在当今数字化时代，数据统计与可视化对于企业决策和业务发展至关重要。Go语言凭借其高效、简洁和强大的并发处理能力，成为实现高性能MySQL数据统计图表创建的理想选择。

我们要明确创建数据统计图表的流程。这涉及到从MySQL数据库中准确提取数据，对数据进行必要的处理与分析，最后将处理后的数据转化为直观的图表展示形式。

在Go语言中连接MySQL数据库，我们可以借助如database/sql标准库以及第三方库go - sql - driver/mysql。通过以下代码示例来完成连接：

package main

import (
    "database/sql"
    "fmt"
    _ "github.com/go - sql - driver/mysql"
)

func main() {
    db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database_name")
    if err!= nil {
        panic(err.Error())
    }
    defer db.Close()

    err = db.Ping()
    if err!= nil {
        panic(err.Error())
    }
    fmt.Println("Connected to MySQL!")
}

成功连接数据库后，便可以编写SQL查询语句来获取所需的数据。例如，要统计某个表中不同类别数据的数量：

SELECT category, COUNT(*) FROM your_table GROUP BY category;

在Go语言中执行该查询并处理结果：

rows, err := db.Query("SELECT category, COUNT(*) FROM your_table GROUP BY category")
if err!= nil {
    panic(err.Error())
}
defer rows.Close()

var category string
var count int
for rows.Next() {
    err := rows.Scan(&category, &count)
    if err!= nil {
        panic(err.Error())
    }
    fmt.Printf("Category: %s, Count: %d\n", category, count)
}

获取到数据后，下一步是将其转化为图表。Go语言有许多优秀的绘图库，比如gonum/plot。以绘制柱状图为例：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/gonum/plot"
    "github.com/gonum/plot/plotter"
    "github.com/gonum/plot/vg"
)

func main() {
    // 假设我们已经获取到数据
    categories := []string{"A", "B", "C"}
    counts := []float64{10, 20, 15}

    bars, err := plotter.NewBarChart(plotter.Values(counts), vg.Points(30))
    if err!= nil {
        panic(err)
    }

    p, err := plot.New()
    if err!= nil {
        panic(err)
    }

    p.X.Label.Text = "Category"
    p.Y.Label.Text = "Count"

    p.Add(bars)
    p.Legend.Add("Category Count", bars)

    if err := p.Save(4*vg.Inch, 4*vg.Inch, "bar_chart.png"); err!= nil {
        panic(err)
    }
}

通过以上步骤，利用Go语言的高效性能以及丰富的库资源，我们就能轻松实现从MySQL数据库获取数据，并创建出高性能的数据统计图表，为数据驱动的决策提供有力支持。