Какие инструменты для анализа и профилирования SQL-запросов в Go вы знаете?

Для анализа и оптимизации работы с базой данных в Go-приложениях можно выделить несколько категорий инструментов:

Это основной способ увидеть, какие именно SQL-запросы генерирует ваше приложение. Полезно для отладки и понимания работы ORM.

GORM: Встроенный логгер позволяет выводить все SQL-запросы в консоль.

db, err := gorm.Open(sqlite.Open("test.db"), &gorm.Config{
  Logger: logger.Default.LogMode(logger.Info), // Логирует все SQL-запросы
})

pgx (для PostgreSQL): Драйвер имеет гибкую настройку уровней логирования для отслеживания запросов и их параметров.
```
config, _ := pgx.ParseConfig("postgres://...")
config.LogLevel = pgx.LogLevelTrace // Включает детальное логирование
```

Эти инструменты помогают находить медленные и неэффективные запросы.

EXPLAIN ANALYZE: Это не инструмент Go, а команда самого SQL. Она является главным инструментом для анализа производительности запросов. Показывает план выполнения запроса, время и реальное количество обработанных строк.
Специализированные сервисы:
- pganalyze: Мощный инструмент для мониторинга производительности PostgreSQL.
- Datadog APM, New Relic: Эти системы мониторинга производительности приложений (APM) автоматически отслеживают медленные запросы, связывая их с конкретными эндпоинтами вашего сервиса.

Позволяет отследить полный путь запроса через все микросервисы, включая вызовы к БД, и увидеть, какая часть занимает больше всего времени.

OpenTelemetry: Современный стандарт для сбора телеметрии (трейсов, метрик, логов). Интегрируется с большинством драйверов и ORM для автоматического создания спанов для SQL-запросов.

Инструменты для проверки корректности генерируемых SQL-запросов в unit-тестах.

go-sqlmock: Позволяет мокировать соединение с БД и проверять, что ваш код выполняет ожидаемые SQL-запросы с правильными аргументами.
```
mock.ExpectQuery("^SELECT (.+) FROM users WHERE id = $1").
  WithArgs(1).
  WillReturnRows(rows)
```