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【case 1】
我的项目背景：
须要返回一些 GC 的统计数据。相干数据存在 frame 这张表内，表中的数据一行就是一帧的数据，能够了解为记录了这一帧内的性能信息。与需要相干的 col 是 GcChartSample，是一个 json 类型的数据，外面存的是该帧触发的各个品种的 GC 的大小，没有触发的 GC 的字段将不会列在这个 GC 中。例如：{“Internal”:252,”Other”:192,”Scripts”:7832}，就是 InternalGC 是 252 字节，OtherGC 是 192 字节，ScriptsGC 是 7832 字节。
求：各类 GC 的无效帧均值（即：非 0 帧的均值）和最大值
我的第一版解法：
将区间内的所有帧的 GcChartSample 字段取出放入 go 中，在 go 中进行解决。即：先开一个 gcLineMap 记录所有呈现过的 GC 品种，而后再依据 gcLineMap 建设 gcItemArray，分类 push 非 0 的 GC 值，最初依据各个数组算出统计数据。
弱化局部需要后，mentor 举荐的解法：
用户在查看性能报告的时候，通常只会关注局部 GC 的值，例如：ScriptsGC，RenderingGC 等。因而，并不一定要求出所有 GC 的统计。并且 sql 善于做统计的操作。将统计的工作放在 sql 里做，可能缩小 IO。
因而，sql 批改如下：
| select sum(cast(GcChartSample ->> 'Scripts' as Integer)) as ScriptsGCMax, round(count(cast(GcChartSample ->> 'Scripts' as Integer)), 2) as ScriptsGCMean, | |
| max(cast(GcChartSample ->> 'Rendering' as Integer)) as RenderingGCMax, round(avg(cast(GcChartSample ->> 'Rendering' as Integer)), 2) as RenderingGCMean, | |
| max(cast(GcChartSample ->> 'GUI' as Integer)) as GUIGCMax, round(avg(cast(GcChartSample ->> 'GUI' as Integer)), 2) as GUIGCMean, | |
| max(cast(GcChartSample ->> 'Animation' as Integer)) as AnimationGCMax, round(avg(cast(GcChartSample ->> 'Animation' as Integer)), 2) as AnimationGCMean | |
| from upa.frame where partitionkey = 5; |
起初放心，应用 sql 里的 avg 操作只能返回均值，无奈返回无效帧均值。然而，翻阅 sql 文档后发现，sum 会主动疏忽值为 null 的字段。
psql agg 操作总结如下：
AVG
| SELECT AVG(amount)::numeric(10,2) FROM payment; //To make the output more readable | |
| SELECT AVG(DISTINCT amount)::numeric(10,2) FROM payment; //The following query returns the average payment made by customers. Because we use DISTINCT, PostgreSQL only takes unique amounts and calculates the average. |
COUNT
| 将列名作为参数，失去 NULL 之外的数据行数 | |
| 将星号作为参数，失去所有数据的行数 (蕴含 NULL)。 |
SUM
对于列外面数据有 NULL 的，也是会当时去掉 NULL 再计算。
【case 2】
翻阅组内我的项目的时候发现，psql 中含有 array_agg 操作的，通常都不会在 go 端做解决，而是以 string 的形式接管，传递给前端解析成 json 进行操作。
学习笔记：
PostgreSQL array_agg() 函数是一个聚合函数，它返回一个蕴含了一个分组中的所有的值的组成的数组。
【case 3】
我的项目背景：
在做一个需要的时候，我将一个某个 sql 的返回值用 string 接到后，进行了 Unmarshal 操作，mentor 提醒说最好寻找一下优化的办法，因为 Unmarshal 操作要一个一个的对，比拟伤性能。
学习笔记：
- Unmarshal 将 json 字符串解码到相应的数据结构。
- json 字符串解析时，须要一个“接管体”承受解析后的数据，且 Unmarshal 时接管体必须传递指针。
- 解析时，接管体可自行定义。json 串中的 key 主动在接管体中寻找匹配的项进行赋值。
- 匹配规定：先查找与 key 一样的 json 标签，找到则赋值给该标签对应的变量；没有 json 标签的，就从上往下顺次查找变量名与 key 一样的变量，或者变量名疏忽大小写后与 key 一样的变量，第一个匹配的就赋值，前面就算有匹配的也疏忽（变量可导出，首字母大写）。
- 当接管体中存在 json 串中匹配不了的项时，解析会主动疏忽该项，该项仍保留原值。
- json 解析后，json 串中 value，只有是 ” 简略数据 ”，都会依照默认的类型赋值。
- 简略数据：是指不能再进行二次 json 解析的数据，例如 name
- 复合数据：是可进行二次甚至屡次 json 解析的，因为它的 value 也是个可被解析的独立 json
