YDB Go SDK 使用指南
2024-09-26 13:37:22作者:卓艾滢Kingsley
项目介绍
YDB Go SDK 是一个纯 Go 编写的,支持原生接口及 database/sql 的驱动程序,专为 YDB(一个结合了高可用性、可扩展性,并且承诺严格一致性和ACID事务的开源分布式SQL数据库)设计。YDB旨在满足OLTP工作负载,并在某些场景下也支持OLAP。该SDK兼容所有受官方Go发布策略支持的Go语言版本,即通常为最新的两个Go版本。
项目快速启动
安装SDK
首先,你需要安装YDB Go SDK到你的Go环境中:
go get -u github.com/ydb-platform/ydb-go-sdk/v3
基础连接与查询
以下代码示例展示了如何连接到本地YDB实例并执行一个简单的SQL查询:
package main
import (
"context"
"log"
"github.com/ydb-platform/ydb-go-sdk/v3"
)
func main() {
ctx := context.Background()
// 连接到YDB服务器
db, err := ydb.Open(
ctx,
"grpc://localhost:2136/local",
)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer db.Close()
// 执行查询
queryRes, err := db.Query().Do(
ctx,
func(s ydb.Session) (err error) {
streamResult, err := s.Query(ctx, `SELECT 42 AS id, "myStr" AS myStr`)
if err != nil {
return err
}
defer streamResult.Close()
for rs := range streamResult.ResultSets(ctx) {
for _, row := range rs.Rows(ctx) {
var id uint64
var str string
if err := row.Scan(&id, &str); err == nil {
log.Printf("Received: ID=%d, String=\"%s\"", id, str)
} else {
return err
}
}
}
return nil
},
ydb.WithIdempotent(),
)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
}
应用案例和最佳实践
当使用YDB Go SDK时,确保遵循这些最佳实践:
- 并发控制: 利用Go的goroutine进行并发访问时,确保正确管理上下文,以避免资源泄露。
- 错误处理: YDB Go SDK提供了丰富的错误码,通过检查特定的错误类型来实现更精细的错误处理逻辑。
- 性能优化: 利用批处理操作和事务来减少网络往返次数,提高效率。
- 安全性: 使用适当的安全凭证策略,比如匿名或OAuth2 token,以及SSL加密连接。
典型生态项目
YDB Go SDK不仅自身强大,还激发了一整套生态系统工具,帮助开发者调试、监控和集成YDB到各种系统中:
-
日志集成:
ydb-go-sdk-zap: 集成Zap日志库,提供详细的SDK事件记录。ydb-go-sdk-zerolog: 类似地,为Zerolog提供对接。ydb-go-sdk-logrus: 对接Logrus,适用于已经使用它的项目。
-
指标收集:
ydb-go-sdk-prometheus: 提供Prometheus指标封装,便于监控YDB的性能。
-
追踪集成:
ydb-go-sdk-opentracing: 支持OpenTracing,方便分布式追踪分析。ydb-go-sdk-otel: 适应OpenTelemetry标准,支持现代观测架构。
通过这些生态工具,你可以更好地整合YDB于你的Go应用程序之中,提升开发体验和运维能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
暂无简介
Dart
637
145
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++
654
279
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
🎉 (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
1.12 K
630
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
385
3.74 K