Apache Calcite Avatica Go 指南
2024-09-02 03:19:20作者:咎竹峻Karen
Apache Calcite Avatica Go 是一个专为Go语言设计的数据库驱动,使得Go程序能够通过Apache Calcite的Avatica服务器接口操作数据。本指南将详细解读其关键组件与配置,帮助您快速上手。
1. 项目目录结构及介绍
Apache Calcite Avatica Go 的项目结构通常遵循Go的标准布局,尽管具体的文件细节可能会随版本更新而变化。基于常规Go项目结构,我们可以预期以下主要部分:
cmd: 可能包含用于特定命令行工具的入口点。internal: 内部使用的包,不对外公开。pkg或直接在根目录下的库文件:核心功能实现,包括对database/sql包的支持和Avatica协议的实现。docs: 文档和用户指南相关的内容。test或测试文件散布于各功能包下:单元测试和集成测试代码。LICENSE: Apache 2.0许可文件,定义了软件使用的法律条款。README.md: 项目简介,快速入门步骤和基本使用说明。
请注意,具体目录结构需参照实际仓库最新的文件布局。
2. 项目的启动文件介绍
此项目的核心并不是作为一个独立可执行应用启动,而是作为Go程序中数据库连接的驱动。因此,并没有传统意义上的“启动文件”。但是,如果您想在您的Go应用程序中使用它,重要的是正确导入并初始化数据库驱动。这通常在你的主函数或配置数据库连接的地方完成,示例如下:
import (
_ "github.com/apache/calcite-avatica-go/v5"
"database/sql"
)
func main() {
db, err := sql.Open("avatica", "http://localhost:8765")
// 处理错误与后续的数据库操作
}
3. 项目的配置文件介绍
Apache Calcite Avatica Go本身并不直接管理复杂的配置文件。它的使用依赖于通过数据源名称(DSN)传递给sql.Open函数的参数,这些参数可以看作是简化的配置形式,如URL包含了服务器地址和可能的认证信息。对于更复杂的配置,比如Avatica服务器端的设置,这通常是在服务器部署时进行配置的,而不是在客户端库层面处理。
如果您需要对接的数据库或者Avatica服务器有特定配置需求,配置通常发生在服务器端的环境变量或特定配置文件中,这部分内容不在Calcite Avatica Go库的直接控制范围内,而应参考Apache Avatica和所连接数据库的官方文档。
综上所述,Apache Calcite Avatica Go作为一个轻量级的中间件,重点在于提供API接口而非运行服务或管理复杂配置,它的集成主要通过代码中的导入和简单的DSN参数来完成。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868