Benchmark: ORM vs SQL puro

Finalmente tive tempo para sanar, com dados, uma das minhas e, imagino que de várias outras pessoas, maiores dúvidas quando se trata de Go e banco de dados. Qual a diferença, ao nível de consumo de recurso e performance, entre utilizar GORM vs escrever SQL na unha.

Para ficar mais fácil a leitura, separei o post em tópicos. Iniciarei explicando como fiz o setup, as funções comuns e realizei a execução dos benchmarks. Depois, separo o código do benchmark, assim como o resultado, em ações de CRUD.

Setup

Primeiramente, criei os packages entities, orm e std. Dentro do package entities, criei uma struct para ser utilizada em todos os benchmarks.

package entities

type Category struct {
    ID          int64  `gorm:"column:id;primaryKey"`
    Name        string `gorm:"column:name"`
    Description string `gorm:"column:description"`
}
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Benchmark: conexão sempre aberta vs uma conexão por chamada

Como eu nunca havia visto um benchmark para mostrar as diferenças entre, abrir uma conexão no início do programa e utilizá-la como dependência e, abrir uma nova conexão a cada chamada, resolvi fazê-la.

Embora a maioria das pessoas que converso saberem a resposta correta, não sei se, assim como eu, elas têm a ideia de quão grande é a diferença entre essas abordagens.

Mas antes de ver o resultado, mostrarei como construí o benchmark.

Conexão & Dados

Bem simples, para abrir a conexão sqlite3, criei uma função chamada Open.

package connections  

import (  
    "database/sql"  

    _ "github.com/mattn/go-sqlite3"  
)  

// Open a connection with a sqlite3 database
func Open() (*sql.DB, error) {  
    return sql.Open("sqlite3", "test.db")  
}
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Benchmark dos routers http: chi vs gorilla mux

Até pouco tempo atrás eu nunca tinha ouvido falar sobre o go-chi. Foi durante uma reunião de trabalho que o Marcos Filho comentou sobre. Na mesma hora eu já anotei aqui na lista de idéias de posts para o blog para fazer uma comparação entre ele e o gorilla/mux.

Meus testes foram basicamente escrever um simples server http com a rota /{name}. Nesse server utilizei a ferramenta wrk para um teste de carga. Também escrevi um benchmark da própria linguagem para verificar, além de quanta porrada ele aguenta, o quanto de recurso os routers consumem.

Para fica mais simples, vou separar as comparações em três partes, onde nas duas primeiras vou apresentar os resultados individuais e por fim uma conclusão.

Então, para começar, vamos ver os resultados do router mais famoso do mundo Go.

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Como encontrar pontos de melhoria de performance

Nesse post vamos falar sobre a técnica de profiling, que consegue nos ajudar muito na hora de encontrar melhorias em relação a performance dos nossos programas, principalmente, consumo de memória e CPU.

Para realizar os testes, vamos recuperar o código que escrevemos no post “Qual a melhor forma de aumentar um array?

Apenas para relembrar, nesse post escrevemos 3 funções e 3 testes, um para cada função. Cada uma das funções mostrar uma forma diferente de expandir um array.

Tendo relembrado isso, vamos agora fazer o profiling de cada uma das funções e analisar o resultado.

Para coletar dados de cpu e memória, vamos adicionar as flags -memprofile e -cpuprofile no comando que executamos para fazer benchmark das funções.

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Benchmark: API com gorilla mux usando goroutines vs sem goroutines

Já faz um certo tempo que eu queria dedicar algumas horas para testar um cenário onde os dados que uma request deveria apresentar fossem obtidos com goroutines vs sem goroutines.

Finalmente esse dia chegou, mas antes de apresentar os resultados, vamos construir juntos uma simples API onde vamos executar os testes para medir a performance.

O objetivo da request será obter o nome e a quantidade total de pedidos que uma pessoa já realizou.

Para não ter que envolver banco de dados, vamos criar duas variáveis contendo os dados que podemos retornar.

var (
    people = [][]string{
        []string{"1", "Tiago Temporin"},
        []string{"2", "João Silva"},
        []string{"3", "Mateus Cardoso"},
        []string{"4", "Maria Lina"},
        []string{"5", "Camila Manga"},
        []string{"6", "Joice Santos"},
        []string{"7", "Lucas Leal"},
        []string{"8", "Vanessa da Terra"},
        []string{"9", "Mateus de Morais"},
        []string{"10", "Maria Luiza"},
    }

    orders = [][]string{
        []string{"1", "5"},
        []string{"2", "10"},
        []string{"3", "0"},
        []string{"4", "0"},
        []string{"5", "2"},
        []string{"6", "9"},
        []string{"7", "3"},
        []string{"8", "15"},
        []string{"9", "3"},
        []string{"10", "7"},
    }
)
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