Exec 返回 sql.ErrNoRows 不是误报，但该错误仅由 QueryRow/Scan 在结果为空时触发，与 Exec 无关；批量插入失败应检查具体驱动错误如 pq.Error 或 mysql.MySQLError。
Go 批量插入时 Exec 返回 sql.ErrNoRows 是误报吗？
不是误报，但大概率是你没理解它的触发场景——sql.ErrNoRows 只会在使用 QueryRow 或 Scan 类方法且结果集为空时返回，和 Exec 无关。批量插入用 Exec 出错，实际返回的是具体数据库驱动的错误，比如 PostgreSQL 的 pq.Error 或 MySQL 的 mysql.MySQLError。直接判空或只检查 ErrNoRows 会漏掉真实失败。
实操建议：
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 永远用
if err != nil检查Exec结果，不要跳过或仅做strings.Contains(err.Error(), "duplicate")这类脆弱判断 - 对 PostgreSQL，类型断言
err.(*pq.Error)后看Code字段（如"23505"表示唯一约束冲突） - MySQL 驱动下，断言
err.(*mysql.MySQLError)，检查Number（如1062是重复键） - 别依赖错误字符串匹配——字段名、提示语随驱动版本或 locale 变化，不可靠
用 INSERT ... ON CONFLICT DO NOTHING 还是先 SELECT 再 INSERT？
后者在高并发下必然产生竞态，前者才是 PostgreSQL 批量防重的正解。但注意：它只处理“冲突即忽略”，不返回哪些行被跳过，也无法捕获冲突细节。
实操建议：
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 单条插入用
ON CONFLICT DO NOTHING RETURNING id，能通过Query获取成功插入的主键；但批量时不支持RETURNING与多值VALUES直接配合（除非用UNNEST） - 真要批量并知道哪些失败，改用
INSERT INTO ... SELECT ... WHERE NOT EXISTS (...)+ 临时表或 CTE，但性能下降明显 - 更实用的折中：插入前用
SELECT id FROM table WHERE id = ANY($1)预检 ID 集合，再用INSERT ... ON CONFLICT，两次查询换确定性 - MySQL 没有原生
ON CONFLICT，得用INSERT IGNORE或REPLACE INTO，但后者会触发删除+插入，影响自增 ID 和外键级联
pgx.Batch 和原生 sql.DB 批处理性能差多少？
在 PostgreSQL 场景下，pgx.Batch 通常快 3–5 倍，因为它复用连接、避免多次 round-trip、支持二进制协议传输。但代价是错误粒度变粗——整个 batch 失败时，你不知道哪条语句出问题。
Golang Uber Dig
下载
使用 uber-go/dig 在 Golang 中实现依赖注入——基于反射容器，提供 Provide/Invoke、dig.In/dig.Out 参数与结果对象，支持命名依赖等
实操建议：
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 用
pgx.Batch时，必须遍历batchResults调用Exec并检查每个error，不能只看 batch 整体是否成功 - 如果某条语句失败，
pgx不会自动 rollback 前面成功的语句，需自行控制事务边界（把 batch 放在Begin()内） -
sql.DB的Prepare+ 循环Exec更易调试，适合中小批量（ - 别盲目开 10000 条一包——PostgreSQL 默认
max_prepared_statements=100，超限会报"prepared statement does not exist"
怎么让失败的记录不阻塞后续插入？
核心是放弃“全批原子性”，接受部分成功。但不能简单 try-catch 吞掉错误，否则丢失上下文和监控能力。
实操建议：
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 按业务意义分组，比如按时间分区或用户 ID 哈希，每组 100–500 行，组内失败则整组重试或落库待人工处理
- 用结构体封装每条数据 + 状态字段（
status string // "pending", "success", "failed"），失败时更新状态并记录err.Error()，而非丢弃 - 避免在循环里直接
log.Printf—— 高频插入时 I/O 成瓶颈，改用缓冲日志或异步上报 - 如果失败率持续 > 5%，优先查数据质量（空字段、超长字符串、非法时间戳），而不是堆重试逻辑
真正难的不是语法或 API，是决定哪些错误可忽略、哪些必须告警、哪些要人工介入——这得贴着你的业务约束来划线，代码只是执行者。
