Budowanie bazy danych NoSQL za pomocą Pythona

Python to potężny język programowania, który jest obecnie szeroko stosowany w wielu branżach. Python jest łatwy do nauczenia się dla początkujących i zawiera wiele modułów i bibliotek, które pozwalają na solidne programowanie. Python jest popularnym językiem do tworzenia stron internetowych, obliczeń naukowych, analizy danych, sztucznej inteligencji i nie tylko. Bazy danych NoSQL są popularnym wyborem dla wielu aplikacji Pythona . Bazy danych NoSQL są zazwyczaj łatwiejsze do skalowania niż relacyjne bazy danych i oferują prostsze środowisko programistyczne. Python oferuje kilka popularnych baz danych NoSQL, takich jak MongoDB, Cassandra i Redis. W tym artykule pokażemy, jak zbudować bazę danych NoSQL przy użyciu Pythona.

NoSQL rozszerza się nie tylko na SQL. Możemy modelować dane na różne sposoby inne niż tradycyjny model relacyjnej bazy danych. Bazy danych NoSQL są używane przede wszystkim do przechowywania danych w aplikacjach związanych z danymi w czasie rzeczywistym i Big Data. NoSQL może przechowywać dane w różnych formatach, w tym w rekordach klucz-wartość, dokumentach, kolumnach i wykresach. Samouczek Python NoSQL Database używa pymongo, który jest sterownikiem programistycznym Mongo licencjonowanym przez firmę. Wymagana będzie również baza danych MongoDB. W Pythonie 3 używamy metody insert() do wstawiania danych do bazy danych NoSQL. Link można znaleźć tutaj. To jeden z najlepszych artykułów na temat bibliotek Pythona.

Która baza danych Nosql jest najlepsza dla Pythona?

Baza danych NoSQL to taka, która jest zbudowana do przetwarzania dokumentów. W ostatnich latach okazał się niezwykle popularny i dobrze współpracuje z Pythonem. W przeciwieństwie do tradycyjnych RDBMS SQL, MongoDB organizuje i przechowuje dane przy użyciu kolekcji, a nie tabel wierszy.

Używanie przez Pythona baz danych NoSQL, takich jak MongoDB, Redis i couchdb, jest bardziej powszechne niż w Javie. ZODB, baza danych oparta na języku Python, jest prostą bazą danych , której można używać w różnych aplikacjach. Odnosząc się do RakisRakis, poleciłbym użycie bazy danych dokumentów półki standardowej biblioteki Pythona.

Czy Python jest dobry dla Mongodb?

Tak, Python jest dobry dla MongoDB. Jest to potężny język, który pomaga w pracy z bazami danych.

Baza danych MongoDB to wieloplatformowa baza danych dokumentów, która koncentruje się na gromadzeniu i zarządzaniu dokumentami. Numer portu powinien być ustawiony na 27017 (ostatnia linia na powyższym obrazku). Biblioteka Pythona dla MongoDB nazywa się PyMongo. Aby się połączyć, uruchom client=. Będziesz musiał użyć klienta poleceń. MongoClient (MongoClient) można znaleźć, wpisując mongodb://localhost:27017/ w wierszu polecenia. Metoda 2 polega na użyciu nazwy klienta bazy danych jako drugiej metody. Gdy nie została utworzona żadna wcześniej utworzona baza danych o tej nazwie, MongoDB utworzy ją dla użytkownika.

Baza danych MongoDB jest przechowywana w słowniku. Specjalny klucz „_id” jest dodawany automatycznie przez programistę, jeśli zapomni on dodać go wprost. Dokumenty metody Insert_one() są powszechnie używane w naszych kolekcjach. Możliwe jest zsumowanie tych dwóch funkcji zapytań, aby zobaczyć, jaki jest najczęściej filtrowany wynik.

W rezultacie jest to doskonały wybór dla programistów, którzy chcą szybko i łatwo stworzyć stronę internetową. Ponadto infrastruktura wsparcia MongoDB jest doskonała i jest zdolna do automatycznego przekroczenia w przypadku sytuacji awaryjnej. Z tego powodu MongoDB jest doskonałym wyborem dla firm, które wymagają dostępności i skalowalności na dużą skalę.

Pymongo: Standardowy sterownik Mongodb dla Pythona

Python ma standardową bibliotekę sterowników MongoDB o nazwie PyMongo. Jest to łatwy w użyciu interfejs API, który umożliwia dostęp do baz danych, kolekcji i dokumentów. Obiektami pobranymi z MongoDB można łatwo manipulować, iterować i drukować, ponieważ są one kompatybilne ze słownikami i listami za pośrednictwem PyMongo. Baza danych MongoDB oparta na dokumentach składa się z dynamicznego schematu danych i bazy danych opartej na dokumentach. Ponieważ obsługuje JavaScript Object Notation (JSON), jest naturalnym wyborem do pracy z obiektami w nowoczesnych językach programowania, takich jak JavaScript, Python i inne. Dostęp do baz danych MongoDB można uzyskać za pomocą PyMongo i MongoEngine. Różnią się pod wieloma względami, ale różnią się także sposobem działania. Istnieje kilka bibliotek, których można użyć do zbudowania MongoDB, z których najpopularniejszą jest PyMongo. Ta metoda ułatwia korzystanie z dokumentów i map MongoDB poprzez bezpośrednie połączenie ze znanym językiem zapytań MongoDB MongoDB . W rezultacie sterownik MongoEngine jest potężniejszym sterownikiem dzięki obsłudze schematów i indeksowania. Rodzaj sterownika używanego w Pythonie do pracy z MongoDB jest kwestią interpretacji. Zaleca się instalowanie PyMongo za pomocą pip zamiast korzystania z systemu Windows. Wykonując te kroki, możesz zainstalować PyMongo.

Lekka baza danych Nosql Python

MongoDB to darmowy i wieloplatformowy program bazodanowy zorientowany na dokumenty o otwartym kodzie źródłowym. Sklasyfikowany jako program bazy danych NoSQL, MongoDB używa dokumentów podobnych do JSON ze schematami. MongoDB jest rozwijany przez MongoDB Inc. i jest publikowany na licencji Public Side Side License (SSPL).

Biblioteka Python Nosql

Dostępnych jest wiele bibliotek do pracy z bazami danych NoSQL w Pythonie. Niektóre z najpopularniejszych to PyMongo, HappyBase i redis-py. Każda biblioteka ma swoje mocne i słabe strony, dlatego ważne jest, aby wybrać tę, która jest odpowiednia dla Twojego projektu.

MongoDB to rozwiązanie bazy danych NoSQL, które jest zarówno zorientowane na dokumenty, jak i bardzo elastyczne dzięki silnemu systemowi zapytań. MongoDB i Python ułatwiają tworzenie szerokiej gamy aplikacji bazodanowych. W tym samouczku zademonstrujesz elastyczność i moc MongoDB, pisząc kilka przykładów. MongoDB, zorientowana na dokumenty baza danych NoSQL, jest jednym z najpopularniejszych typów baz danych NoSQL. Zamiast używać tabel do organizowania i przechowywania danych, MongoDB organizuje je za pomocą kolekcji dokumentów. Pozwala zmieniać schemat dokumentów w czasie i przechowywać dane w elastycznych dokumentach bez schematów. Firma MongoDB Inc. napisała język C, który jest podstawą MongoDB i jest obecnie szeroko stosowany na wszystkich głównych platformach.

Witryna dla MongoDB zawiera dwie wersje serwera bazy danych. Proces instalacji Twojej dystrybucji Linuksa określi sposób jej działania. Docker jest również opcją instalacji MongoDB. W tej sekcji dowiesz się, jak używać powłoki mongo do tworzenia, czytania, aktualizowania i usuwania dokumentów w bazie danych. Polecenie mongo rozpoczyna proces powłoki i łączy się z domyślnym serwerem lokalnym dostarczonym przez proces mongod. Po rozpoczęciu sesji powłoka mongo łączy się z testową bazą danych w celu jej rozpoczęcia. Dostępnych jest również wiele opcji, w tym określenie hosta i portu dla zdalnego dostępu do bazy danych.

W MongoDB kolekcja może odnosić się do dowolnego dokumentu w programie. Zbiory, w przeciwieństwie do tabel w tradycyjnych RDBMS, nie narzucają sztywnego schematu. Struktura dokumentu i zestaw pól w teorii: Każdy dokument w kolekcji może mieć zupełnie inną strukturę i zestaw pól. Podczas aktualizacji i wstawiania można korzystać z reguł sprawdzania poprawności, aby zapewnić jednolitość struktury dokumentu. W MongoDB złożone dane są zwykle reprezentowane przez pojedynczy obiekt, co wyraża model danych zorientowany na dokumenty. Taka struktura umożliwia jednoczesną pracę z obiektami danych zamiast przeglądania wielu elementów. Aby wstawić dokument do bazy danych przy użyciu powłoki mongo, wybierz kolekcję, a następnie ją wywołaj.

InsertOne(), jeśli chcesz dołączyć dokument jako argument w kolekcji. MongoDB udostępnia oficjalny sterownik Pythona o nazwie PyMongo, którego można używać do komunikacji z serwerem MongoDB. W kilku następnych sekcjach omówimy, jak używać tego sterownika w Pythonie, abyś mógł tworzyć własne aplikacje bazodanowe. Przyjrzymy się również różnym opcjom bazy danych MongoDB , których można używać z aplikacjami Pythona. Poniższe przykłady pomogą ci w nauce korzystania z MongoDB i Pythona. Pozwala określić niestandardowe połączenia, takie jak niestandardowe porty i hosty, przy użyciu rozszerzenia powłoki mongo. Po podłączeniu instancji MongoClient do określonego serwera MongoDB możesz uzyskać dostęp do dowolnej bazy danych skonfigurowanej przez serwer MongoDB.

Oprócz używania dostępu w stylu słownika, jeśli nazwa bazy danych nie pasuje do identyfikatora Pythona, można go użyć, jeśli nazwa bazy danych jest zgodna. Jeśli chcesz zawrzeć jednocześnie dużą liczbę dokumentów w bazie danych, możesz użyć w tym celu metody.insert_many(). Oprócz zastępowania, aktualizowania i usuwania dokumentów z bazy danych, PyMongo zapewnia inne funkcje. Może to być również sytuacja, w której Twoja aplikacja używa MongoDB okazjonalnie. Jeśli musisz nawiązać połączenie, gdy nie oczekujesz odpowiedzi, przydatne może być otwarcie połączenia w razie potrzeby. System zarządzania obiektowo- relacyjnymi bazami danych MongoEngine (ODM) jest podobny do języka SQL pod względem mapowania obiektów. Jedynym sposobem tworzenia modeli jest tworzenie klas za pomocą MongoDB.

Aby zrobić dokument za pomocą MongoEngine, musisz najpierw określić, jakie dane chcesz, aby zawierał. Ten samouczek przeprowadzi Cię przez proces korzystania z zorientowanych obiektowo funkcji języka Python w bazach danych MongoDB. Tutorial to klasa odpowiadająca kolekcji w MongoEngine. Aby utworzyć model, należy podać atrybuty klasy dla każdego z wymaganych pól. Możliwe jest również posiadanie zestawu parametrów dla każdego typu pola. Kiedy to wywołasz, PyMongo przeprowadza weryfikację danych. Funkcja save() służy do zapisywania obiektu dokumentu.

Dzięki automatycznej weryfikacji danych nie będziesz już musiał zajmować się żadnymi problemami. Każda podklasa Document ma atrybut a.objects, który umożliwia przeglądanie dokumentów w powiązanej kolekcji. Możesz także użyć MongoDB, aby dostosować się do szybko zmieniających się wymagań, ponieważ ma on wysoce elastyczny i czytelny dla człowieka model danych.

Sqlite vs. Pymongo

SQLite jest jednak dobrym wyborem do łączenia się z pojedynczą bazą danych, podczas gdy bardziej niezawodna biblioteka jest lepszym wyborem do łączenia się z wieloma bazami danych. Na przykład biblioteka PyMongo ma bardziej wszechstronny interfejs do pracy z bazami danych MongoDB.

Przykład Pythona Mongodb

Przykład MongoDB Python W tym przykładzie MongoDB Python stworzymy program łączący się z serwerem MongoDB i wykonujący podstawowe operacje, takie jak wstawianie, aktualizowanie, usuwanie i wyszukiwanie. Przed uruchomieniem tego przykładu MongoDB w Pythonie upewnij się, że masz zainstalowany MongoDB w swoim systemie. Jeśli nie, zainstaluj go stąd. Będziemy używać biblioteki PyMongo do łączenia się z serwerem MongoDB z naszego programu w Pythonie. Upewnij się więc, że masz zainstalowaną tę bibliotekę. Gdy wszystko będzie gotowe, zacznijmy od tego przykładu Pythona MongoDB.

Nie baza danych Pythona

Ponieważ dobrze skaluje się i zapewnia prosty sposób odczytu i zapisu JSON, MongoDB jest często używany jako magazyn danych dla aplikacji internetowych. Chociaż może być używany do przechowywania danych w aplikacjach Pythona, nie jest bazą danych Pythona . Więcej informacji na temat projektu bazy danych MongoDB można znaleźć w dokumentacji pod adresem http://docs.mongodb.org/en/latest/reference/database-design/.