封装原因:
查看了很多网上提供的ORM类型的数据库操作,觉得比较麻烦,需要提前配置很多的表结构体,然后才能使用,对于数据表很多的项目就配置起来就比较麻烦,所以对golang的mysql包进行了外层包装,简化在开发中的使用.
实现思路:
通过配置数据库链接,初始化连接(实现连接池),设置连接池参数,并存入map[string]*sql.DB中,在需要时调用.
使用Struct方法,对SQL进行预处理,然后执行相应的SQL,获取数据
配置数据库链接
例如我配置了三个数据库的链接,分别是cms库,base库和sms库,配置代码如下
package config
import (
"encoding/json"
"fmt"
"io/ioutil"
"log"
"os"
"path"
"path/filepath"
)
var (
WorkDir string // 项目的根目录
DBConfig map[string]string // 数据库参数配置
)
// 初始化解析Env配置文件
func init() {
// 需要编译后才能生效
WorkDir = filepath.Dir(os.Args[0])
err := os.Setenv("GOPATH",WorkDir)
data,err := ioutil.ReadFile(path.Join(WorkDir,".env"))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
result := make(map[string]string)
// 把uint8形式转换为map类型数据
// []byte(data) 对字节数组转换成byte类型数据
err = json.Unmarshal([]byte(data),&result)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 数据库配置map
dBMap := make(map[string]string)
// 格式化数据库链接
CmsConnect := fmt.Sprintf("%s:%[email?protected](%s:%s)/cms?charset=utf8mb4",result["DB_CMS_USER"],
result["DB_CMS_PASS"],result["DB_CMS_HOST"],result["DB_CMS_PORT"])
BaseConnect := fmt.Sprintf("%s:%[email?protected](%s:%s)/base?charset=utf8mb4",result["DB_BASE_USER"],
result["DB_BASE_PASS"],result["DB_BASE_HOST"],result["DB_BASE_PORT"])
SmsConnect := fmt.Sprintf("%s:%[email?protected](%s:%s)/sms?charset=utf8mb4",result["DB_SMS_USER"],
result["DB_SMS_PASS"],result["DB_SMS_HOST"],result["DB_SMS_PORT"])
dBMap["cms"],dBMap["base"],dBMap["sms"] = CmsConnect,BaseConnect,SmsConnect
DBConfig = dBMap
}
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使用方法
创建-Create方法,接收参数类型为map[string]interface{}
(1).map中key即为数据表的对应的字段名称,value即为对应要创建的数据字段值
(2).返回结果为新增数据在表中的ID和error信息,新增成功error为nil
import . "mysqldb"
# 例如我想base库的auth_user表添加一条记录,创建的三个字段为手机号phone,姓名real_name,性别sex
createMap := make(map[string]interface{})
createMap["phone"],createMap["name"],createMap["sex"] = "18300000000","张三",1
insertId,err := DB("base").Table("auth_user").Create(createMap)
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批量创建-BulkCreate方法,接收参数类型为[]map[string]interface{}
(1).返回结果为影响的行数和error信息,新增成功error为nil
# 例如我想base库的auth_user表添加两条记录,性别sex
var createMap []map[string]interface{}
cMap := make(map[string]interface{})
cMap["phone"],cMap["name"],cMap["sex"] = "18300000000",1
createMap = append(createMap,cMap)
cMap["phone"],cMap["sex"] = "18300000001","李梅",2
createMap = append(createMap,cMap)
insertId,err := DB("base").Table("auth_user").BulkCreate(createMap)
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删除-Delete方法
(1). 通过Filter设置筛选条件
(2).返回结果为影响的行数和error信息,删除成功error为nil
# 例如我想删除base库的auth_user表中phone为1830000000的记录
affectRows,err :=DB("base").Table("auth_user").Filter("phone=?","18300000000").Delete()
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更新-Update方法,接收参数类型为map[string]interface{}
(1). 通过Filter设置筛选条件
(2).返回结果为影响的行数和error信息,更新成功error为nil
# 例如我要更新base库的auth_user表中phone为18300000000数据的姓名为李四
createMap := make(map[string]interface{})
createMap["phone"],"李四",1
affectRows,err := DB("base").Table("auth_user").Filter("phone=?","18300000000").Update(createMap)
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查询
(1). 单条数据获取为Get,获取查询到的第一条数据,返回结果类型为map[string]interface{}
(2). 获取所有数据为All,返回结果类型为[]map[string]interface{}
# 例如我要获取base库auth_user表中phone为18300000000的一条记录
userData := DB("base").Table("auth_user").Filter("phone=?","18300000000").Get()
# 例如我要获取base库auth_user表中phone为18300000000的所有记录
userData := DB("base").Table("auth_user").Filter("phone=?","18300000000").All()
# 例如我要获取base库auth_user表中phone为18300000000按照ID降序一条记录
userData := DB("base").Table("auth_user").Filter("phone=?","18300000000").OrderBy("-id").Get()
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多多件查询
# 例如我要获取base库auth_user表中phone为18300000000,sex为1的一条记录
userData := DB("base").Table("auth_user").Filter("phone=? AND sex=?","18300000000",1).Get()
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分组方法查询
# 例如我要获取base库auth_user表中每个手机号为的统计数据
userData := DB("base").Table("auth_user").Select("phone","COUNT(1) AS num").Filter("sex=?",1).GroupBy("phone").All()
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其他方法说明
Execute,执行一条SQL,返回影响的行数和error信息.error为nil,表示执行成功
FetchOne,执行一条SQL返回一条数据结果,返回结果类型为: map[string]interface{}
FetchAll,返回多条数据结果,返回结果类型为: []map[string]interface{}
未实现方法
多表关联查询,建议通过书写原生SQL,然后使用FetchOne或FetchAll方法执行获取数据---------------------
