.com/imsgy/mysql-db