Golang에서 일대다/다대다 데이터베이스 관계를 효율적으로 매핑하는 방법은 무엇입니까?

Golang에서 일대다/다대다 데이터베이스 관계의 효율적인 매핑

Go에서 데이터베이스 관계를 효율적으로 매핑하는 것은 성능 병목 현상을 방지하는 데 중요합니다. 일대다 또는 다대다 관계를 처리할 때 여러 접근 방식을 고려할 수 있으며 각 접근 방식에는 장점과 단점이 있습니다.

접근 방식 1: 순차 데이터베이스 쿼리

이 접근 방식에는 모든 항목을 검색한 다음 각 항목에 연결된 태그를 가져오는 작업이 포함됩니다. 간단하지만 데이터베이스 쿼리 수가 항목 수에 비례하여 증가하므로 비효율적일 수 있습니다.

접근 방식 2: 수동 행 수준 조인

SQL 조인과 결과 행 반복을 통해 단일 데이터베이스 호출을 수행하고 결과를 사용자 정의 구조체에 매핑할 수 있습니다. 이 접근 방식은 쿼리 오버헤드를 줄이지만 복잡성과 메모리 사용량을 증가시킵니다.

접근 방식 3: 고급 구조체 검색(실패)

sqlx의 구조체 검색 기능을 사용하여 여러 항목을 자동으로 매핑하려고 시도합니다. 깊게 중첩된 구조를 스캔하는 데 따른 제한으로 인해 단일 구조체에 대한 테이블이 실패했습니다.

권장 접근 방식: PostgreSQL Aggregators 및 GROUP BY

이 접근 방식은 테스트되지 않았지만 단일 데이터베이스 호출로 필요한 모든 데이터를 효율적으로 검색할 수 있습니다. PostgreSQL의 배열 집계 및 GROUP BY 기능을 활용하면 공통 키를 기반으로 항목과 태그를 그룹화하고 관련 데이터를 JSON 배열로 집계할 수 있습니다.

SELECT i.id AS item_id, array_to_json(array_agg(row_to_json(taglist.*))) AS tags
FROM item AS i
JOIN tag AS t ON t.item_id = i.id
GROUP BY i.id;

Go에서의 언마샬링 및 후속 사용

집계된 데이터가 PostgreSQL에서 검색되면 Go 구조체로 역마샬링되어 Go에서 관계형 데이터를 매핑하는 편리하고 효율적인 방법을 제공할 수 있습니다.

이 접근 방식은 고급 기술의 이점을 결합합니다. Go 구조체의 단순성을 갖춘 SQL 기능으로 Go에서 일대다/다대다 데이터베이스 관계를 효율적으로 매핑하는 데 이상적인 솔루션입니다.

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