Golang数据库优化与SQL加速技巧

哈喽！今天心血来潮给大家带来了《Golang数据库优化技巧与SQL查询加速方法》，想必大家应该对Golang都不陌生吧，那么阅读本文就都不会很困难，以下内容主要涉及到，若是你正在学习Golang，千万别错过这篇文章~希望能帮助到你！

应全局复用*sql.DB实例，调用sql.Open仅初始化连接池配置，通过SetMaxOpenConns和SetMaxIdleConns控制池大小，避免在handler中重复Open导致连接泄漏与性能下降。

用 database/sql 复用连接池，别手动 Open 又 Close

Go 的 database/sql 自带连接池，但很多人误以为每次查询都要 sql.Open 再 db.Close。这会导致频繁建连、端口耗尽、TLS 握手开销飙升。

• sql.Open 只是初始化驱动和连接池配置，不真正拨号；真正建连发生在第一次 Query 或 Exec
• 全局复用一个 *sql.DB 实例，设置 SetMaxOpenConns 和 SetMaxIdleConns 控制池大小
• 避免在 handler 里反复 sql.Open —— 这会绕过池，还泄漏 goroutine

db, err := sql.Open("postgres", "user=app dbname=test sslmode=disable")
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
db.SetMaxOpenConns(20)
db.SetMaxIdleConns(10)
// 后续所有查询都用这个 db，不 Close

批量插入用 INSERT ... VALUES (...), (...)，别循环 Exec

逐行 db.Exec("INSERT INTO t(x) VALUES (?)", x) 是最常见性能杀手：每条语句都走一次 round-trip、参数解析、计划缓存查找。

• PostgreSQL / MySQL 8.0+ 支持单条语句插入多行，吞吐可提升 5–20 倍
• 注意参数数量限制：MySQL 默认 max_allowed_packet 限制总 payload，PostgreSQL 对 bind 参数个数无硬限但有性能拐点
• 用 strings.Builder 拼接 values，避免 fmt.Sprintf 多次内存分配

var b strings.Builder
b.WriteString("INSERT INTO users(name, email) VALUES ")
for i, u := range users {
    if i > 0 {
        b.WriteString(", ")
    }
    b.WriteString("(?, ?)")
}
_, err := db.Exec(b.String(), args...) // args 是扁平化的 []interface{}

查单行优先用 QueryRow，避免 Query + Next + Scan 手动控制

Query 返回 *sql.Rows，必须显式调用 rows.Next() 和 rows.Close()，漏掉任一环节都会导致连接卡在池中（idle but not reusable）或内存泄漏。

• QueryRow 内部自动处理单行逻辑，返回后连接立即归还池
• 即使 SQL 理论上只返回一行，也别用 Query —— 驱动无法推断意图，不会提前释放连接
• 如果真要 scan 多行，务必用 defer rows.Close()，且确保在所有 return 路径前执行

var name string
err := db.QueryRow("SELECT name FROM users WHERE id = $1", 123).Scan(&name)
if err != nil {
    if err == sql.ErrNoRows {
        // 处理未找到
    } else {
        log.Fatal(err)
    }
}

WHERE 条件字段没索引？EXPLAIN 一下再上线

Go 层面优化再猛，也救不了全表扫描。很多慢查询根本原因不是 Go 代码，而是缺失索引或索引失效。

• 在 PostgreSQL 中用 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) 查看实际执行计划和 I/O 开销
• 注意隐式类型转换：比如 WHERE id = '123'（id 是 int），会导致索引失效
• 复合索引顺序很重要：WHERE a = ? AND b > ? ORDER BY c 最佳索引是 (a, b, c)，不是 (a, c, b)

线上加索引建议用 CONCURRENTLY（PG）或 ALGORITHM=INPLACE（MySQL），避免锁表。

今天关于《Golang数据库优化与SQL加速技巧》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！