Go语言mgo库处理MongoDB大规模查询结果的性能优化策略
使用mgo库查询MongoDB时，处理大量数据（例如超过两万条记录）常常导致性能瓶颈。这是因为mgo在将查询结果映射到Go结构体数组时依赖反射机制，效率较低。
以下方法可以有效提升性能：
预先分配数组容量：在执行查询前，预先分配目标结构体数组的容量，避免频繁的内存分配和GC压力。例如：
dbresult := make([]MogoResp, 0, 20000)err := c.Find(bson.M{"currcode": "903"}).All(&dbresult)
性能瓶颈分析：利用pprof等性能分析工具，精准定位程序性能瓶颈，针对性优化。
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验证查询语句：确保mgo库执行的查询语句与手动执行的语句一致。库的内部处理有时可能导致查询效率降低。
通过以上优化，可以显著改善将MongoDB查询结果映射到Go结构体的效率。
以上就是Go语言mgo库查询MongoDB大量数据时如何优化性能？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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