【case 1】
项目背景：
需要返回一些GC的统计数据。相关数据存在frame这张表内，表中的数据一行就是一帧的数据，可以理解为记录了这一帧内的性能信息。与需求相关的col是GcChartSample，是一个json类型的数据，里面存的是该帧触发的各个种类的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的有效帧均值（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中进行处理。即：先开一个gcLineMap记录所有出现过的GC种类，然后再根据gcLineMap建立gcItemArray，分类push 非0的GC值，最后根据各个数组算出统计数据。
弱化部分需求后，mentor推荐的解法：
用户在查看性能报告的时候，通常只会关注部分GC的值，例如：ScriptsGC，RenderingGC等。因此，并不一定要求出所有GC的统计。并且sql擅长做统计的操作。将统计的工作放在sql里做，能够减少IO。
因此，sql修改如下：
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;起初担心，使用sql里的avg操作只能返回均值，无法返回有效帧均值。但是，翻阅sql文档后发现，sum会自动忽略值为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，得到NULL之外的数据行数
将星号作为参数，得到所有数据的行数(包含NULL)。SUM
对于列里面数据有NULL的，也是会事先去掉NULL再计算。【case 2】
翻阅组内项目的时候发现，psql中含有array_agg操作的，通常都不会在go端做处理，而是以string的方式接收，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，它返回一个包含了一个分组中的所有的值的组成的数组。
【case 3】
项目背景：
在做一个需求的时候，我将一个某个sql的返回值用string接到后，进行了Unmarshal操作，mentor提示说最好寻找一下优化的方法，因为Unmarshal操作要一个一个的对，比较伤性能。
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，需要一个“接收体”接受解析后的数据，且Unmarshal时接收体必须传递指针。
- 解析时，接收体可自行定义。json串中的key自动在接收体中寻找匹配的项进行赋值。
- 匹配规则：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，就从上往下依次查找变量名与key一样的变量，或者变量名忽略大小写后与key一样的变量，第一个匹配的就赋值，后面就算有匹配的也忽略（变量可导出，首字母大写）。
- 当接收体中存在json串中匹配不了的项时，解析会自动忽略该项，该项仍保留原值。
- json解析后，json串中value，只要是"简单数据"，都会按照默认的类型赋值。
- 简单数据：是指不能再进行二次json解析的数据，例如name
- 复合数据：是可进行二次甚至多次json解析的，因为它的value也是个可被解析的独立json