golang 高性能的 MySQL 数据导出

- 需求
- 导出方式对比
- - - 方案1:快照导出(耗时:1.5s)
    - [方案2: 偏移分页(耗时:4s)](#方案2: 偏移分页(耗时:4s))
    - [方案 3:普通分页(耗时:4min40s)](#方案 3:普通分页(耗时:4min40s))

需求

导出 MySQL 数据

分析:

一次性 select 大量数据带来的问题

性能问题：

数据库负载：大量数据查询会增加数据库的CPU、内存和I/O负担，可能影响其他操作。

网络传输：大数据量传输会占用大量带宽，导致网络延迟或超时。

内存消耗：

服务器内存: 消耗太大,影响其他业务运行

导出方式对比

条件:
200 万数据
查询全表耗时 3s

方案1:快照导出(耗时:1.5s)

go 复制代码

data, err := db.Query("select * from user2")
	if err != nil {
		log.Fatal("err1:", err)
	}
	defer data.Close()

	columns, err := data.Columns()
	if err != nil {
		log.Printf("[error] %v \n", err)
	}

	l := len(columns)

	val := &User{}
	valPointer := make([]interface{}, l)
	valPointer[0] = &val.Id
	valPointer[1] = &val.Name
	valPointer[2] = &val.Tag
	valPointer[3] = &val.Phone
	valPointer[4] = &val.Create_time

	//计数
	num := 0

	for data.Next() {
		err := data.Scan(valPointer...)
		if err != nil {
			log.Fatal("err5:", err)
		}
	}

方案2: 偏移分页(耗时:4s)

go 复制代码

	// 定义分页参数
	starId := 0
	pageSize := 2000
	// 定义查询条件
	var users []User
	// 执行分页查询
	for {
		result := db.Limit(pageSize).Where("id >= ?", starId).Find(&users)
		if result.Error != nil {
			log.Fatal("err5:", result.Error)
		}

		if len(users) < pageSize {
			break
		}
		starId = users[len(users)-1].Id
	}

方案 3:普通分页(耗时:4min40s)

go 复制代码

// 定义分页参数
	page := 1
	pageSize := 2000

	// 导出数据
	for {
		var users []User
		result := db.Offset((page - 1) * pageSize).Limit(pageSize).Find(&users)
		if result.Error != nil {
			log.Fatal("err5:", result.Error)
		}
		if len(users) < pageSize {
			break
		}
		page++
	}