[Go言語] database/sqlパッケージを使ってみた - Qiita
cnn := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(host:port)/dbname") 1レコードをSELECTしてみる QueryRowメソッドを使えば、1レコード分を取得できる。 Go言語得意のポイントを渡して、出力引数で受け取る。 id := 100 var name string if err := cnn.QueryRow("SELECT name FROM person WHERE id = ?LIMIT 1", id).Scan(&name); err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println(id, name)
![[Go言語] database/sqlパッケージを使ってみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d487460109ec7b7192e2c40e09e57d7f5f40d06a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCR28lRTglQTglODAlRTglQUElOUUlNUQlMjBkYXRhYmFzZSUyRnNxbCVFMyU4MyU5MSVFMyU4MyU4MyVFMyU4MiVCMSVFMyU4MyVCQyVFMyU4MiVCOCVFMyU4MiU5MiVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSVBNiVFMyU4MSVCRiVFMyU4MSU5RiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZjQwNGY0YjMwYThjZTBmM2JmNmUxMjRhMDFmZDFjYWQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwdGVubnRlbm4mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPThhZWFhZmJmNDY0YmRiYmMyZDI0OGQ3ZDY2ZjkwOTM5%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0269870880d1fcbd496a77d986a4f926)
Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase comparison :: Software architect Kristof Kovacs
Hello, I’m Kristof, a human being like you, and an easy to work with, friendly guy. I've been a programmer, a consultant, CIO in startups, head of software development in government, and built two software companies. Some days I’m coding Golang in the guts of a system and other days I'm wearing a suit to help clients with their DevOps practices. While SQL databases are insanely useful tools, their
ISUCONで学ぶ Webアプリケーションのパフォーマンス向上のコツ 実践編 完全版
【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮Hibino Hisashi
MySQLのEXPLAINを徹底解説!!
以前、MySQLを高速化する10の方法という投稿で「EXPLAINの見方についてはいずれ解説しようと思う」と書いてしまったので、今日はその公約？を果たそうと思う。 MySQLのチューニングで最も大切なのは、クエリとスキーマの最適化である。スキーマの設計は一度決めてしまうとそのテーブルを利用する全てのクエリに影響してしまうためなかなか変更することは出来ないが、クエリはそのクエリだけを書き直せば良いので変更の敷居は低い。そして遅いクエリをなくすことは、性能を大幅に向上させるための最も有効な手段である。従って、アプリケーションの性能を向上させたいなら、まず最初にクエリのチューニングを検討するべきなのである。 最適化するべきクエリはスロークエリログやクエリアナライザで見付けられるが、ではそのようなクエリが見つかった場合にはどのように最適化すればいいのか？そのためにはまず現在どのようにクエリが実行さ
第9回 SQLでループ！ 相関サブクエリの使い方～切れ過ぎるナイフにご用心～ （2）相関サブクエリ | gihyo.jp
SQLアタマアカデミー 第9回SQLでループ！ 相関サブクエリの使い方～切れ過ぎるナイフにご用心～ （2）相関サブクエリ 相関サブクエリ では次に、単純に会社全体で一番高齢の社員を抽出する代わりに、男女別に最高齢の社員を抽出することを考えます。 手続き型言語で解く場合 もしEmployeesテーブルがCSV（Comma Separated Values：カンマ区切り）や固定長といった、ただのフラットファイル[1]で、手続き型言語でこの問題を解くとすれば、次のようなアルゴリズムを使うことになるでしょう。 max_ageという整数型の変数を用意し、0で初期化する レコードを1行ずつ走査する カレントレコードのsexが「男」ならば、ageとmax_ageを比較し、ageのほうが大きければ、max_ageにageを代入する すべてのレコードについて走査したら、max_ageを男性の最高齢値として返
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
