Query       *DB    // required subquery.
}

// ColumnType column type interface
type ColumnType interface {
	Name() string
	DatabaseTypeName() string                 // varchar
	ColumnType() (columnType string, ok bool) // varchar(64)
	PrimaryKey() (isPrimaryKey bool, ok bool)
	AutoIncrement() (isAutoIncrement bool, ok bool)
	Length() (length int64, ok bool)
	DecimalSize() (precision int64, scale int64, ok bool)

    O SQLModel saberá que algo declarado como `str` será uma coluna SQL do tipo `TEXT` (ou `VARCHAR`, dependendo do banco de dados).

### Criar um Engine
Um `engine` SQLModel (por baixo dos panos, ele é na verdade um `engine` do SQLAlchemy) é o que **mantém as conexões** com o banco de dados.

    SQLModel будет знать, что данные типа `str`, будут представлены в базе данных как `TEXT` (или `VARCHAR`, в зависимости от типа базы данных).

### Создание соединения с базой данных (Engine)

В SQLModel объект соединения `engine` (по сути это `Engine` из SQLAlchemy) **содержит пул соединений** к базе данных.

	if err != nil {
		t.Errorf("AutoMigrate err:%v", err)
	}

	ct, err := findColumnType(&DiffType{}, "name")
	if err != nil {
		t.Errorf("findColumnType err:%v", err)
	}

	AssertEqual(t, "varchar", strings.ToLower(ct.DatabaseTypeName()))

	err = DB.Table("diff_types").AutoMigrate(&DiffType1{})
	if err != nil {
		t.Errorf("AutoMigrate err:%v", err)
	}

    SQLModel sabrá que algo declarado como `str` será una columna SQL de tipo `TEXT` (o `VARCHAR`, dependiendo de la base de datos).

### Crear un Engine

Un `engine` de SQLModel (en el fondo, realmente es un `engine` de SQLAlchemy) es lo que **mantiene las conexiones** a la base de datos.

    SQLModel will know that something declared as `str` will be a SQL column of type `TEXT` (or `VARCHAR`, depending on the database).

### Create an Engine { #create-an-engine }

A SQLModel `engine` (underneath it's actually a SQLAlchemy `engine`) is what **holds the connections** to the database.

* `Field(index=True)`는 SQLModel에 해당 열에 대해 **SQL 인덱스**를 생성하도록 지시합니다. 이를 통해 데이터베이스에서 이 열으로 필터링된 데이터를 읽을 때 더 빠르게 조회할 수 있습니다.

    SQLModel은 `str`으로 선언된 항목이 SQL 데이터베이스에서 `TEXT` (또는 데이터베이스에 따라 `VARCHAR`) 유형의 열로 저장된다는 것을 인식합니다.

### 엔진 생성하기

SQLModel의 `engine` (내부적으로는 SQLAlchemy `engine`)은 데이터베이스에 대한 **연결을 유지**하는 역할을 합니다.

**하나의 단일 engine 객체**를 통해 코드 전체에서 동일한 데이터베이스에 연결할 수 있습니다.

   *     which case the input string is always returned.
   * @param padChar the character to insert at the beginning of the result until the minimum length
   *     is reached
   * @return the padded string
   */
  public static String padStart(String string, int minLength, char padChar) {
    checkNotNull(string); // eager for GWT.
    if (string.length() >= minLength) {
      return string;
    }

   * information.
   */
  private static boolean[] createSafeOctets(String safeChars) {
    int maxChar = -1;
    char[] safeCharArray = safeChars.toCharArray();
    for (char c : safeCharArray) {
      maxChar = max(c, maxChar);
    }
    boolean[] octets = new boolean[maxChar + 1];
    for (char c : safeCharArray) {
      octets[c] = true;
    }
    return octets;
  }

  /*

	} else if startTime > 0 {
		m.Set(processStartTimeSeconds, float64(startTime))
	}
}

func loadProcIOMetrics(ctx context.Context, io procfs.ProcIO, m MetricValues) {
	if io.RChar > 0 {
		m.Set(processIORCharBytes, float64(io.RChar))
	}

	if io.ReadBytes > 0 {
		m.Set(processIOReadBytes, float64(io.ReadBytes))
	}

	if io.WChar > 0 {
		m.Set(processIOWCharBytes, float64(io.WChar))
	}