Как в Go проверить на уникальность даты?

Question

[Sergio_Hunter]

В цикле добавления дат в массив надо сделать проверку на уникальность, и если находятся идентичные элементы, то тогда надо суммировать их, другими словами выгружаются данные из БД в csv файл в котором даты дублируются, надо чтоб оно сливалось в одну . Если можно пример, спасибо.

Comments

[Tyranron]

SELECT SUM(`element`) FROM `table` GROUP BY `date` не? Зачем аггрегацию делать в Go, если подобное предусмотрено возможностями БД?

[Sergio_Hunter]

Дело в том, что мой код уже тянет из БД с помощью sql запроса json строки и которые архивные, делает декомпрес и эту всю инфу с помощью map сортирует по указанным структурам, и это все выгружает в csv файл. Вот только я что-то не так написал потому как даты при выгрузке дублируются, а должны сливаться и суммироваться с данными.

[Виталий Филинков]

Sergio_Hunter: Ну так исправьте свой sql запрос!

[Sergio_Hunter]

Дело не в запросе, в коде все должно происходить.

Answer 1

[Александр Павлюк]

Использовать map, например. Проверяете наличие даты в мапе, если нет, то добавляете туда значение, если есть, то складываете новое с имещимся.

Comments

[Sergio_Hunter]

А Вы не могли бы небольшой пример привести? Хочу понять как оно работает ,спасибо.

[Александр Павлюк]

Sergio_Hunter: вот пример: pastebin.com/9Nu4sXHq
Если у вас возникают проблемы даже с пониманием, как работать с мапами, то надо бы серьезно подучить основы go.

[Sergio_Hunter]

Мапы я понимаю, я не понимаю почему не получается прописать правильно в код.

[Sergio_Hunter]

Спасибо за пример.

[Sergio_Hunter]

Получается после того как я достал данные мне надо положить иx в map

type UserStatsData struct {
D string `json:"-"`
G int `json:"g"`
R json.Number `json:"r"`
}

parsed := make(map[string]interface{})
if err := json.Unmarshal(data, &parsed); err != nil {
log.Fatalf("error: %v", err);
}

потом я так понимаю надо теперь по каждой структуре пройтись

[Александр Павлюк]

Sergio_Hunter: нет, парсить даные надо в структуру, а мапу использовать только для подсчета нужных вам сумм, сгруппированных по дате