ИТ Блог. Работа с базой данных (MySQL, CouchDB, MariaDB, MongoDB)
По мере того, как со временем развивается и совершенствуется все больше и больше технологий, количество пользователей, получающих доступ в Интернет, растет еще больше, и в результате объем данных, с которыми приходится иметь дело предприятиям и организациям, растет в геометрической прогрессии. Чтобы компания была успешной, ей нужны инструменты и инфраструктура, которые могут легко работать с этими большими наборами данных. Именно здесь появляется база данных, которая в основном предназначена для хранения и сбора данных. Более того, его организованная форма позволяет пользователям легко управлять набором данных и получать к нему доступ. Сами базы данных требуют системы управления, которая позволяет им хранить и предоставлять доступ к данным. В основном язык SQL используется для выполнения операций в базе данных, однако по мере роста и усложнения вашего приложения,
Альтернативой этому была разработана структура ORM (объектно-реляционное сопоставление), которая фактически создает мост между базой данных и языком программирования, который вы предпочитаете использовать при создании своего приложения. В этой статье мы рассмотрим и сравним плюсы и минусы двух наиболее популярных и широко используемых ORM, Django и SQLAlchemy.
Оба ORM — Django и SQLAlchemy — два самых популярных инструмента реляционного сопоставления на основе Python, и каждый из них имеет свои собственные уникальные преимущества. Давайте теперь перекрестно исследуем и рассмотрим оба их различия бок о бок.
Django использует так называемую реализацию активной записи, в которой один экземпляр объекта сопоставляется с каждой строкой базы данных, и данные легко доступны из базы данных. Здесь нет необходимости заранее настраивать схему базы данных, и они могут легко использоваться пользователями, поскольку основная идея в Django заключается в том, что он может понять структуру напрямую, просто взглянув на схему базы данных. В дополнение к этому, поскольку это прямое сопоставление между базой данных и объектом, любое изменение объекта также будет обновлено в базе данных.
SQLAlchemey использует реализацию Data Mapper, которая действует как средний уровень между вашим приложением и базой данных и передает данные между ними, сохраняя при этом их соединение независимо друг от друга. Это обеспечивает большую гибкость между двумя уровнями, а также более эффективное использование базы данных.
И Django, и SQLAlchemy — два отличных ORM, которые предоставляют одни из лучших функций, которые вы можете найти в инструментах реляционного сопоставления. С точки зрения обработки сложных запросов SQLAlchemy имеет преимущество, поскольку он намного лучше взаимодействует с базой данных и, как результат, его можно использовать для написания сложных запросов без необходимости возвращаться к необработанному SQL. Чтобы понять эту концепцию, давайте взглянем на следующие запросы, написанные как на Django, так и на SQLAlchemy.
Django:
Football.objects.filter(team__name="Manchester United")
SQLAlchemy:
SQLAlchemy: session.query(Football).join(Football, Team).filter(Team.name=="Kamma Sing")
Как видно из синтаксиса двух ORM, Django выглядит более абстрактным в своем запросе и показывает только установленное соединение между различными таблицами базы данных, в то время как SQLAlchemy идет гораздо глубже. Это различие между ними показывает, что Django гораздо более ленив и эффективнее справляется со сложными запросами.
И Django, и SQLAlchemy являются чрезвычайно популярными фреймворками для реляционного сопоставления, и они поддерживаются некоторыми чрезвычайно удивительными сообществами. Последний, однако, превосходит это, поскольку имеет гораздо большее сообщество вместе с совершенно потрясающей документацией, которая свидетельствует о том, что члены сообщества вкладывают в это свое время. Даже если вы столкнетесь с какой-либо проблемой, вы можете легко опубликовать сообщение на StackOverflow или других форумах, и там найдется большое количество людей, желающих вам помочь.
Наряду с этим и Django, и SQLAlchemy поддерживают большой набор баз данных, таких как MySQL, PostgreSQL, Oracle и SQLite. Для пользователей, которые уже используют Microsoft SQL или планируют это сделать, SQLAlchemy снова является ответом, поскольку MSSQL обеспечивает его полную поддержку.
В целом, у обоих есть отличные сообщества и поддержка множества баз данных, что является хорошим признаком огромного качества, которым обладает каждая из них.
Django был разработан в основном для веб-приложений, и именно там он работает лучше всего, поскольку имеет множество встроенных инструментов, таких как интеграция форм, предварительная проверка и т. Д .; все они чрезвычайно полезны для веб-приложений. В дополнение к этому, если вам просто требуются базовые запросы, тогда Django будет работать довольно хорошо, поскольку его также намного легче изучить.
Однако, если ваши веб-приложения или фреймворки требуют немного более сложных запросов, то SQLAlchemy — это то, что вам нужно. В дополнение к этому, поскольку он напрямую взаимодействует с базой данных, вы можете просто запускать запросы к базе данных, фактически не используя ORM. Кроме того, SQLAlchemy намного мощнее, чем Django, хотя и требует немного большего обучения.
И Django, и SQLAlchemy являются чрезвычайно популярными инструментами объектно-реляционного сопоставления, имеют большие сообщества для их поддержки и используются в широком спектре приложений по всему миру. Какой из них вам больше подходит? Это в основном зависит от ваших требований и от того, где именно вы хотите их использовать. В общем, оба являются отличным выбором для использования в качестве вашей системы ORM.
(4 оценок, среднее: 3,00 из 5)
Загрузка...
