从MySQL/Go表中获取数据

dkqlctbz  于 2023-11-14  发布在  Go
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首先,它读取代码,以便您理解它所做的逻辑,当运行存储过程时,我捕获它的帖子,它给我带来了一个表,其中包含我必须返回的数据,列的名称确实给我带来了它,但列的数据没有给我带来任何东西,我无法创建模型,存储过程的响应有n个列,n个不同的名称,但是列在有int数据和字符串数据方面有所不同,我需要你从列中捕获正确的数据,因为一切都正常,但列中的数据不正常:

package controllers

import (
    "database/sql"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"

    "github.com/gin-gonic/gin"
)

type RequestData struct {
    FromData map[string]interface{} `json:"fromData"`
    Call     string                 `json:"Call"`
}

func HandleDatos(c *gin.Context) {
    var requestData RequestData

    if err := c.ShouldBindJSON(&requestData); err != nil {
        c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }

    fmt.Printf("Ejecutando procedimiento almacenado: CALL %s\n", requestData.Call)
    fmt.Printf("Parámetros: %v\n", requestData.FromData)

    var rows *sql.Rows
    var err error

    // Verifica si FromData contiene valores
    if len(requestData.FromData) > 0 {
        // Si hay valores en FromData, crea una consulta con parámetros
        query := "CALL " + requestData.Call + "("
        params := []interface{}{}
        for _, value := range requestData.FromData {
            query += "?, "
            params = append(params, value)
        }
        query = query[:len(query)-2] + ")"

        rows, err = db.Raw(query, params...).Rows()
    } else {
        // Si no hay valores en FromData, ejecuta el procedimiento almacenado sin parámetros
        rows, err = db.Raw("CALL " + requestData.Call).Rows()
    }

    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    defer rows.Close()

    // Convierte los resultados en un mapa
    result := make(map[string]interface{})
    columns, err := rows.Columns()
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }

    fmt.Printf("Columnas: %v\n", columns) // Punto de impresión

    data := [][]interface{}{} // Almacena los datos de filas
    for rows.Next() {
        values := make([]interface{}, len(columns))
        for i := range columns {
            values[i] = new(interface{})
        }

        if err := rows.Scan(values...); err != nil {
            c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
            return
        }

        fmt.Printf("Valores escaneados: %v\n", values) // Punto de impresión

        row := make(map[string]interface{})
        for i, col := range columns {
            val := *(values[i].(*interface{}))
            row[col] = val
        }

        fmt.Printf("Fila escaneada: %v\n", row) // Punto de impresión

        // Agrega esta fila al resultado
        data = append(data, values)
    }

    fmt.Printf("Datos finales: %v\n", data) // Punto de impresión

    if len(data) > 0 {
        result["columns"] = columns
        result["data"] = data
    } else {
        // Si no hay datos, establece un mensaje personalizado
        result["message"] = "Sin datos"
    }

    // Convierte el resultado en JSON y devuelve la respuesta
    responseJSON, err := json.Marshal(result)
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }

    c.JSON(http.StatusOK, string(responseJSON))
}

字符串
这就是它返回给我的内容,它说“columns”:[“idPunto”,“nombre”]这部分是好的,但包含数据的行不是我所期望的:


的数据

2w3kk1z5

2w3kk1z51#

将行扫描到接口{}中不会自动将SQL类型转换为Go类型。相反,使用ColumnTypes方法将获得每列的数据类型,从而允许您动态分配正确的Go类型。(以下内容未经测试,仅供参考。)例如

for i := range columns {
    // Use the column types to determine the appropriate scan type
    switch columnTypes[i].DatabaseTypeName() {
    case "INT", "TINYINT", "SMALLINT", "MEDIUMINT", "BIGINT":
        scanArgs[i] = new(int64)
    default:
        scanArgs[i] = new(string)
    }

    values[i] = scanArgs[i]
}

字符串
在您的脚本中:

package controllers

import (
    "database/sql"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"

    "github.com/gin-gonic/gin"
)

type RequestData struct {
    FromData map[string]interface{} `json:"fromData"`
    Call     string                 `json:"Call"`
}

func HandleDatos(c *gin.Context) {
    var requestData RequestData

    if err := c.ShouldBindJSON(&requestData); err != nil {
        c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }

    fmt.Printf("Ejecutando procedimiento almacenado: CALL %s\n", requestData.Call)
    fmt.Printf("Parámetros: %v\n", requestData.FromData)

    var rows *sql.Rows
    var err error

    // Verifica si FromData contiene valores
    if len(requestData.FromData) > 0 {
        // Si hay valores en FromData, crea una consulta con parámetros
        query := "CALL " + requestData.Call + "("
        params := []interface{}{}
        for _, value := range requestData.FromData {
            query += "?, "
            params = append(params, value)
        }
        query = query[:len(query)-2] + ")"

        rows, err = db.Raw(query, params...).Rows()
    } else {
        // Si no hay valores en FromData, ejecuta el procedimiento almacenado sin parámetros
        rows, err = db.Raw("CALL " + requestData.Call).Rows()
    }

    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    defer rows.Close()

    // Convierte los resultados en un mapa
    result := make(map[string]interface{})
    columns, err := rows.Columns()
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }

    fmt.Printf("Columnas: %v\n", columns) // Punto de impresión

    data := []map[string]interface{}{} // Almacena los datos de filas

    // Get the column types
    columnTypes, err := rows.ColumnTypes()
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }

    for rows.Next() {
        values := make([]interface{}, len(columns)
        scanArgs := make([]interface{}, len(columns))

        for i := range columns {
            // Use the column types to determine the appropriate scan type
            switch columnTypes[i].DatabaseTypeName() {
            case "INT", "TINYINT", "SMALLINT", "MEDIUMINT", "BIGINT":
                scanArgs[i] = new(int64)
            default:
                scanArgs[i] = new(string)
            }

            values[i] = scanArgs[i]
        }

        if err := rows.Scan(values...); err != nil {
            c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
            return
        }

        fmt.Printf("Valores escaneados: %v\n", values) // Punto de impresión

        row := make(map[string]interface{})
        for i, col := range columns {
            // Cast the scanned values to the appropriate data types
            switch columnTypes[i].DatabaseTypeName() {
            case "INT", "TINYINT", "SMALLINT", "MEDIUMINT", "BIGINT":
                row[col] = *(scanArgs[i].(*int64))
            default:
                row[col] = *(scanArgs[i].(*string))
            }
        }

        fmt.Printf("Fila escaneada: %v\n", row) // Punto de impresión

        // Agrega esta fila al resultado
        data = append(data, row)
    }

    fmt.Printf("Datos finales: %v\n", data) // Punto de impresión

    if len(data) > 0 {
        result["columns"] = columns
        result["data"] = data
    } else {
        // Si no hay datos, establece un mensaje personalizado
        result["message"] = "Sin datos"
    }

    // Convierte el resultado en JSON y devuelve la respuesta
    responseJSON, err := json.Marshal(result)
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }

    c.JSON(http.StatusOK, string(responseJSON))
}


nb:您应该能够扩展此逻辑,以用于可能遇到的其他数据类型。

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