golang mysql Scan *** 作按顺序取值问题

rows, err := db.Query("SELECT * FROM user")

checkErr(err)

for rows.Next() {

var userId int

var userName string

var userAge int

var userSex int

rows.Columns()

err = rows.Scan(&userId, &userName, &userAge, &userSex)

checkErr(err)

fmt.Println(userId)

fmt.Println(userName)

fmt.Println(userAge)

fmt.Println(userSex)

}

go-mysql-server是一个SQL引擎，能解析标准SQL(基于MySQL语法)并优化查询。它提供了简单的接口，允许自定义表格数据源实现。提供与MySQL协议兼容的服务器实现。这意味着它与MySQLODBC，JDBC或默认的MySQL客户端shell接口兼容。

如果写压力进一步扩大，并且数据量急剧快速增长，DB写节点即主库就会成为整个系统的瓶颈。在MySQL的日常运营中，如果DB中表和表之间的数据很多是没有关系的，或者根本不需要表关联Join *** 作，我们可以考虑按照业务把不同的数据放到不同的服务器中，即垂直分库或叫垂直切分。

不过需要注意的是，垂直分库无法解决单表数据量过大的问题，由于单一业务的数据信息仍然落盘在单表中，如果单表数据量太大，就会极大地影响SQL执行的性能。由此，在MySQL应用领域，水平分表也是互联网场景应对高并发、单表数据量过大的解决方案之一。分表在本质上可以概括为业务表在逻辑上公用一个路由结构，物理上分散存储。这就是常说的Sharding分片或者分区。

之前写过了Go语言gorm框架MySQL实践，其中对gorm框架在 *** 作MySQL的各种基础实践，下面分享一下如何使用gorm框架对MySQL直接进行性能测试的简单实践。

这里我使用了一个原始的Go语言版本的 FunTester 测试框架，现在只有一个基本的方法，实在是因为Go语言特性太强了。框架设计的主要思路之一就是利用Go语言的闭包和方法参数特性，将一个 func() 当做性能测试的主题，通过不断运行这个 func() 来实现性能测试。当然还有另外一个思路就是运行一个多线程任务类，类似 Java 版本的 com.funtester.base.constaint.ThreadBase 抽象类，这样可以设置一些类的属性，绑定一些测试资源，适配更多的测试场景。

下面演示select的性能测试，这里我用了随机ID查询的场景。

这里我使用从35开始递增的ID进行删除。

这里使用了select的用例部分，随机ID，然后更新name字段，随机10个长度的字符串。

这里用到了 FunTester 字段都是随机生成。

到这里可以看出，性能测试框架用到的都是gorm框架的基础API使用，这里MySQL连接池的管理工作完全交给了gorm框架完成，看资料说非常牛逼，我们只需要设置几个参数。这个使用体现很像 HttpClient 设置 HTTP 连接池类似，这里我们也可以看出这些优秀的框架使用起来都是非常简单的。

PS：关于gorm的基础使用的请参考上一期的文章Go语言gorm框架MySQL实践。

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