go语言数据库 GO语言数据库环境配置

GO数据库介绍（转载）

类似于语义网络。是为了生物界有一个统一的数据交流语言。 因为在生物学界，存在在种种同名异义、异议同名的现象。为此产生了GO项目。

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GO是用一套统一的词汇表来描述生物学中的分子功能、生物过程和细胞成分。其思想大概过程：对于一个基因产品（蛋白质或RNA），用某些词汇来描述它是干什么的或位于细胞哪里、或者参与了哪个生物过程，而这些词汇就是来自GO的Term。

（1）提供生物学功能（术语）的逻辑结构及其相互之间的关系，表现为有向无环图

（2）给特定的基因产物（蛋白质，非编码RNA或大分子复合体，简称为'基因'）起一个特定的名字（唯一标识该基因）

Gene Ontology（GO）中最基本的概念是term。GO里面的每一个entry都有一个唯一的数字标记，形如GO:nnnnnnn，还有一个term名，比如"cell", "fibroblast growth factor receptor binding"，或者"signal transduction"。每个term都属于一个ontology，总共有三个ontology，它们分别是

细胞成分：细胞的部分或其细胞外环境;

分子功能：基因产物在分子水平上的元素活性，例如结合或催化;

生物过程：具有确定开始和结束的分子事件的操作或集合，与综合生活单元的功能有关

理由一：

在基因表达谱分析中，GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。利用GO的知识体系和结构特点，旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合。

根据GO的知识体系，使用“功能类”（或者叫做“功能模块”）这一概念具有以下优点：我们认为，单个基因的表达情况的改变不足以反映特定功能/通路的整体变化情况。因为类似人类社会的组织结构，生物体的功能的实现决不仅仅是依靠一两个基因功能的改变来实现的。因此过分着重单个基因表达变化，将会在后期结果处理中严重干扰对于结果的合理分析，导致偏倚性加大，而且是无法避免的。因此利用GO的结构体系，把参与同样功能/通路的基因进行“功能类”层面的抽象和整合，提供比基因更高一层次的抽象结论，对理解疾病的发病机制或药物的作用机理等更有帮助。

但是该方法也存在一定的不足，由于生物体内部的调控网络可能具有“scale-free network”的特点，个别功能重要的基因（主效基因）具有“Hub节点”的重要特性，它的功能改变可能对于整个网络来说是至关重要的，在这点上，这些重要的基因又具有一定的“自私独裁”特点。而“功能类”之观点模糊了这种差别特性，过于强调“共性”，而忽视了“个性”，这也是“功能类”的一个不足之处，这就需要结合相关的生物学知识才能够实现

理由二：

GO（gene ontology）对大家而言也许会是一个相对陌生的名词，但是它已经成为生物信息领域中一个极为重要的方法和工具，并正在逐步改变着我们对 biological data的组织和理解方式，它的存在已经大大加快了我们对所拥有的生物数据的整合和利用，我们应该逐步学会理解和掌握这种思想和工具。

众所周知，sequence based biology中的核心内容即是对序列的Annotation（注释），其中主要包含structural annotation和functional annotation，前者涉及分析sequence在genome中的locus以及exon，intron，promoter等的location，而后者则是推断序列编码产物的功能

随着多种生物genome的相继解码，同时大量ESTs以及gene expression profile date的积累，使得annotation的工作量和复杂度大大增加。然而另一方面，大多数基因在不同真核生物中拥有共同的主要生物功能，通过在某些物种中获得的基因或者蛋白质（shared protein）的生物学信息，可以用以解释其他物种中对应的基因或蛋白（especially in comparative genomics）。由于这些繁复的功能信息主要是包含在积累的文献之中，如何有效的提取和综合这些信息就是我们面临的核心困难，这也是GO所要着力解决的问题。通过建立一套具有动态形式的控制字集（controlled vocabulary），来解释真核基因及蛋白在细胞内所扮演的角色，并随着生命科学研究的进步，不断积累和更新。一个ontology会被一个控制字集来描述并给予一定的名称，通过制定“本体”ontologies并运用统计学方法及自然语言处理技术，可以实现知识管理的专家系统控制

总结：

Gene Ontology（GO）包含了基因参与的生物过程，所处的细胞位置，发挥的分子功能三方面功能信息，并将概念粗细不同的功能概念组织成DAG（有向无环图）的结构。

Gene Ontology是一个使用有控制的词汇表和严格定义的概念关系，以有向无环图的形式统一表示各物种的基因功能分类体系，从而较全面地概括了基因的功能信息，纠正了传统功能分类体系中常见的维度混淆问题。

在基因表达谱分析中，GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。利用GO的知识体系和结构特点，旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合。

原文：

GO语言（三十）：访问关系型数据库（上）

本教程介绍了使用 Godatabase/sql及其标准库中的包访问关系数据库的基础知识。

您将使用的database/sql包包括用于连接数据库、执行事务、取消正在进行的操作等的类型和函数。

在本教程中，您将创建一个数据库，然后编写代码来访问该数据库。您的示例项目将是有关老式爵士乐唱片的数据存储库。

首先，为您要编写的代码创建一个文件夹。

1、打开命令提示符并切换到您的主目录。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 data-access 的目录。

3、创建一个模块，您可以在其中管理将在本教程中添加的依赖项。

运行go mod init命令，为其提供新代码的模块路径。

此命令创建一个 go.mod 文件，您添加的依赖项将在其中列出以供跟踪。

注意： 在实际开发中，您会指定一个更符合您自己需求的模块路径。有关更多信息，请参阅一下文章。

GO语言（二十五）：管理依赖项（上）

GO语言（二十六）：管理依赖项（中）

GO语言（二十七）：管理依赖项（下）

接下来，您将创建一个数据库。

在此步骤中，您将创建要使用的数据库。您将使用 DBMS 本身的 CLI 创建数据库和表，以及添加数据。

您将创建一个数据库，其中包含有关黑胶唱片上的老式爵士乐录音的数据。

这里的代码使用MySQL CLI，但大多数 DBMS 都有自己的 CLI，具有类似的功能。

1、打开一个新的命令提示符。

在命令行，登录到您的 DBMS，如下面的 MySQL 示例所示。

2、在mysql命令提示符下，创建一个数据库。

3、切到您刚刚创建的数据库，以便您可以添加表。

4、在文本编辑器的 data-access 文件夹中，创建一个名为 create-tables.sql 的文件来保存用于添加表的 SQL 脚本。

将以下 SQL 代码粘贴到文件中，然后保存文件。

在此 SQL 代码中：

（1）删除名为album表。 首先执行此命令可以让您更轻松地稍后重新运行脚本。

（2）创建一个album包含四列的表：title、artist和price。每行的id值由 DBMS 自动创建。

（3）添加带有值的四行。

5、在mysql命令提示符下，运行您刚刚创建的脚本。

您将使用以下形式的source命令：

6、在 DBMS 命令提示符处，使用SELECT语句来验证您是否已成功创建包含数据的表。

接下来，您将编写一些 Go 代码进行连接，以便进行查询。

现在你已经有了一个包含一些数据的数据库，开始你的 Go 代码。

找到并导入一个数据库驱动程序，该驱动程序会将您通过database/sql包中的函数发出的请求转换为数据库可以理解的请求。

1、在您的浏览器中，访问SQLDrivers wiki 页面以识别您可以使用的驱动程序。

2、使用页面上的列表来识别您将使用的驱动程序。为了在本教程中访问 MySQL，您将使用 Go-MySQL-Driver。

3、请注意驱动程序的包名称 - 此处为github点抗 /go-sql-driver/mysql.

4、使用您的文本编辑器，创建一个用于编写 Go 代码的文件，并将该文件作为 main.go 保存在您之前创建的数据访问目录中。

5、进入main.go，粘贴以下代码导入驱动包。

在此代码中：

（1）将您的代码添加到main包中，以便您可以独立执行它。

（2）导入 MySQL 驱动程序github点抗 /go-sql-driver/mysql。

导入驱动程序后，您将开始编写代码以访问数据库。

现在编写一些 Go 代码，让您使用数据库句柄访问数据库。

您将使用指向结构的指针sql.DB，它表示对特定数据库的访问。

编写代码

1、进入 main.go，在import您刚刚添加的代码下方，粘贴以下 Go 代码以创建数据库句柄。

在此代码中：

（3）使用 MySQL 驱动程序Config和FormatDSN类型以收集连接属性并将它们格式化为连接字符串的 DSN。

该Config结构使代码比连接字符串更容易阅读。

（4）调用sql.Open 初始化db变量，传递 FormatDSN。

（5）检查来自 的错误sql.Open。例如，如果您的数据库连接细节格式不正确，它可能会失败。

为了简化代码，您调用log.Fatal结束执行并将错误打印到控制台。在生产代码中，您会希望以更优雅的方式处理错误。

（6）调用DB.Ping以确认连接到数据库有效。在运行时， sql.Open可能不会立即连接，具体取决于驱动程序。您在Ping此处使用以确认 database/sql包可以在需要时连接。

（7）检查来自Ping的错误，以防连接失败。

（8）Ping如果连接成功，则打印一条消息。

文件的顶部现在应该如下所示：

3、保存 main.go。

1、开始跟踪 MySQL 驱动程序模块作为依赖项。

使用go get 添加 github点抗 /go-sql-driver/mysql 模块作为您自己模块的依赖项。使用点参数表示“获取当前目录中代码的依赖项”。

2、在命令提示符下，设置Go 程序使用的DBUSER和DBPASS环境变量。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

3、在包含 main.go 的目录中的命令行中，通过键入go run来运行代码。

连接成功了！

接下来，您将查询一些数据。

GO语言（三十二）：访问关系型数据库（下）

在本节中，您将使用 Go 执行 SQL INSERT语句以向数据库添加新行。

您已经了解了如何使用Query和QueryRow处理返回数据的 SQL 语句。要执行 不 返回数据的 SQL 语句，请使用Exec.

1、在albumByID下面，粘贴以下addAlbum函数以在数据库中插入新专辑，然后保存 main.go。

在此代码中：

（1）用DB.Exec执行INSERT语句。

Exec接受一条 SQL 语句，后跟 SQL 语句的参数值。

（2）检查尝试INSERT中的错误。

（3）使用Result.LastInsertId检索插入的数据库行的 ID 。

（4）检查尝试检索 ID 的错误。

2、更新main以调用新addAlbum函数。

在main函数末尾添加以下代码。

在新代码中：

（1）调用addAlbum添加新专辑，将要添加的专辑的 ID 分配给albID变量。

从包含 main.go 目录的命令行中，运行代码。

恭喜！您刚刚使用 Go 对关系数据库执行了简单的操作。

本节包含您使用本教程构建的应用程序的代码。

go能开发大数据脚本吗

可以的。Go语言作为一种全新的编程语言，它具有强大的数据处理能力，并支持各种数据库的调用、快速处理和分析大量数据，因此go语言是开发大数据脚本的首选之一。