NoSQL-Datenbanken und Django

NoSQL-Datenbanken sind webbasierte Datenbanken, die große Datenmengen verarbeiten können. Sie sind so konzipiert, dass sie horizontal skalierbar sind, was bedeutet, dass sie skaliert werden können, um mehr Benutzer und mehr Daten zu unterstützen, indem mehr Server hinzugefügt werden. NoSQL-Datenbanken sind häufig schneller als herkömmliche relationale Datenbanken , da sie so konzipiert werden können, dass sie die Ressourcen eines einzelnen Servers besser nutzen. Django ist ein Python-Webframework, das das Architekturmuster Model-View-Controller (MVC) unterstützt. Django kann mit einer Vielzahl von Datenbank-Backends verwendet werden, darunter MySQL, PostgreSQL und Oracle. Darüber hinaus bietet Django auch experimentelle Unterstützung für NoSQL-Datenbanken wie MongoDB.

Der Begriff „NoSQL“ bezieht sich auf eine nicht-relationale, verteilte, flexible und skalierbare Datenbank . In dieser Datenbank können Datenmodelle wie Schlüsselwert-, Dokument-, Spalten- und Diagrammformate gespeichert werden. Es konvertiert SQL-Abfragen mithilfe von Djongo in MongoDB-Abfragen. MongoDB kann als Backend-Datenbank für unser Django-Projekt verwendet werden, da es sich um MongoDB handelt. Wenn Ihr MongoDB-Cluster gehostet wird, installieren Sie dns python und migrieren Sie zur Datei settings.py Ihres Projekts. Indem Sie die nachstehenden Anweisungen befolgen, können Sie das Datenbankschema für MongoDB-Datenbanken generieren. Migrationsdaten erstellen wird verwendet, um Migrationen zu generieren und anzuwenden. Mit dem Befehl „migrate“ kann die erste Migrationsdatei für Django Tastypie migriert werden.

Django, das am weitesten verbreitete Python-Webframework, ist ein hervorragendes Tool zum Erstellen sicherer und einfach zu wartender Anwendungen mit MongoDB. Durch die Verwendung von MongoDB und Django können Sie die unstrukturierten Daten verstehen, die von einer Vielzahl von Quellen generiert werden, darunter Chats, Feeds und Umfragen.

Django ORM enthält eine Fülle von Tools, mit denen Sie Abfragen formulieren können, ohne rohes SQL zu schreiben. Beispielsweise gibt es eine hervorragende Abfragesatz-API. Es ist möglich, Daten mit einer Vielzahl integrierter Datenbankfunktionen zu aggregieren und zu kommentieren.

Das primäre Datenbanksystem für Django ist SQLite, das normalerweise für kleine Projekte oder Demoprojekte erforderlich ist, aber für den Produktionseinsatz werden leistungsfähigere Datenbanken wie MySQL oder PostgreSQL bevorzugt.

Kann Django mit der Nosql-Datenbank arbeiten?

Ja, Django kann mit NoSQL-Datenbanken arbeiten. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, NoSQL mit Django zu verwenden, aber die beliebteste Methode ist die Verwendung der MongoDB-Bibliothek . MongoDB ist eine leistungsstarke NoSQL-Datenbank, die für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden kann.

Python & Nosql: Eine perfekte Kombination

Mehrere Python-Projekte sind verfügbar, um die Python-Sprache mit einer NoSQL-Datenbank zu verbinden. Mehrere dieser Projekte sind auf der Django-Wiki-Seite aufgelistet, wo Sie mehr über NoSQL-Datenbanken erfahren können.

Welche Datenbank verwendet Django?

Wenn eine Datenbank nicht von einer anderen Datenbank unterstützt wird, verwendet Django den Alias-Standardwert. Beim Versuch, auf eine Datenbank zuzugreifen, die nicht in Ihrer DATABASES-Einstellung definiert ist, generiert Django ein Django. Es kann eine Verbindung hergestellt werden.

Obwohl es einfach zu bedienen ist, ist die Einfachheit von Django nicht ohne Nachteile. Eines der ersten Dinge, die Sie lernen müssen, ist die Verwendung des ORM. Auch wenn Sie noch nie mit SQL gearbeitet haben, ist es nicht immer einfach.
Auch wenn Sie das ORM nicht verwenden möchten, können Sie sich auf die integrierte SQLite-Unterstützung von Django verlassen. SQLite funktioniert gut für kleine Projekte, ist aber nicht für große Websites konzipiert. MySQL und PostgreSQL sind bessere Optionen für große Projekte, wenn Sie mit Django arbeiten möchten.
Django ist im Allgemeinen eine gute Wahl für kleine bis mittelgroße Webanwendungen. Es ist ein intuitives Programm mit vielen Funktionen, wodurch es einfach zu erlernen ist. Wenn Sie jedoch nach einem leistungsfähigeren Framework suchen, sollten Sie sich woanders umsehen.

Was ist Db Sqlite Django?

Die Datei ist eine Datenbankdatei, die alle Daten enthält, die Sie generieren möchten. Da Django ein serverseitiges Framework ist, behandelt es Ihren Computer als Host, wenn es in der Befehlszeile/im Terminal ausgeführt wird.

Ist Django dasselbe wie SQL?

SQL und Django sind nicht dasselbe, weil sie Web-Frameworks sind, während Django ein Web-Framework ist, das zum Erstellen von Webanwendungen gedacht ist, und SQL eine Sprache ist, die Datenbanken abfragt.

Wofür wird Django verwendet?

Django ist ein Python-Webframework, das eine schnelle Entwicklung sicherer und wartbarer Websites mit einem hohen Abstraktionsniveau ermöglicht. Es wurde von erfahrenen Entwicklern erstellt und eliminiert einen Großteil der zeitaufwändigen Aufgabe der Entwicklung von Webseiten, sodass Sie Zeit haben, Ihre App zu erstellen.

Unterstützt Flask Nosql?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da dies weitgehend davon abhängt, wie Sie „Unterstützung“ definieren. Flask ist ein Python-Webframework, das eine relativ einfache Möglichkeit zum Erstellen von Webanwendungen bietet. Als solches enthält es keine integrierte Unterstützung für bestimmte Technologien oder Datenbanken. Da Flask jedoch auf Python basiert, kann es mit einer Vielzahl von Python-basierten Webtechnologien und Frameworks verwendet werden, von denen viele NoSQL-Datenbanken unterstützen.

Mit anderen Worten, CouchDB speichert Daten nicht in einer Hierarchie, sondern als Rohdaten. Mehrere Benutzer können gleichzeitig Daten eingeben, ohne die Datenbankstruktur zu beeinträchtigen. CouchDB reagiert sehr schnell auf Abfragen und ist einfach zu handhaben, wenn asynchrone Methoden verwendet werden. Python wird nicht auf Ihrem Computer installiert, es sei denn, Sie haben es bereits installiert. Sie können das Flask-Framework verwenden, um sofort mit dem Speichern von Daten in CouchDB zu beginnen. SQL-Datenbanken und CouchDB unterscheiden sich darin, wie sie für Abfragen verwendet werden. Sie können Abfragen verwenden, um Daten zu validieren und doppelte Einträge in Ihrer Datenbank zu verhindern.

Unter Verwendung von JavaScript-Ansichten werden die Daten der Datenbank von CouchDB angezeigt. Wie Sie sehen können, verwendet der obige Code die User-Klasse, um die von der View-Funktion generierten Daten abzufragen. Auf alle Benutzernamen und E-Mail-Adressen der Datenbank kann über die Befehlszeile zugegriffen werden, indem Sie q3 eingeben. Variablen können mit wtforms erstellt oder Flags mit Flasks Message Flash angezeigt werden.

Pythons relationale, Nosql- und weitere Datenbanken

Die Flask-SQLAlchemy-Bibliothek ist eine beliebte Skriptsprache, die in Python-Webanwendungen verwendet wird, um mit relationalen Datenbanken zu interagieren. Das Flask-MongoEngine-Plugin wurde entwickelt, um MongoDB in Flask zu integrieren. Das Flask-CouchDB-Plugin ermöglicht es Flask, mit CouchDB zu arbeiten. Python kann auch zur Interaktion mit NoSQL-Datenbanken auf die gleiche Weise wie relationale Datenbanken verwendet werden. Eine NoSQL-Datenbank speichert Daten in einem Dokumentformat wie JSON oder XML. Python DB kann zum Herstellen einer Verbindung mit NoSQL-Datenbanken mithilfe der Python-API verwendet werden.

Python Nosql

Python NoSQL bezieht sich auf eine nicht relationale Datenbank, die Python als Programmiersprache verwendet. Python NoSQL ist ein leistungsstarkes Tool zum Verwalten von Daten in einer NoSQL-Umgebung. Python NoSQL ist einfach zu bedienen und bietet ein hohes Maß an Flexibilität für die Datenverwaltung.

NoSQL-Datenbanken (die sich ursprünglich auf nicht relationale Datenbanken bezogen) bieten einen Mechanismus zum Speichern und Abrufen von Daten durch Modellierung in nicht relationalen Begriffen, im Gegensatz zur Verwendung tabellarischer Beziehungen in relationalen Datenbanken. Solche Datenbanken gibt es seit den 1960er Jahren, der Begriff „NoSQL“ wurde jedoch erst im 21. Jahrhundert geprägt. Eine NoSQL-Datenbank wird zunehmend in Anwendungen eingesetzt, auf die in Echtzeit zugegriffen werden kann, wie z. B. Datenanalyse und Webentwicklung.

Django Mongodb

Django ist ein in Python geschriebenes Webframework. MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank. Die beiden können zusammen verwendet werden, um leistungsstarke Webanwendungen zu erstellen.

Im Folgenden finden Sie ein Django-Tutorial zum Herstellen einer Verbindung mit einer MongoDB-Datenbank. SQL zu MongoDB ist ein Transpiler-Protokoll. Im weiteren Verlauf ähnelt der Prozess der Verwendung einer regulären Datenbank. Wir können Datenbankmodelle in model.py-Dateien unserer Projekt-Apps erstellen/erstellen und dann makemigrations und migrations verwenden, um Migrationen zu erstellen und diese Migrationen mit makeMigrations und migrations anzuwenden. In nicht-relationalen Datenbanken wie MongoDB gibt es keine JOINs wie in relationalen Datenbanken. Daher müssen Sie mehrere Abfragen durchführen und die Daten manuell zusammenführen. Es automatisiert die Übertragung von Daten aus relationalen Datenbanktabellen in Python-Objekte, die im Python-Code in einer relationalen Datenbanktabelle verwendet werden.

Durch die Verwendung des Django-Modells ist es möglich, zwischen verschiedenen Datenbanken zu wechseln, darunter Oracle SQL, MySQL und MSSQL. Wenn Sie ein Modell ändern, verlieren Sie Ihre Erfahrung mit bestehenden Django-Modellen und müssen schnell auf das neue Modell-Framework umsteigen. Die Tatsache, dass ein neuer Django-Zweig erstellt wurde, um einige dieser Probleme anzugehen, gleicht einige von ihnen aus. Objektmanipulationen werden mithilfe von Django ORM in standardmäßige SQL-Abfragezeichenfolgen konvertiert. Die Abfragezeichenfolge muss nun in MongoDB konvertiert werden, damit Djongo ordnungsgemäß bereitgestellt werden kann. Der zweiphasige Commit stellt die Datenkonsistenz sicher, indem im Fehlerfall der Zustand wiederhergestellt wird, der der Transaktion vorausging.

Django-Datenbank

Django bietet eine leistungsstarke Datenbankabstraktions-API, die Entwicklern die Interaktion mit Datenbanken erleichtert. Die Datenbankabstraktionsschicht von Django bietet eine konsistente API für die Interaktion mit verschiedenen Datenbank-Backends . Es bietet auch eine einfache Möglichkeit, Objekte Datenbanktabellen zuzuordnen.

Im Out-of-the-Box-Zustand verwendet Django eine leichtgewichtige relationale Datenbank namens SQLite, um mit ihm zu kommunizieren. Wenn Sie Django verwenden, wird die SQLite-Datenbank automatisch mit Ihrem Projekt verknüpft. Das Django-Projekt generiert die Datei settting.py, die zum Herstellen einer Verbindung mit einer Datenbank verwendet wird. Die Standard-Datenbankreferenz wird in Listing 1-18 angezeigt. Die Verbindung von Django mit einer bestimmten Datenbankmarke ist gesetzlich nicht vorgeschrieben. Es ist wichtig zu beachten, dass es Unterschiede zwischen CRUD-Operationen gibt, die für verschiedene Datenbanken ausgeführt werden, die berücksichtigt werden müssen. Der Wert ENGINE muss beispielsweise einer der in Tabelle 1-2 gezeigten Werte sein.

Der Name einer Datenbankinstanz kann über den Verbindungsparameter NAME von Django identifiziert werden. Im Fall von Django können Datenbankparameter geändert werden, um sicherzustellen, dass es sich auf die richtige Weise mit einer Datenbank verbindet. Der Django-Datenbankmigrationsprozess stellt sicher, dass die mit einer Datenbank verbundene Logik in der Datenbank als Ganzes widergespiegelt wird. Um ein Django-Projekt von einer Datenbank in eine andere zu migrieren, führen Sie das Skript manage.py im base_DIR des Projekts mit dem Argument „migrate“ aus. Django wendet eine Reihe von Migrationen an, um Datenbanktabellen zu erstellen, wenn eine Verbindung erfolgreich ist.