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本文小編為大家詳細介紹“Go中如何使用xorm操作mysql”,內容詳細,步驟清晰,細節處理妥當,希望這篇“Go中如何使用xorm操作mysql”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學習新知識吧。
官方介紹:xorm 是一個簡單而強大的 Go 語言 ORM 庫。
通過它可以使數據庫操作非常簡便。
xorm 的目標并不是讓你完全不去學習 SQL,我們認為 SQL 并不會為 ORM 所替代,但是 ORM 將可以解決絕大部分的簡單 SQL 需求。
xorm 支持兩種風格的混用。
xorm 還提供了工具,通過 reverse 命令根據數據庫的表結構生成對應的 struct,省去了人工組織代碼的工作,十分方便。官方地址:https://xorm.io/
瀏覽 xorm 的 github 地址,我們要下載 2 個包,https://github.com/go-xorm
1、xorm 驅動包,我們使用 xorm 的核心包 2、cmd 工具包,用于使用 reverse 命令生成數據表對應的 struct
通過 go get 命令分別下載 2 個包go get github.com/go-xorm/xorm``go get github.com/go-xorm/cmd/xorm
下載完成后 github.com 文件夾下會出現 go-xorm 包
本地數據庫 test 有 2 張數據表,doctor_tb 和 user_tb, 數據結構如下:
我們現在就來生成這 2 張數據表的結構模型。
1、在任意項目下新建一個文件夾 xorm_models,文件名沒有規定,為了存放生成的代碼文件。
2、拷貝 cmd 工具包中的摸板目錄到 xorm_models 下,在文件目錄github.com\go-xorm\cmd\xorm\templates\goxorm
下
config
是生成的配置信息,struct.go.tpl
是數據摸板,允許自定義,可以根據自己的項目需求,修改摸板。一般不需要修改。
3、打開 cmd 命令行窗口,進入 xorm_models 目錄下,執行 reverse 命令:xorm reverse [數據庫類型] [數據庫連接串] [模板目錄]xorm reverse mysql root:112233@tcp(127.0.0.1:3305)/test?charset=utf8 templates/goxorm
4、數據結構代碼會自動生成在 xorm_models/models 目錄下。
我們能看到生成了和表名同名的 2 個數據結構文件 doctor_tb.go 和 user_tb.go
package models import ( "time" ) type DoctorTb struct { Id int `xorm:"not null pk autoincr INT(11)"` Name string `xorm:"default '' comment('姓名') VARCHAR(50)"` Age int `xorm:"default 0 comment('年齡') INT(11)"` Sex int `xorm:"default 0 comment('性別') INT(11)"` Addtime time.Time `xorm:"DATETIME"` }
xorm 支持鏈式的寫法
engine.Where("age > ?", 40).Or("name like ?", "林%").OrderBy("Id desc").Find(&docList2)
也支持直接執行 sql 語句engine.SQL("select * from doctor_tb where age > ?", 40).Find(&docList4)
附上增刪改查事務的 demo 例子,代碼里都有注釋,很容易看懂。xorm 的封裝比較友好,只要熟悉 sql 語句,即便不看文檔,也能順利的使用各種關鍵字。
package main import ( "fmt" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" "github.com/go-xorm/xorm" "goShare/xorm_models/models" "time" ) func main() { var engine *xorm.Engine //連接數據庫 engine, err := xorm.NewEngine("mysql", "root:112233@tcp(127.0.0.1:3305)/test?charset=utf8") if err != nil { fmt.Println(err) return } //連接測試 if err := engine.Ping(); err != nil { fmt.Println(err) return } defer engine.Close() //延遲關閉數據庫 fmt.Println("數據庫鏈接成功") //查詢單條數據 var doc models.DoctorTb b, _ := engine.Where("name = ?", "鐘南山").Get(&doc) if b { fmt.Println(doc) } else { fmt.Println("數據不存在") } //查詢單條數據方式 2 會根據結構體的 doc2 := models.DoctorTb{Name: "鐘南山"} b, _ = engine.Get(&doc2) fmt.Println(doc2) //新增數據 doc3 := models.DoctorTb{0, "王醫生", 48, 1, time.Now()} i3, _ := engine.InsertOne(doc3) fmt.Println("新增結果:", i3) //查詢列表 docList := make([]models.DoctorTb, 0) engine.Where("age > ? or name like ?", 40, "林%").Find(&docList) fmt.Println("docList:", docList) //查詢列表方式 2 docList2 := make([]models.DoctorTb, 0) engine.Where("age > ?", 40).Or("name like ?", "林%").OrderBy("Id desc").Find(&docList2) fmt.Println("docList2:", docList2) //查詢分頁 docList3 := make([]models.DoctorTb, 0) page := 0 //頁索引 pageSize := 2 //每頁數據 limit := pageSize start := page * pageSize totalCount, err := engine.Where("age > ? or name like ?", 40, "林%").Limit(limit, start).FindAndCount(&docList3) fmt.Println("總記錄數:", totalCount, "docList3:", docList3) //直接用語句查詢 docList4 := make([]models.DoctorTb, 0) engine.SQL("select * from doctor_tb where age > ?", 40).Find(&docList4) fmt.Println("docList4:", docList4) //刪除 docDel := models.DoctorTb{Name: "王醫生"} iDel, _ := engine.Delete(&docDel) fmt.Println("刪除結果:", iDel) //刪除方式 2 engine.Exec("delete from doctor_tb where Id = ?", 3) //更新數據 doc5 := models.DoctorTb{Name: "鐘醫生"} //更新數據 ID 為 2 的記錄名字更改為“鐘醫生” iUpdate, _ := engine.Id(2).Update(&doc5) fmt.Println("更新結果:", iUpdate) //指定表名查詢。Table() user := models.UserTb{Id: 2} b, _ = engine.Table("user_tb").Get(&user) fmt.Println(user) //事務 session := engine.NewSession() defer session.Close() err = session.Begin() _, err = session.Exec("delete from doctor_tb where Id = ?", 6) if err != nil { session.Rollback() return } _, err = session.Exec("delete from user_tb where Id = ?", 10) if err != nil { session.Rollback() return } err = session.Commit() if err != nil { return } fmt.Println("事務執行成功") }
讀到這里,這篇“Go中如何使用xorm操作mysql”文章已經介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會,如果想了解更多相關內容的文章,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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