Python으로 NoSQL 데이터베이스 구축

Python은 오늘날 많은 산업 분야에서 널리 사용되는 강력한 프로그래밍 언어입니다. Python은 초보자가 배우기 쉽고 강력한 프로그래밍을 허용하는 많은 모듈과 라이브러리가 있습니다. Python은 웹 개발, 과학 컴퓨팅, 데이터 분석, 인공 지능 등에 널리 사용되는 언어입니다. NoSQL 데이터베이스는 많은 Python 애플리케이션 에서 널리 사용되는 선택입니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 관계형 데이터베이스보다 확장하기 쉽고 더 간단한 개발 환경을 제공합니다. Python은 MongoDB, Cassandra 및 Redis와 같이 널리 사용되는 여러 NoSQL 데이터베이스를 제공합니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 NoSQL 데이터베이스를 구축하는 방법을 보여줍니다.

NoSQL은 SQL뿐만 아니라 확장되고 있습니다. 기존의 관계형 데이터베이스 모델이 아닌 다양한 방식으로 데이터를 모델링할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 주로 실시간 데이터 및 빅 데이터와 관련된 애플리케이션에 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. NoSQL은 키-값 레코드, 문서, 열 및 그래프를 비롯한 다양한 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. Python NoSQL 데이터베이스 자습서는 회사에서 라이선스를 부여한 Mongo 개발 드라이버인 pymongo를 사용합니다. MongoDB 데이터베이스도 필요합니다. Python 3에서는 데이터를 NoSQL 데이터베이스에 삽입하기 위해 insert() 메서드를 사용합니다. 링크는 여기에서 찾을 수 있습니다. 이것은 Python 라이브러리에 대한 최고의 기사 중 하나입니다.

Python에 가장 적합한 Nosql 데이터베이스는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스는 문서 처리용으로 구축된 데이터베이스입니다. 최근 몇 년 동안 매우 인기가 있는 것으로 입증되었으며 Python과 잘 작동합니다. 기존의 SQL RDBMS와 달리 MongoDB는 행 테이블이 아닌 컬렉션을 사용하여 데이터를 구성하고 저장합니다.

Python은 MongoDB, Redis, couchdb와 같은 NoSQL 데이터베이스를 Java보다 더 많이 사용합니다. Python 기반 데이터베이스인 ZODB는 다양한 응용 프로그램에서 사용할 수 있는 간단한 데이터베이스 입니다. RakisRakis를 참조하면 표준 Python 라이브러리의 shelve 문서 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.

파이썬은 Mongodb에 좋은가요?

예, Python은 MongoDB에 적합합니다. 데이터베이스 작업을 도와주는 강력한 언어입니다.

MongoDB 데이터베이스는 수집 및 문서 관리에 중점을 둔 교차 플랫폼 문서 데이터베이스입니다. 포트 번호는 27017(위 이미지의 마지막 줄)로 설정해야 합니다. MongoDB용 Python 라이브러리는 PyMongo라고 합니다. 연결하려면 client=를 실행하십시오. 명령 클라이언트를 사용해야 합니다. MongoClient(MongoClient)는 명령 프롬프트에 mongodb://localhost:27017/을 입력하여 찾을 수 있습니다. 방법 2는 데이터베이스의 클라이언트 이름을 두 번째 방법으로 사용하는 것입니다. 이 이름으로 이전에 생성된 데이터베이스가 생성되지 않은 경우 MongoDB는 사용자를 위해 데이터베이스를 생성합니다.

MongoDB 데이터베이스는 사전에 저장됩니다. 특수 키 '_id'는 명시적으로 추가하는 것을 잊어버린 경우 프로그래머가 자동으로 추가합니다. Insert_one() 메서드 문서는 일반적으로 컬렉션에서 사용됩니다. 이 두 쿼리 함수를 합하여 가장 많이 필터링된 결과가 무엇인지 확인할 수 있습니다.

결과적으로 빠르고 쉽게 웹 사이트를 만들려는 개발자에게 탁월한 선택입니다. 또한 MongoDB의 지원 인프라가 우수하고 비상 시 자동 오버런이 가능합니다. 이 때문에 MongoDB는 대규모 가용성과 확장성이 필요한 비즈니스에 탁월한 선택입니다.

Pymongo: Python용 표준 Mongodb 드라이버

Python에는 PyMongo라는 표준 MongoDB 드라이버 라이브러리가 있습니다. 데이터베이스, 컬렉션 및 문서에 액세스할 수 있는 사용하기 쉬운 API입니다. MongoDB에서 가져온 객체는 PyMongo를 통해 사전 및 목록과 호환되기 때문에 쉽게 조작, 반복 및 인쇄할 수 있습니다. 문서 기반 MongoDB는 동적 데이터 스키마와 문서 기반 데이터베이스로 구성됩니다. JSON(JavaScript Object Notation)을 지원하기 때문에 JavaScript, Python 등과 같은 최신 프로그래밍 언어의 객체 작업을 위한 자연스러운 선택입니다. MongoDB 데이터베이스는 PyMongo 및 MongoEngine을 사용하여 액세스할 수 있습니다. 그것들은 여러 면에서 다르지만 작동 방식 면에서도 다릅니다. MongoDB를 빌드하는 데 사용할 수 있는 여러 라이브러리가 있으며 그 중 가장 인기 있는 것은 PyMongo입니다. 이 방법을 사용하면 MongoDB의 친숙한 MongoDB 쿼리 언어 에 직접 연결하여 MongoDB 문서 및 맵을 간단하게 사용할 수 있습니다. 결과적으로 MongoEngine 드라이버는 스키마 및 인덱싱 지원 덕분에 더욱 강력한 드라이버입니다. MongoDB와 함께 작동하기 위해 Python에서 사용되는 드라이버 유형은 해석의 문제입니다. Windows를 사용하는 것보다 pip로 PyMongo를 설치하는 것이 좋습니다. 다음 단계에 따라 PyMongo를 설치할 수 있습니다.

경량 Nosql 데이터베이스 Python

MongoDB는 무료 오픈 소스 크로스 플랫폼 문서 지향 데이터베이스 프로그램 입니다. NoSQL 데이터베이스 프로그램으로 분류되는 MongoDB는 스키마와 함께 JSON과 유사한 문서를 사용합니다. MongoDB는 MongoDB Inc.에서 개발했으며 SSPL(Server Side Public License)에 따라 게시됩니다.

파이썬 Nosql 라이브러리

Python에서 NoSQL 데이터베이스 작업에 사용할 수 있는 많은 라이브러리가 있습니다. 가장 인기 있는 것은 PyMongo, HappyBase 및 redis-py입니다. 각 라이브러리에는 고유한 강점과 약점이 있으므로 프로젝트에 적합한 라이브러리를 선택하는 것이 중요합니다.

MongoDB는 강력한 쿼리 시스템 덕분에 문서 지향적이고 매우 유연한 NoSQL 데이터베이스 솔루션입니다. MongoDB 및 Python을 사용하면 다양한 데이터베이스 애플리케이션을 간단하게 만들 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 몇 가지 예제를 작성하여 MongoDB의 유연성과 성능을 보여줍니다. 문서 지향 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB는 가장 일반적인 유형의 NoSQL 데이터베이스 중 하나입니다. 테이블을 사용하여 데이터를 구성하고 저장하는 대신 MongoDB는 문서 모음을 사용하여 데이터를 구성합니다. 시간이 지남에 따라 문서의 스키마를 변경하고 스키마가 없는 유연한 문서에 데이터를 저장할 수 있습니다. MongoDB Inc.는 MongoDB의 기반이 되는 C를 작성했으며 오늘날 모든 주요 플랫폼에서 널리 사용되고 있습니다.

MongoDB 웹 사이트에는 두 가지 버전의 데이터베이스 서버가 포함되어 있습니다. Linux 배포판의 설치 프로세스에 따라 작동 방식이 결정됩니다. Docker는 MongoDB를 설치하기 위한 옵션이기도 합니다. 이 섹션에서는 mongo 셸을 사용하여 데이터베이스에서 문서를 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제하는 방법을 배웁니다. mongo 명령은 쉘 프로세스를 시작하고 mongod 프로세스에서 제공하는 기본 로컬 서버에 연결합니다. 세션이 시작되면 mongo 셸은 시작하기 위해 테스트 데이터베이스에 연결합니다. 또한 원격 데이터베이스 액세스를 위한 호스트 및 포트 지정을 포함하여 다양한 옵션을 사용할 수 있습니다.

MongoDB에서 컬렉션은 프로그램의 모든 문서를 참조할 수 있습니다. 기존 RDBMS의 테이블과 달리 컬렉션은 엄격한 스키마를 적용하지 않습니다. 이론적으로 문서 구조 및 필드 집합: 컬렉션의 각 문서는 완전히 다른 구조와 필드 집합을 가질 수 있습니다. 업데이트 및 삽입 중에 유효성 검사 규칙을 사용하여 문서 구조가 균일한지 확인할 수 있습니다. MongoDB에서 복잡한 데이터는 일반적으로 문서 지향 데이터 모델로 표현되는 단일 객체로 표현됩니다. 이와 같은 프레임워크를 사용하면 여러 항목을 보는 대신 동시에 데이터 개체로 작업할 수 있습니다. mongo 셸을 사용하여 문서를 데이터베이스에 삽입하려면 컬렉션을 선택한 다음 호출합니다.

컬렉션의 인수로 문서를 포함하려는 경우 InsertOne(). MongoDB는 MongoDB 서버와 통신하는 데 사용할 수 있는 PyMongo라는 공식 Python 드라이버를 제공합니다. 다음 몇 섹션에서 Python에서 이 드라이버를 사용하는 방법을 살펴보고 고유한 데이터베이스 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 또한 Python 애플리케이션과 함께 사용할 수 있는 다양한 MongoDB 데이터베이스 옵션 을 살펴보겠습니다. 다음 예제는 MongoDB 및 Python 사용 방법을 배우는 데 도움이 됩니다. mongo 셸 확장을 사용하여 사용자 지정 포트 및 호스트와 같은 사용자 지정 연결을 지정할 수 있습니다. MongoClient 인스턴스를 특정 MongoDB 서버에 연결하면 MongoDB 서버가 구성한 모든 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다.

데이터베이스 이름이 Python 식별자와 일치하지 않는 경우 사전 스타일 액세스를 사용하는 것 외에도 데이터베이스 이름이 일치하는 경우 사용할 수 있습니다. 한 번에 많은 수의 문서를 데이터베이스에 포함시키려면 .insert_many()를 사용하면 됩니다. 데이터베이스에서 문서를 교체, 업데이트 및 삭제하는 것 외에도 PyMongo는 다른 기능을 제공합니다. 또한 애플리케이션에서 때때로 MongoDB를 사용하는 상황일 수도 있습니다. 응답을 기대하지 않을 때 연결해야 하는 경우 필요할 때 연결을 여는 것이 유용할 수 있습니다. MongoEngine 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (ODM)은 객체 매핑 측면에서 SQL과 유사합니다. 모델을 만드는 유일한 방법은 MongoDB로 클래스를 만드는 것입니다.

MongoEngine으로 문서를 만들려면 먼저 포함할 데이터를 결정해야 합니다. 이 튜토리얼은 MongoDB 데이터베이스에서 Python의 객체 지향 기능을 사용하는 방법을 안내합니다. Tutorial은 MongoEngine의 컬렉션에 해당하는 클래스입니다. 모델을 생성하려면 각 필수 필드에 대해 클래스 속성을 제공해야 합니다. 각 필드 유형에 대한 매개변수 세트를 갖는 것도 가능합니다. 호출하면 PyMongo가 데이터 유효성 검사를 수행합니다. save() 함수는 문서 객체를 저장하는 데 사용됩니다.

자동 데이터 유효성 검사를 통해 더 이상 문제를 처리할 필요가 없습니다. 각 Document 하위 클래스에는 관련 컬렉션에서 문서를 찾아볼 수 있는 .objects 속성이 있습니다. 또한 MongoDB에는 적응력이 뛰어나고 사람이 읽을 수 있는 데이터 모델이 있으므로 빠르게 변화하는 요구 사항에 적응하는 데 MongoDB를 사용할 수 있습니다.

Sqlite 대. 파이몽고

그러나 SQLite는 단일 데이터베이스에 연결하는 데 적합한 선택인 반면, 보다 강력한 라이브러리는 여러 데이터베이스에 연결하는 데 더 나은 선택입니다. 예를 들어 PyMongo의 라이브러리에는 MongoDB 데이터베이스 작업에 대한 보다 포괄적인 인터페이스가 있습니다.

몽고디비 파이썬 예제

MongoDB Python 예제 이 MongoDB Python 예제에서는 MongoDB 서버에 연결하고 삽입, 업데이트, 삭제 및 검색과 같은 몇 가지 기본 작업을 수행하는 프로그램을 만듭니다. 이 MongoDB Python 예제를 시작하기 전에 MongoDB가 시스템에 설치되어 있는지 확인하십시오. 그렇지 않은 경우 여기에서 설치하십시오. Python 프로그램에서 MongoDB 서버에 연결하기 위해 PyMongo 라이브러리를 사용할 것입니다. 따라서 이 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하십시오. 모든 것이 준비되었으면 이 MongoDB Python 예제를 시작하겠습니다.

Python 데이터베이스가 아님

확장성이 좋고 JSON을 읽고 쓰는 간단한 방법을 제공하기 때문에 MongoDB는 웹 애플리케이션용 데이터 저장소로 자주 사용됩니다. Python 애플리케이션에 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있지만 Python 데이터베이스 는 아닙니다. MongoDB의 데이터베이스 디자인에 대한 자세한 내용은 http://docs.mongodb.org/en/latest/reference/database-design/의 설명서에서 찾을 수 있습니다.