Golang에서 일대다 및 다대다 관계를 어떻게 효율적으로 매핑할 수 있습니까?

일대다 및 다대다 관계의 효율적인 매핑

배경

Golang에서 관계형 데이터베이스로 작업할 때 다음 위치에 저장된 데이터를 매핑합니다. 구조체에 대한 일대다 또는 다대다 관계에는 효율성과 유지 관리 가능성을 신중하게 고려해야 합니다. 목표는 데이터베이스 쿼리를 최소화하고 메모리 사용량을 최적화하며 개발을 단순화하는 솔루션을 찾는 것입니다.

접근 방식 1: 무차별 대입(비효율적)

각 행을 개별적으로 선택 엔터티 및 관련 엔터티의 경우 수많은 데이터베이스 쿼리가 발생합니다. 이 접근 방식은 데이터 세트가 클수록 점점 더 비효율적이 됩니다.

접근 방식 2: 수동 행 반복 및 구조체 어셈블리(비효율적)

단일 데이터베이스 쿼리에서 얻은 커서를 수동으로 반복 접근 방식 1에 비해 성능 이점을 제공합니다. 그러나 복잡한 SQL 조인을 구성하고 여러 속성에 대한 메모리를 관리해야 합니다. struct.

실패한 접근 방식 3: SQLx 구조체 스캔

이 복잡한 시나리오에 SQLx 구조체 스캔을 사용하려는 시도는 재귀 구조체 스캔의 제한으로 인해 성공하지 못했습니다.

대체 접근 방식 4: PostgreSQL 배열 및 GROUP BY

이 접근 방식은 테스트되지 않았으며 작동하지 않을 수 있습니다. 그 목표는 PostgreSQL 배열 수집기와 GROUP BY를 사용하여 관련 데이터를 각 엔터티의 배열로 집계하는 것입니다. 타당성을 확인하려면 추가 조사와 테스트가 필요합니다.

권장 솔루션

제시된 접근 방식 중 어느 것도 효율성, 단순성 및 낮은 메모리 오버헤드 요구 사항을 완전히 충족하지 않습니다. 대안적인 솔루션은 배열 처리 기능과 고급 SQL 기능을 활용하여 PostgreSQL 자체의 기능을 활용하는 것입니다.

집계 쿼리를 사용하여 뷰를 생성함으로써 PostgreSQL은 단일 쿼리로 필요한 데이터를 제공할 수 있습니다. 그런 다음 사용자 정의 golang 함수를 사용하여 배열을 원하는 구조체 형식으로 압축을 풀 수 있습니다.

이 접근 방식은 다음을 제공합니다.

• 단일 SQL 쿼리를 통한 효율적인 데이터 검색
• 런타임 메모리 사용량 감소
• 단순화된 코드 유지 관리
• 대규모 데이터 세트에 대한 확장성

결론

Golang에서 관계 데이터를 매핑하는 기존 방법은 효율성이 부족할 수 있지만 제안된 PostgreSQL의 기능을 활용하는 접근 방식은 복잡한 데이터 구조에 대한 유망한 솔루션을 제공합니다. SQL과 Go의 장점을 균형있게 활용하면 효율적인 데이터 검색, 최적의 메모리 활용 및 간소화된 개발이 가능합니다.

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