Go with Gorm を使用した外部キーによるデータの並べ替え
php Xiaobian Xigua は今日、Go 言語と Gorm ライブラリを使用して外部キーでデータを並べ替える方法を共有します。ほとんどのデータベースでは、外部キーに関連付けられたフィールドに基づいてデータを並べ替える必要があることがよくあります。 Gorm ライブラリを使用すると、この機能を簡単に実装できます。この記事では、Gorm の Preload メソッドと Order メソッドを使用して外部キー ソートを実装し、データ クエリをより柔軟かつ効率的にする方法を説明します。具体的な手順を見ていきましょう!
質問内容
わかりません、ずっとここにいます... したがって、外部キーに基づいてデータを並べ替える必要があります。
いくつかのコード (以下を参照) を試してみましたが、まったく機能しません。
これは私の構造データです:
リーリーデータをロールに基づいて並べ替えたかったので、次のようなコードを書きました
リーリーどちらもうまくいきません。これまでにこのような経験をしたことがありますか?
本当にアドバイスが必要です...ありがとう
解決策
それで、非常に多くの参考文献を閲覧した後、私はこれを理解しました。将来誰もが同じ問題に直面した場合に備えて、私の答えは次のとおりです:
リーリー結合メソッドを使用すると、ロールモデルから結合されたフィールドに基づいてデータを並べ替えることができます。
以上がGo with Gorm を使用した外部キーによるデータの並べ替えの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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リフレクションを使用して、Go 言語のプライベート フィールドおよびメソッドにアクセスできます。 プライベート フィールドにアクセスするには、reflect.ValueOf() を通じて値のリフレクション値を取得し、次に FieldByName() を使用してフィールドのリフレクション値を取得し、 String() メソッドを使用してフィールドの値を出力します。プライベート メソッドを呼び出します。また、reflect.ValueOf() を通じて値のリフレクション値を取得し、次に MethodByName() を使用してメソッドのリフレクション値を取得し、最後に Call() メソッドを呼び出してメソッドを実行します。実際のケース: プライベート フィールドの値を変更し、リフレクションを通じてプライベート メソッドを呼び出して、オブジェクト コントロールと単体テスト カバレッジを実現します。

Go 言語は、クロージャとリフレクションという 2 つの動的関数作成テクノロジを提供します。クロージャを使用すると、クロージャ スコープ内の変数にアクセスでき、リフレクションでは FuncOf 関数を使用して新しい関数を作成できます。これらのテクノロジーは、HTTP ルーターのカスタマイズ、高度にカスタマイズ可能なシステムの実装、プラグイン可能なコンポーネントの構築に役立ちます。

パフォーマンス テストでは、さまざまな負荷の下でアプリケーションのパフォーマンスを評価します。一方、単体テストでは、単一のコード単位の正確性を検証します。パフォーマンス テストは応答時間とスループットの測定に重点を置き、単体テストは関数の出力とコード カバレッジに重点を置きます。パフォーマンス テストは高負荷と同時実行性のある現実の環境をシミュレートしますが、単体テストは低負荷とシリアル条件で実行されます。パフォーマンス テストの目標は、パフォーマンスのボトルネックを特定し、アプリケーションを最適化することですが、単体テストの目標は、コードの正確さと堅牢性を確認することです。

分散システム設計時の Go 言語の落とし穴 Go は、分散システムの開発によく使用される言語です。ただし、Go を使用する場合は注意すべき落とし穴がいくつかあり、システムの堅牢性、パフォーマンス、正確性が損なわれる可能性があります。この記事では、いくつかの一般的な落とし穴を調査し、それらを回避する方法に関する実践的な例を示します。 1. 同時実行性の過剰使用 Go は、開発者が並行性を高めるためにゴルーチンを使用することを奨励する同時実行言語です。ただし、同時実行性を過剰に使用すると、ゴルーチンがリソースをめぐって競合し、コンテキスト切り替えのオーバーヘッドが発生するため、システムが不安定になる可能性があります。実際のケース: 同時実行性の過剰な使用は、サービス応答の遅延とリソースの競合につながり、CPU 使用率の高さとガベージ コレクションのオーバーヘッドとして現れます。

Go の機械学習用のライブラリとツールには次のものがあります。 TensorFlow: モデルの構築、トレーニング、デプロイのためのツールを提供する人気のある機械学習ライブラリです。 GoLearn: 一連の分類、回帰、およびクラスタリングのアルゴリズムです。 Gonum: 行列演算と線形代数関数を提供する科学計算ライブラリです。

Go言語では関数の戻り値が固定型でなければならないため、変数パラメータを関数の戻り値として使用することはできません。可変長引数は型が指定されていないため、戻り値として使用できません。

Go 言語は、高い同時実行性、効率性、クロスプラットフォームの性質により、モバイル モノのインターネット (IoT) アプリケーション開発にとって理想的な選択肢となっています。 Go の同時実行モデルは、ゴルーチン (軽量コルーチン) を通じて高度な同時実行性を実現しており、同時に接続された多数の IoT デバイスを処理するのに適しています。 Go はリソース消費が少ないため、コンピューティングとストレージが限られているモバイル デバイス上でアプリケーションを効率的に実行できます。さらに、Go のクロスプラットフォーム サポートにより、IoT アプリケーションをさまざまなモバイル デバイスに簡単に展開できます。実際のケースでは、Go を使用して BLE 温度センサー アプリケーションを構築し、BLE を介してセンサーと通信し、受信データを処理して温度測定値を読み取り、表示する方法を示します。

Golang 関数の命名規則の進化は次のとおりです。 初期段階 (Go1.0): 正式な規則はなく、キャメル命名が使用されます。アンダースコア規則 (Go1.5): エクスポートされた関数は大文字で始まり、接頭辞としてアンダースコアが付きます。ファクトリ関数の規則 (Go1.13): 新しいオブジェクトを作成する関数は、「New」という接頭辞で表されます。
