Wie kann ich verschachtelte Strukturen mit SQLx erfolgreich scannen?

Mary-Kate Olsen
Freigeben: 2024-11-22 12:11:14
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How Can I Successfully Scan Nested Structs Using SQLx?

Scannen verschachtelter Strukturen mit SQLx

Beim Versuch, Abfrageergebnisse mit SQLx in verschachtelte Strukturen zu scannen, können Benutzer auf Fehler wie fehlende Zielnamen stoßen. Dieses Problem tritt auf, wenn die Strukturfeldnamen und Datenbankspaltennamen nicht genau übereinstimmen.

Lösung: Einbetten verschachtelter Strukturen

Wie in der SQLx-Dokumentation vorgeschlagen, besteht der richtige Ansatz darin, die verschachtelten Strukturen einzubetten innerhalb der übergeordneten Struktur. Zum Beispiel:

type Customer struct {
   Id     int    `json:"id" db:"id"`
   Name   string `json:"name" db:"name"`
   Address
}

type Address struct {
   Street string `json:"street" db:"street"`
   City   string `json:"city" db:"city"`
}
Nach dem Login kopieren

In diesem Beispiel ist die Adressstruktur in die Kundenstruktur eingebettet. Durch das Einbetten der verschachtelten Struktur werden die mit „Adresse“ verknüpften Feldnamen und Tags in „Kunde“ heraufgestuft. Folglich kann SQLx die Ergebnisse korrekt den entsprechenden Feldern zuordnen.

Feldduplizierung vermeiden

Es ist wichtig zu beachten, dass das Einbetten der verschachtelten Struktur auch zu einer Reduzierung der Ausgabe während des JSON-Marshallings führt. Um die ursprüngliche verschachtelte Struktur beizubehalten, können Sie die Datenbankstruktur dem ursprünglichen Typ neu zuordnen. Alternativ könnten Sie das Abfrageergebnis in eine Map[string]Schnittstelle{} scannen, dies erfordert jedoch einen sorgfältigen Umgang mit Postgres-Datentypen in Go.

Fazit

Die Befolgung dieser Richtlinien gewährleistet ein korrektes Scannen von Ergebnisse mithilfe von SQLx in verschachtelte Strukturen umwandeln. Durch die ordnungsgemäße Einbettung der verschachtelten Strukturen oder die Verwendung alternativer Ansätze wie Neuzuordnung oder Scannen in eine Karte können Sie komplexe Datenstrukturen effektiv aus Ihrer Datenbank extrahieren.

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Quelle:php.cn
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