Gorm 性能

GORM 已经优化了许多东西来提高性能，其默认性能对大多数应用来说都够用了。但这里还是有一些关于如何为我们的应用改进性能的方法。

禁用默认事务

对于写操作（创建、更新、删除），为了确保数据的完整性，GORM 会将它们封装在一个事务里。但这会降低性能，你可以在初始化时禁用这种方式

db, err := gorm.Open(sqlite.Open("gorm.db"), &gorm.Config{
  SkipDefaultTransaction: true,
})

缓存预编译语句

执行任何 SQL 时都创建并缓存预编译语句，可以提高后续的调用速度

// 全局模式
db, err := gorm.Open(sqlite.Open("gorm.db"), &gorm.Config{
  PrepareStmt: true,
})

// 会话模式
tx := db.Session(&Session{PrepareStmt: true})
tx.First(&user, 1)
tx.Find(&users)
tx.Model(&user).Update("Age", 18)

注意 也可以参考如何为 MySQL 开启 interpolateparams 以减少 roundtrip https://github.com/go-sql-driver/mysql#interpolateparams

带 PreparedStmt 的 SQL 生成器

Prepared Statement 也可以和原生 SQL 一起使用，例如：

db, err := gorm.Open(sqlite.Open("gorm.db"), &gorm.Config{
  PrepareStmt: true,
})

db.Raw("select sum(age) from users where role = ?", "admin").Scan(&age)

我们也可以使用 GORM 的 API DryRun 模式 编写 SQL 并执行 prepared statement ，查看 会话模式 获取详情

选择字段

默认情况下，GORM 在查询时会选择所有的字段，我们可以使用 Select 来指定我们想要的字段

db.Select("Name", "Age").Find(&Users{})

或者定义一个较小的 API 结构体，使用 智能选择字段功能

type User struct {
  ID     uint
  Name   string
  Age    int
  Gender string
  // 假设后面还有几百个字段...
}

type APIUser struct {
  ID   uint
  Name string
}

// 查询时会自动选择 `id`、`name` 字段
db.Model(&User{}).Limit(10).Find(&APIUser{})
// SELECT `id`, `name` FROM `users` LIMIT 10

迭代、FindInBatches

用迭代或 in batches 查询并处理记录

Index Hints

Index 用于提高数据检索和 SQL 查询性能。 Index Hints 向优化器提供了在查询处理过程中如何选择索引的信息。与 optimizer 相比，它可以更灵活地选择更有效的执行计划

import "gorm.io/hints"

db.Clauses(hints.UseIndex("idx_user_name")).Find(&User{})
// SELECT * FROM `users` USE INDEX (`idx_user_name`)

db.Clauses(hints.ForceIndex("idx_user_name", "idx_user_id").ForJoin()).Find(&User{})
// SELECT * FROM `users` FORCE INDEX FOR JOIN (`idx_user_name`,`idx_user_id`)"

db.Clauses(
    hints.ForceIndex("idx_user_name", "idx_user_id").ForOrderBy(),
    hints.IgnoreIndex("idx_user_name").ForGroupBy(),
).Find(&User{})
// SELECT * FROM `users` FORCE INDEX FOR ORDER BY (`idx_user_name`,`idx_user_id`) IGNORE INDEX FOR GROUP BY (`idx_user_name`)"

读写分离

通过读写分离提高数据吞吐量，查看 Database Resolver 获取详情