Erstellen einer NoSQL-Datenbank mit Python

Python ist eine mächtige Programmiersprache, die heute in vielen Branchen weit verbreitet ist. Python ist für Anfänger leicht zu erlernen und verfügt über viele Module und Bibliotheken, die eine robuste Programmierung ermöglichen. Python ist eine beliebte Sprache für Webentwicklung, wissenschaftliches Rechnen, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und mehr. NoSQL-Datenbanken sind eine beliebte Wahl für viele Python-Anwendungen . NoSQL-Datenbanken sind in der Regel einfacher zu skalieren als relationale Datenbanken und bieten eine einfachere Entwicklungsumgebung. Python bietet mehrere beliebte NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cassandra und Redis. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie mit Python eine NoSQL-Datenbank erstellen.

NoSQL expandiert nicht nur in SQL. Wir können Daten auf eine Vielzahl anderer Arten modellieren als mit dem traditionellen relationalen Datenbankmodell. NoSQL-Datenbanken werden hauptsächlich zum Speichern von Daten in Anwendungen mit Echtzeitdaten und Big Data verwendet. NoSQL kann Daten in einer Vielzahl von Formaten speichern, einschließlich Schlüsselwertdatensätzen, Dokumenten, Spalten und Diagrammen. Das Python-NoSQL-Datenbank-Tutorial verwendet Pymongo, einen vom Unternehmen lizenzierten Mongo-Entwicklungstreiber. Die MongoDB-Datenbank wird ebenfalls benötigt. In Python 3 verwenden wir die Methode insert() zum Einfügen von Daten in eine NoSQL-Datenbank. Den Link finden Sie hier. Dies ist einer der besten Artikel über Python-Bibliotheken.

Welche Nosql-Datenbank eignet sich am besten für Python?

Eine NoSQL-Datenbank ist eine Datenbank, die für die Dokumentenverarbeitung erstellt wurde. In den letzten Jahren hat es sich als äußerst beliebt erwiesen und funktioniert gut mit Python. Im Gegensatz zu herkömmlichen SQL-RDBMS organisiert und speichert MongoDB Daten mithilfe von Sammlungen anstelle von Zeilentabellen.

Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Redis und couchdb durch Python ist häufiger als die von Java. ZODB, eine Python-basierte Datenbank, ist eine einfache Datenbank , die in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet werden kann. Unter Bezugnahme auf RakisRakis würde ich empfehlen, die Shelf-Dokumentendatenbank der Standard-Python-Bibliothek zu verwenden.

Ist Python gut für Mongodb?

Ja, Python ist gut für MongoDB. Es ist eine mächtige Sprache, die Ihnen bei der Arbeit mit Datenbanken hilft.

Die MongoDB-Datenbank ist eine plattformübergreifende Dokumentendatenbank, die sich auf Sammlungs- und Dokumentenverwaltung konzentriert. Die Portnummer sollte auf 27017 eingestellt werden (die letzte Zeile im obigen Bild). Die Python-Bibliothek für MongoDB heißt PyMongo. Um eine Verbindung herzustellen, starten Sie client=. Sie müssen den Befehlsclient verwenden. MongoClient (MongoClient) kann durch Eingabe von mongodb://localhost:27017/ in die Eingabeaufforderung gefunden werden. Methode 2 besteht darin, den Clientnamen der Datenbank als zweite Methode zu verwenden. Wenn keine zuvor erstellte Datenbank mit diesem Namen erstellt wurde, erstellt MongoDB eine für den Benutzer.

Die MongoDB-Datenbank wird in einem Wörterbuch gespeichert. Der spezielle Schlüssel '_id' wird vom Programmierer automatisch hinzugefügt, wenn er oder sie vergisst, ihn explizit hinzuzufügen. Insert_one()-Methodendokumente werden häufig in unseren Sammlungen verwendet. Es ist möglich, diese beiden Abfragefunktionen zu summieren, um zu sehen, welches das am stärksten gefilterte Ergebnis ist.

Daher ist es eine ausgezeichnete Wahl für Entwickler, die schnell und einfach eine Website erstellen möchten. Darüber hinaus ist die Support-Infrastruktur von MongoDB hervorragend und kann im Notfall automatisch überlaufen. Aus diesem Grund ist MongoDB eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die eine umfassende Verfügbarkeit und Skalierbarkeit benötigen.

Pymongo: Der Standard-Mongodb-Treiber für Python

Python hat eine standardmäßige MongoDB-Treiberbibliothek namens PyMongo. Es ist eine benutzerfreundliche API, mit der Sie auf Datenbanken, Sammlungen und Dokumente zugreifen können. Aus MongoDB abgerufene Objekte können einfach manipuliert, iteriert und gedruckt werden, da sie mit Wörterbüchern und Listen über PyMongo kompatibel sind. Die dokumentbasierte MongoDB besteht aus einem dynamischen Datenschema und einer dokumentbasierten Datenbank. Da es die JavaScript Object Notation (JSON) unterstützt, ist es eine natürliche Wahl für die Arbeit mit Objekten in modernen Programmiersprachen wie JavaScript, Python und anderen. Auf MongoDB-Datenbanken kann mit PyMongo und MongoEngine zugegriffen werden. Sie unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht, aber auch in ihrer Funktionsweise. Es gibt mehrere Bibliotheken, die zum Erstellen von MongoDB verwendet werden können, von denen die beliebteste PyMongo ist. Diese Methode macht es einfach, MongoDB-Dokumente und -Karten zu verwenden, indem eine direkte Verbindung zur vertrauten MongoDB-Abfragesprache von MongoDB hergestellt wird. Infolgedessen ist der MongoEngine-Treiber dank seiner Unterstützung für Schemata und Indizierung ein leistungsfähigerer Treiber. Welcher Treibertyp in Python für die Arbeit mit MongoDB verwendet wird, ist eine Frage der Interpretation. Es wird empfohlen, PyMongo mit Pip zu installieren, anstatt Windows zu verwenden. Indem Sie diesen Schritten folgen, können Sie PyMongo installieren.

Leichte Nosql-Datenbank-Python

MongoDB ist ein kostenloses und plattformübergreifendes dokumentenorientiertes Open-Source- Datenbankprogramm . Als NoSQL-Datenbankprogramm klassifiziert, verwendet MongoDB JSON-ähnliche Dokumente mit Schemas. MongoDB wird von MongoDB Inc. entwickelt und unter der Server Side Public License (SSPL) veröffentlicht.

Python Nosql-Bibliothek

Es gibt viele Bibliotheken für die Arbeit mit NoSQL-Datenbanken in Python. Einige der beliebtesten sind PyMongo, HappyBase und redis-py. Jede Bibliothek hat ihre eigenen Stärken und Schwächen, daher ist es wichtig, diejenige auszuwählen, die für Ihr Projekt geeignet ist.

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbanklösung, die dank ihres starken Abfragesystems sowohl dokumentenorientiert als auch hochflexibel ist. MongoDB und Python machen es einfach, eine Vielzahl von Datenbankanwendungen zu erstellen. In diesem Tutorial demonstrieren Sie die Flexibilität und Leistungsfähigkeit von MongoDB, indem Sie einige Beispiele schreiben. MongoDB, eine dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, ist eine der häufigsten Arten von NoSQL-Datenbanken. Anstatt Tabellen zum Organisieren und Speichern von Daten zu verwenden, organisiert MongoDB sie mithilfe von Sammlungen von Dokumenten. Es ermöglicht Ihnen, das Schema Ihrer Dokumente im Laufe der Zeit zu ändern und Daten in schemalosen und flexiblen Dokumenten zu speichern. MongoDB Inc. schrieb C, das die Grundlage von MongoDB darstellt und heute auf allen wichtigen Plattformen weit verbreitet ist.

Die Website für MongoDB enthält zwei Versionen des Datenbankservers. Der Installationsprozess Ihrer Linux-Distribution bestimmt, wie es funktioniert. Docker ist auch eine Option für die Installation von MongoDB. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie mit der Mongo-Shell Dokumente in einer Datenbank erstellen, lesen, aktualisieren und löschen. Der Befehl mongo startet den Shell-Prozess und stellt eine Verbindung zum standardmäßigen lokalen Server her, der vom mongod-Prozess bereitgestellt wird. Wenn eine Sitzung beginnt, verbindet sich die Mongo-Shell mit der Testdatenbank, um sie zu starten. Es stehen auch zahlreiche Optionen zur Verfügung, einschließlich der Angabe des Hosts und des Ports für den Remote-Datenbankzugriff.

In MongoDB kann eine Sammlung auf jedes Dokument in einem Programm verweisen. Sammlungen erzwingen im Gegensatz zu Tabellen in herkömmlichen RDBMS kein starres Schema. Dokumentstruktur und Feldsatz in der Theorie: Jedes Dokument in einer Sammlung kann eine völlig andere Struktur und einen anderen Feldsatz haben. Bei Aktualisierungen und Einfügungen können Sie Validierungsregeln verwenden, um sicherzustellen, dass eine Dokumentstruktur einheitlich ist. In MongoDB werden komplexe Daten typischerweise durch ein einzelnes Objekt dargestellt, wie es durch das dokumentenorientierte Datenmodell ausgedrückt wird. Ein Framework wie dieses ermöglicht es Ihnen, gleichzeitig mit Datenobjekten zu arbeiten, anstatt mehrere Elemente zu betrachten. Um ein Dokument mithilfe der Mongo-Shell in eine Datenbank einzufügen, wählen Sie eine Sammlung aus und rufen Sie sie dann auf.

InsertOne(), wenn Sie ein Dokument als Argument in die Sammlung aufnehmen möchten. MongoDB stellt einen offiziellen Python-Treiber namens PyMongo bereit, mit dem Sie mit einem MongoDB-Server kommunizieren können. Wir gehen in den nächsten Abschnitten darauf ein, wie Sie diesen Treiber in Python verwenden, damit Sie Ihre eigenen Datenbankanwendungen erstellen können. Außerdem sehen wir uns verschiedene MongoDB-Datenbankoptionen an, die Sie mit Python-Anwendungen verwenden können. Die folgenden Beispiele helfen Ihnen beim Erlernen der Verwendung von MongoDB und Python. Sie können benutzerdefinierte Verbindungen wie benutzerdefinierte Ports und Hosts mithilfe der Mongo-Shell-Erweiterung angeben. Sobald Sie eine Instanz von MongoClient mit einem bestimmten MongoDB-Server verbunden haben, können Sie auf jede Datenbank zugreifen, die der MongoDB-Server konfiguriert hat.

Zusätzlich zur Verwendung des wörterbuchartigen Zugriffs, wenn der Name der Datenbank nicht mit dem Python-Bezeichner übereinstimmt, kann er verwendet werden, wenn der Name der Datenbank dies tut. Wenn Sie eine große Anzahl von Dokumenten auf einmal in die Datenbank aufnehmen möchten, können Sie dazu .insert_many() verwenden. Neben dem Ersetzen, Aktualisieren und Löschen von Dokumenten aus einer Datenbank bietet PyMongo weitere Funktionen. Es kann auch vorkommen, dass Ihre Anwendung gelegentlich MongoDB verwendet. Wenn Sie eine Verbindung herstellen müssen, ohne eine Antwort zu erwarten, kann es hilfreich sein, die Verbindung bei Bedarf zu öffnen. Das objektrelationale Datenbankmanagementsystem (ODM) MongoEngine ähnelt SQL in Bezug auf die Objektzuordnung. Die einzige Möglichkeit, Modelle zu erstellen, besteht darin, Klassen mit MongoDB zu erstellen.

Um ein Dokument mit MongoEngine zu erstellen, müssen Sie zunächst bestimmen, welche Daten es enthalten soll. Dieses Tutorial führt Sie durch die Verwendung der objektorientierten Funktionen von Python in MongoDB-Datenbanken. Tutorial ist eine Klasse, die einer Sammlung in MongoEngine entspricht. Klassenattribute müssen für jedes der erforderlichen Felder bereitgestellt werden, um das Modell zu erstellen. Es ist auch möglich, für jeden Feldtyp einen Satz von Parametern zu haben. Wenn Sie es aufrufen, führt PyMongo eine Datenvalidierung durch. Die Funktion save() wird verwendet, um ein Dokumentobjekt zu speichern.

Durch die automatische Datenvalidierung müssen Sie sich nicht mehr um Probleme kümmern. Jede Document-Unterklasse hat ein.objects-Attribut, mit dem Sie die Dokumente in der zugeordneten Sammlung durchsuchen können. Sie können MongoDB auch zur Anpassung an sich schnell ändernde Anforderungen verwenden, da es über ein hochgradig anpassungsfähiges und für Menschen lesbares Datenmodell verfügt.

SQLite Vs. Pymongo

SQLite ist jedoch eine gute Wahl für die Verbindung mit einer einzelnen Datenbank, während eine robustere Bibliothek die bessere Wahl für die Verbindung mit mehreren Datenbanken ist. Die Bibliothek von PyMongo hat beispielsweise eine umfassendere Schnittstelle zum Arbeiten mit MongoDB-Datenbanken.

Mongodb-Python-Beispiel

MongoDB-Python-Beispiel In diesem MongoDB-Python-Beispiel erstellen wir ein Programm, um eine Verbindung zum MongoDB-Server herzustellen und einige grundlegende Vorgänge wie Einfügen, Aktualisieren, Löschen und Suchen auszuführen. Stellen Sie vor dem Starten dieses MongoDB-Python-Beispiels sicher, dass MongoDB auf Ihrem System installiert ist. Wenn nicht, installieren Sie es bitte von hier. Wir werden die PyMongo-Bibliothek verwenden, um von unserem Python-Programm aus eine Verbindung zum MongoDB-Server herzustellen. Stellen Sie also sicher, dass Sie diese Bibliothek installiert haben. Sobald Sie alles vorbereitet haben, beginnen wir mit diesem MongoDB-Python-Beispiel.

Keine Python-Datenbank

Da es gut skalierbar ist und eine einfache Möglichkeit zum Lesen und Schreiben von JSON bietet, wird MongoDB häufig als Datenspeicher für Webanwendungen verwendet. Obwohl es zum Speichern von Daten in Python-Anwendungen verwendet werden kann, ist es keine Python-Datenbank . Weitere Informationen zum Datenbankdesign von MongoDB finden Sie in der Dokumentation unter http://docs.mongodb.org/en/latest/reference/database-design/.