db.QueryRow 并不比 db.Query 慢，误用 db.Query 查单行且未 Close 或 defer 处理不当会导致连接泄漏，拖垮连接池；正确做法是用 db.QueryRow 自动管理单行生命周期。
db.QueryRow 比 db.Query 慢，基本可以确定是误用了——不是函数本身慢，而是连接泄漏或结果未消费完拖垮了整个池。
查单行必须用 db.QueryRow，别用 db.Query + 忘关 rows
常见错误现象：只取一条记录却写 db.Query("SELECT id FROM users WHERE id = ?")，又没加 defer rows.Close()，或者 err 检查放在 defer 后导致 panic 时 rows.Close() 不执行。
后果是连接一直被占着，后续请求排队等连接，延迟毛刺明显。
正确做法：db.QueryRow 内部自动处理单行生命周期，不泄漏游标，Scan 失败直接返回 sql.ErrNoRows 或其他错误，无需手动管理。
SELECT * 在 Go 里不只是多传几个字段那么简单
显式列出字段不只是“省带宽”，它直接影响内存分配、GC 压力和运行时稳定性：
• 表加了个新字段（比如 bio TEXT），Go struct 没同步更新，rows.Scan(&u) 直接 panic
• 宽表（20+ 列）+ 大字段（JSON/TEXT），每次查询分配几 MB 内存，STW 频繁触发
• ORM 如 GORM 默认 Find() 会全选，哪怕接口只用 ID 和 Name
实操建议：
• 手动写 SQL 时固定为 SELECT id, name, updated_at FROM users WHERE id = ?
• GORM 中禁用默认全选：db.Select("id", "name").Where("id = ?", 123).First(&user)
• 避免 sql.NullString 嵌套过深——每层额外接口判断和指针解引用都叠加微小延迟
连接池配置不是越大越好，配错反而放大锁竞争
默认 db.SetMaxOpenConns(0)（不限制）在高并发下极易翻车：
• MySQL 侧 max_connections 是硬上限（如 151），Go 侧设成 200 就直接拒绝新连接
• SetMaxIdleConns 过大会“占着空闲连接不放”，新请求等不到可用连接
• 缺少 SetConnMaxLifetime 会导致长连接被防火墙静默断开，复用时报 driver: bad connection
推荐配法：
• db.SetMaxOpenConns 设为数据库 max_connections 的 60%~80%
• db.SetMaxIdleConns 设为前者的 1/2～1/3
• 必须加 db.SetConnMaxLifetime(30 * time.Minute) 和 db.SetConnMaxIdleTime(30 * time.Second)
线上务必用 db.Stats() 定期看 WaitCount，持续上涨说明池太小或有连接没释放
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
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索引失效常不在 SQL，而在 Go 层参数绑定类型不匹配
EXPLAIN 显示 type=ALL（全表扫描），但 SQL 看着没问题？问题大概率出在 Go 层：
• 数据库字段是 TINYINT(1)，Go 传 bool，MySQL 隐式转换后索引失效 → 改用 int8 或 uint8
• IN 参数超 500 个，触发 MySQL max_prepared_stmt_count 限制，降级为普通查询，索引也可能丢
• PostgreSQL 驱动默认关闭预编译缓存，需显式加 prefer_simple_protocol=false 参数，否则每次查询重编译
检查点：
• 先在 MySQL 客户端跑 EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE status = ?，确认 type 是 ref 或 const
• 查 Go 代码里传参类型是否与字段定义严格一致（不是“看起来像”，是底层类型一致）
• 对宽表高频查询，优先建覆盖索引，例如 WHERE status = ? ORDER BY created_at DESC → INDEX(status, created_at)，避免回表
真正卡住性能的，往往不是那条慢 SQL，而是连接池悄悄耗尽、隐式类型转换让索引失效、或是 SELECT * 在某次表结构变更后突然开始 panic。这些点不盯住，光优化 SQL 语句效果有限。
