mgo の FindId() メソッドを使用して ID によって MongoDB ドキュメントを効率的に取得する方法
Mgo を使用した ID によるデータへのアクセス
Mongo データベースでは、「_id」フィールドとして知られる一意の識別子によって特定のドキュメントを検索するのが一般的なタスクです。ここでは、Go 用の人気の MongoDB ドライバーである mgo を使用してこれを実現する方法に関する包括的なガイドを示します。
mgo の FindId() メソッドについて
FindId() メソッドは、ドキュメント ベースのドキュメントをフェッチするように特別に設計されています。 「_id」フィールドに。これは、bson.ObjectId 型の引数、または ObjectId を表す文字列を受け取ります。ただし、FindId() メソッドを使用する場合は、bson.M{} マップ全体を引数として指定するのではなく、ObjectId 値のみを指定する必要があることに注意することが重要です。
FindId() と Find の正しい使用法()
コード内での問題は、FindId() メソッドの誤った使用にあります。動作するはずの修正コードは次のとおりです:
err2 := c.FindId(bson.ObjectIdHex("58593d1d6aace357b32bb3a1")).One(&data)
または、Find() メソッドを使用して、bson.M{} マップの「_id」フィールドと値を指定することもできます:
err2 := c.Find(bson.M{"_id": bson.ObjectIdHex("58593d1d6aace357b32bb3a1")}). One(&data)
データ取得の検証
ドキュメントが見つかった場合、実行中にエラーは発生しません。コード。ただし、コードが依然として data.IdCookie に対して 0 の値を返す場合は、データベース内の ID のフィールド名が、構造体で指定したものと異なることを示唆しています。
Struct タグの使用Mapping
Go 構造体と MongoDB ドキュメント間の適切なマッピングを確保するには、struct タグを使用する必要があります。たとえば、データベースの "_id" フィールドの名前が "myid" である場合、次のように構造体にマップできます。
type id_cookie struct { IdCookie int `bson:"myid"` }
接続処理の最適化
パフォーマンスを向上させるには、クエリごとに MongoDB サーバーへの複数の接続を避けることを検討する必要があります。単一のセッションを確立し、それを複数のクエリに再利用すると、操作が大幅に高速化されます。接続処理の最適化の詳細については、[mgo - クエリのパフォーマンスが一貫して遅い (500 ~ 650 ミリ秒)](https://github.com/mongodb/mongo-go-driver/issues/1028)
を参照してください。以上がmgo の FindId() メソッドを使用して ID によって MongoDB ドキュメントを効率的に取得する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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GO言語は、効率的でスケーラブルなシステムの構築においてうまく機能します。その利点には次のものがあります。1。高性能:マシンコードにコンパイルされ、速度速度が速い。 2。同時プログラミング:ゴルチンとチャネルを介してマルチタスクを簡素化します。 3。シンプルさ:簡潔な構文、学習コストとメンテナンスコストの削減。 4。クロスプラットフォーム:クロスプラットフォームのコンパイル、簡単な展開をサポートします。

Golangは並行性がCよりも優れていますが、Cは生の速度ではGolangよりも優れています。 1)Golangは、GoroutineとChannelを通じて効率的な並行性を達成します。これは、多数の同時タスクの処理に適しています。 2)Cコンパイラの最適化と標準ライブラリを介して、極端な最適化を必要とするアプリケーションに適したハードウェアに近い高性能を提供します。

GolangとPythonにはそれぞれ独自の利点があります。Golangは高性能と同時プログラミングに適していますが、PythonはデータサイエンスとWeb開発に適しています。 Golangは同時性モデルと効率的なパフォーマンスで知られていますが、Pythonは簡潔な構文とリッチライブラリエコシステムで知られています。

Golangは、パフォーマンスとスケーラビリティの点でPythonよりも優れています。 1)Golangのコンピレーションタイプの特性と効率的な並行性モデルにより、高い並行性シナリオでうまく機能します。 2)Pythonは解釈された言語として、ゆっくりと実行されますが、Cythonなどのツールを介してパフォーマンスを最適化できます。

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