GORM 已经优化了许多东西来提高性能,其默认性能对大多数应用来说都够用了。但这里还是有一些关于如何为您的应用改进性能的方法。

禁用默认事务

对于写操作(创建、更新、删除),为了确保数据的完整性,GORM 会将它们封装在事务内运行。但这会降低性能,你可以在初始化时禁用这种方式

  1. db, err := gorm.Open(sqlite.Open("gorm.db"), &gorm.Config{
    SkipDefaultTransaction: true,
    })

缓存预编译语句

执行任何 SQL 时都创建并缓存预编译语句,可以提高后续的调用速度

  1. // 全局模式
    db, err := gorm.Open(sqlite.Open("gorm.db"), &gorm.Config{
    PrepareStmt: true,
    })

    // 会话模式
    tx := db.Session(&Session{PrepareStmt: true})
    tx.First(&user, 1)
    tx.Find(&users)
    tx.Model(&user).Update("Age", 18)

带 PreparedStmt 的 SQL 生成器

Prepared Statement 也可以和原生 SQL 一起使用,例如:

  1. db, err := gorm.Open(sqlite.Open("gorm.db"), &gorm.Config{
    PrepareStmt: true,
    })

    db.Raw("select sum(age) from users where role = ?", "admin").Scan(&age)

您也可以使用 GORM 的 API DryRun 模式 编写 SQL 并执行 prepared statement ,查看 会话模式 获取详情

选择字段

默认情况下,GORM 在查询时会选择所有的字段,您可以使用 Select 来指定您想要的字段

  1. db.Select("Name", "Age").Find(&Users{})

或者定义一个较小的 API 结构体,使用 智能选择字段功能

  1. type User struct {
    ID uint
    Name string
    Age int
    Gender string
    // 假设后面还有几百个字段...
    }

    type APIUser struct {
    ID uint
    Name string
    }

    // 查询时会自动选择 `id`、`name` 字段
    db.Model(&User{}).Limit(10).Find(&APIUser{})
    // SELECT `id`, `name` FROM `users` LIMIT 10

迭代、FindInBatches

用迭代或 in batches 查询并处理记录

Index Hints

Index 用于提高数据检索和 SQL 查询性能。 Index Hints 向优化器提供了在查询处理过程中如何选择索引的信息。与 optimizer 相比,它可以更灵活地选择更有效的执行计划

  1. import "gorm.io/hints"

    db.Clauses(hints.UseIndex("idx_user_name")).Find(&User{})
    // SELECT * FROM `users` USE INDEX (`idx_user_name`)

    db.Clauses(hints.ForceIndex("idx_user_name", "idx_user_id").ForJoin()).Find(&User{})
    // SELECT * FROM `users` FORCE INDEX FOR JOIN (`idx_user_name`,`idx_user_id`)"

    db.Clauses(
    hints.ForceIndex("idx_user_name", "idx_user_id").ForOrderBy(),
    hints.IgnoreIndex("idx_user_name").ForGroupBy(),
    ).Find(&User{})
    // SELECT * FROM `users` FORCE INDEX FOR ORDER BY (`idx_user_name`,`idx_user_id`) IGNORE INDEX FOR GROUP BY (`idx_user_name`)"

读写分离

通过读写分离提高数据吞吐量,查看 Database Resolver 获取详情