Wie scanne ich verschachtelte Strukturen effektiv mit SQLX?
Strukturen in Strukturen: Eine Anleitung zum erweiterten Scannen von SQLX
Bei der Verwendung von SQLX können beim Scannen von Daten in verschachtelte Strukturen Probleme auftreten. Betrachten wir dieses Beispiel:
type Customer struct { Id int `json:"id" db:"id"` Name string `json:"name" db:"name"` Address Address `json:"adress"` // Oops, missing embedded property } type Address struct { Street string `json:"street" db:"street"` City string `json:"city" db:"city"` }
Beim Versuch, Daten mit dieser Definition zu scannen, wird dieser Fehler auftreten:
missing destination name street in *models.Customer
Lösung: Embrace Embedded Structs
Der Schlüssel zur Lösung dieses Problems liegt im Verständnis der umfassenden Scanfunktionen von SQLX. Wie aus der Dokumentation hervorgeht, unterstützt es das Einbetten von Strukturen und die Heraufstufung ihrer Felder in die übergeordnete Struktur. Um dies zu erreichen, betten Sie einfach „Adresse“ in „Kunde“ ein:
type Customer struct { Id int `json:"id" db:"id"` Name string `json:"name" db:"name"` Address Address }
Beachten Sie, dass wir das eigene Datenbank-Tag des Adressfelds entfernt haben, da es keine separate Einheit mehr ist.
Achtung: Reduzieren die JSON-Ausgabe
Durch das Einbetten von Adresse wird jedoch die JSON-Ausgabe der Kundenstruktur reduziert, da sowohl Name als auch Stadt sind nun direkte Grundstücke:
{ "id": 1, "name": "foo", "street": "bar", "city": "baz" }
Mögliche Alternativen
Falls dies nicht gewünscht ist, gibt es mehrere alternative Ansätze:
- Neuzuordnung: Scannen Sie Daten in ein Map[string]interface{} und ordnen Sie sie mithilfe einer benutzerdefinierten Funktion neu zu Logik.
- Schnittstellentypen definieren: Erstellen Sie eine Schnittstelle, die die gewünschte Datenstruktur darstellt, und implementieren Sie sie sowohl mit der Adress- als auch mit der Kundenstruktur.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie scanne ich verschachtelte Strukturen effektiv mit SQLX?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Golang ist in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit besser als Python. 1) Golangs Kompilierungseigenschaften und effizientes Parallelitätsmodell machen es in hohen Parallelitätsszenarien gut ab. 2) Python wird als interpretierte Sprache langsam ausgeführt, kann aber die Leistung durch Tools wie Cython optimieren.

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Golang ist für schnelle Entwicklung und gleichzeitige Szenarien geeignet, und C ist für Szenarien geeignet, in denen extreme Leistung und Kontrolle auf niedriger Ebene erforderlich sind. 1) Golang verbessert die Leistung durch Müllsammlung und Parallelitätsmechanismen und eignet sich für die Entwicklung von Webdiensten mit hoher Konsequenz. 2) C erreicht die endgültige Leistung durch das manuelle Speicherverwaltung und die Compiler -Optimierung und eignet sich für eingebettete Systementwicklung.

Golang und Python haben jeweils ihre eigenen Vorteile: Golang ist für hohe Leistung und gleichzeitige Programmierung geeignet, während Python für Datenwissenschaft und Webentwicklung geeignet ist. Golang ist bekannt für sein Parallelitätsmodell und seine effiziente Leistung, während Python für sein Ökosystem für die kurze Syntax und sein reiches Bibliothek bekannt ist.

Die Leistungsunterschiede zwischen Golang und C spiegeln sich hauptsächlich in der Speicherverwaltung, der Kompilierungsoptimierung und der Laufzeiteffizienz wider. 1) Golangs Müllsammlung Mechanismus ist praktisch, kann jedoch die Leistung beeinflussen.

Golang und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile bei Leistungswettbewerben: 1) Golang ist für eine hohe Parallelität und schnelle Entwicklung geeignet, und 2) C bietet eine höhere Leistung und eine feinkörnige Kontrolle. Die Auswahl sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

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