Python で NoSQL データベースを構築する

公開: 2022-11-23

Python は、今日多くの業界で広く使用されている強力なプログラミング言語です。 Python は初心者でも簡単に習得でき、堅牢なプログラミングを可能にする多くのモジュールとライブラリがあります。 Python は、Web 開発、科学計算、データ分析、人工知能などで人気のある言語です。 NoSQL データベースは、多くのPython アプリケーションで一般的な選択肢です。通常、NoSQL データベースはリレーショナルデータベースよりもスケーリングが容易であり、より簡単な開発エクスペリエンスを提供します。 Python は、MongoDB、Cassandra、Redis など、いくつかの一般的な NoSQL データベースを提供します。この記事では、Python を使用して NoSQL データベースを構築する方法を紹介します。

NoSQL は SQL だけにとどまりません。従来のリレーショナルデータベースモデル以外のさまざまな方法でデータをモデル化できます。 NoSQL データベースは、主にリアルタイムデータとビッグデータを含むアプリケーションにデータを格納するために使用されます。 NoSQL は、キー値レコード、ドキュメント、列、グラフなど、さまざまな形式でデータを格納できます。 Python NoSQL Database のチュートリアルでは、同社がライセンスを供与している Mongo 開発ドライバーである pymongo を使用しています。 MongoDB データベースも必要になります。 Python 3 では、データを NoSQL データベースに挿入するために insert() メソッドを採用しています。リンクはここにあります。これは、Python ライブラリに関する最高の記事の 1 つです。

Pythonに最適なNosqlデータベースはどれですか?

NoSQL データベースは、ドキュメント処理用に構築されたデータベースです。近年、非常に人気があることが証明されており、Python とうまく連携します。従来の SQL RDBMS とは対照的に、MongoDB は行のテーブルではなくコレクションを使用してデータを編成および保存します。

Python での MongoDB、Redis、couchdb などの NoSQL データベースの使用は、Java よりも一般的です。 Python ベースのデータベースである ZODB は、さまざまなアプリケーションで使用できる単純なデータベースです。 RakisRakis を参照して、標準の python ライブラリの shelve ドキュメントデータベースを使用することをお勧めします。

Python は Mongodb に適していますか?

はい、Python は MongoDB に適しています。データベースの操作に役立つ強力な言語です。

MongoDB データベースは、コレクションとドキュメント管理に重点を置いたクロスプラットフォームドキュメントデータベースです。ポート番号は 27017 (上の画像の最後の行) に設定する必要があります。 MongoDB の Python ライブラリは PyMongo と呼ばれます。接続するには、client= を起動します。コマンド client を使用する必要があります。 MongoClient (MongoClient) は、コマンドプロンプトに mongodb://localhost:27017/ と入力して見つけることができます。方法 2 は、2 番目の方法としてデータベースのクライアント名を使用することです。この名前で以前に作成されたデータベースが作成されていない場合、MongoDB はユーザー用にデータベースを作成します。

MongoDB データベースはディクショナリに格納されます。特別なキー '_id' は、明示的に追加するのを忘れた場合、プログラマによって自動的に追加されます。 Insert_one() メソッドドキュメントは、コレクションでよく使用されます。これら 2 つのクエリ関数を合計して、最もフィルタリングされた結果を確認できます。

そのため、Web サイトをすばやく簡単に作成したいと考えている開発者にとっては、優れた選択肢です。さらに、MongoDB のサポートインフラストラクチャは優れており、緊急時に自動的にオーバーランすることができます。このため、MongoDB は、大規模な可用性とスケーラビリティを必要とするビジネスに最適です。

Pymongo: Python 用の標準 Mongodb ドライバー

Python には、PyMongo と呼ばれる標準の MongoDB ドライバーライブラリがあります。これは、データベース、コレクション、およびドキュメントにアクセスできる使いやすい API です。 MongoDB から取得したオブジェクトは、PyMongo を介して辞書やリストと互換性があるため、簡単に操作、反復、出力できます。ドキュメントベースの MongoDB は、動的データスキーマとドキュメントベースのデータベースで構成されています。 JavaScript Object Notation (JSON) をサポートしているため、JavaScript や Python などの最新のプログラミング言語でオブジェクトを操作する場合に最適です。 MongoDB データベースには、PyMongo と MongoEngine を使用してアクセスできます。これらは多くの点で異なりますが、動作方法も異なります。 MongoDB の構築に使用できるライブラリがいくつかありますが、その中で最も人気があるのは PyMongo です。この方法では、MongoDB の使い慣れた MongoDB Query Languageに直接接続することで、MongoDB のドキュメントとマップを簡単に使用できます。その結果、MongoEngine ドライバーは、スキーマとインデックス作成のサポートにより、より強力なドライバーになります。 MongoDB を操作するために Python で使用されるドライバーの種類は、解釈の問題です。 Windows を使用するのではなく、pip を使用して PyMongo をインストールすることをお勧めします。以下の手順に従って、PyMongo をインストールできます。

軽量 Nosql データベース Python

MongoDB は、無料でオープンソースのクロスプラットフォームドキュメント指向データベースプログラムです。 NoSQL データベースプログラムとして分類される MongoDB は、JSON に似たドキュメントとスキーマを使用します。 MongoDB は MongoDB Inc. によって開発され、Server Side Public License (SSPL) の下で公開されています。

Python Nosql ライブラリ

Python で NoSQL データベースを操作するために使用できるライブラリは多数あります。最も人気のあるものは、PyMongo、HappyBase、および redis-py です。各ライブラリには独自の長所と短所があるため、プロジェクトに適したものを選択することが重要です。

MongoDB は、強力なクエリシステムのおかげで、ドキュメント指向で柔軟性の高い NoSQL データベースソリューションです。 MongoDB と Python を使用すると、さまざまなデータベースアプリケーションを簡単に作成できます。このチュートリアルでは、いくつかの例を作成して、MongoDB の柔軟性と能力を実証します。ドキュメント指向の NoSQL データベースである MongoDB は、NoSQL データベースの最も一般的なタイプの 1 つです。テーブルを使用してデータを整理および保存する代わりに、MongoDB はドキュメントのコレクションを使用してデータを整理します。時間をかけてドキュメントのスキーマを変更し、データをスキーマレスで柔軟なドキュメントに保存できます。 MongoDB Inc. は、MongoDB の基盤である C を作成し、今日ではすべての主要なプラットフォームで広く使用されています。

MongoDB の Web サイトには、2 つのバージョンのデータベースサーバーが含まれています。 Linux ディストリビューションのインストールプロセスによって、その動作が決まります。 Docker は、MongoDB をインストールするためのオプションでもあります。このセクションでは、mongo シェルを使用してデータベース内のドキュメントを作成、読み取り、更新、および削除する方法を学習します。 mongo コマンドは、シェルプロセスを開始し、mongod プロセスによって提供されるデフォルトのローカルサーバーに接続します。セッションが開始されると、mongo シェルはテストデータベースに接続してセッションを開始します。リモートデータベースアクセス用のホストとポートの指定など、多数のオプションも利用できます。

MongoDB では、コレクションはプログラム内の任意のドキュメントを参照できます。コレクションは、従来の RDBMS のテーブルとは対照的に、厳格なスキーマを課しません。理論上のドキュメント構造とフィールドセット: コレクション内の各ドキュメントは、完全に異なる構造とフィールドセットを持つ場合があります。更新および挿入時に、検証規則を使用してドキュメント構造が均一であることを確認できます。 MongoDB では、ドキュメント指向のデータモデルで表現されるように、通常、複雑なデータは 1 つのオブジェクトで表されます。このようなフレームワークを使用すると、複数の項目を見るのではなく、データオブジェクトを同時に操作できます。 mongo シェルを使用してドキュメントをデータベースに挿入するには、コレクションを選択して呼び出します。

ドキュメントを引数としてコレクションに含める場合は、InsertOne() を使用します。 MongoDB は、MongoDB サーバーとの通信に使用できる PyMongo という名前の公式の Python ドライバーを提供します。次のいくつかのセクションでは、Python でこのドライバーを使用する方法について説明し、独自のデータベースアプリケーションを作成できるようにします。また、Python アプリケーションで使用できるさまざまな MongoDB データベースオプションについても説明します。次の例は、MongoDB と Python の使用方法を学習するのに役立ちます。 mongo シェル拡張機能を使用して、カスタムポートやホストなどのカスタム接続を指定できます。 MongoClient のインスタンスを特定の MongoDB サーバーに接続すると、MongoDB サーバーが構成した任意のデータベースにアクセスできます。

データベースの名前が Python 識別子と一致しない場合に辞書スタイルのアクセスを使用することに加えて、データベースの名前が一致する場合に使用できます。一度に多数のドキュメントをデータベースに含めたい場合は、.insert_many() を使用してそうすることができます。データベースからのドキュメントの置換、更新、および削除に加えて、PyMongo は他の機能を提供します。また、アプリケーションが MongoDB を使用する場合もあります。応答を期待していないときに接続する必要がある場合は、必要なときに接続を開くと便利な場合があります。 MongoEngine オブジェクトリレーショナルデータベース管理システム(ODM) は、オブジェクトマッピングの点で SQL に似ています。モデルを作成する唯一の方法は、MongoDB でクラスを作成することです。

MongoEngine でドキュメントを作成するには、まずドキュメントに含めるデータを決定する必要があります。このチュートリアルでは、MongoDB データベースで Python のオブジェクト指向機能を使用する方法について説明します。 Tutorial は MongoEngine のコレクションに相当するクラスです。モデルを作成するには、必須フィールドごとにクラス属性を指定する必要があります。各フィールドタイプに一連のパラメータを設定することもできます。これを呼び出すと、PyMongo はデータ検証を実行します。 save() 関数は、ドキュメントオブジェクトを保存するために使用されます。

自動データ検証により、問題に対処する必要がなくなります。各 Document サブクラスには .objects 属性があり、関連付けられたコレクション内のドキュメントを参照できます。また、MongoDB は適応性が高く、人間が判読できるデータモデルを備えているため、急速に変化する要件に適応するためにも使用できます。

Sqlite対。ピモンゴ

ただし、SQLite は単一のデータベースに接続する場合に適していますが、より堅牢なライブラリは複数のデータベースに接続する場合に適しています。たとえば、PyMongo のライブラリには、MongoDB データベースを操作するためのより包括的なインターフェイスがあります。

Mongodb Python の例

MongoDB Python の例この MongoDB Python の例では、MongoDB サーバーに接続し、挿入、更新、削除、検索などの基本的な操作を実行するプログラムを作成します。この MongoDB Python の例を開始する前に、システムに MongoDB がインストールされていることを確認してください。ない場合はこちらからインストールしてください。 Python プログラムから MongoDB サーバーに接続するために、PyMongo ライブラリを使用します。したがって、このライブラリがインストールされていることを確認してください。すべての準備が整ったら、この MongoDB Python の例から始めましょう。

Python データベースではない

拡張性が高く、JSON を簡単に読み書きできるため、MongoDB は Web アプリケーションのデータストアとして頻繁に使用されます。 Python アプリケーションにデータを保存するために使用できますが、 Python データベースではありません。 MongoDB のデータベース設計の詳細については、http://docs.mongodb.org/en/latest/reference/database-design/ のドキュメントを参照してください。