Django vs. SQLAlchemy-Vergleich

Da im Laufe der Zeit immer mehr Technologien entwickelt und verbessert werden, wächst die Zahl der Benutzer, die auf das Internet zugreifen, noch mehr, und als Folge davon wächst die Datenmenge, mit der Unternehmen und Organisationen umgehen müssen, exponentiell. Um erfolgreich zu sein, braucht ein Unternehmen Tools und eine Infrastruktur, die mit diesen großen Datenmengen problemlos umgehen können. Genau hier kommt die Datenbank ins Spiel, die hauptsächlich auf die Speicherung und Sammlung von Daten ausgelegt ist. Darüber hinaus ermöglicht die organisierte Form den Benutzern die einfache Verwaltung und den Zugriff auf den Datensatz. Datenbanken selbst benötigen ein Managementsystem, das es ihnen ermöglicht, die Daten zu speichern und darauf zuzugreifen. Meistens wird die Sprache SQL verwendet, um Operationen in einer Datenbank auszuführen, aber wenn Ihre Anwendung wächst und komplexer wird, wird es extrem schwierig, eine Vorstellung davon zu haben, was genau jede Operation macht.

Als Alternative dazu wurden die ORM-Frameworks (Object Relational Mapping) entwickelt, die tatsächlich eine Brücke zwischen der Datenbank und der Programmiersprache bilden, die Sie bei der Erstellung Ihrer Anwendung bevorzugen. Da Python in diesem Jahr eine der beliebtesten Programmiersprachen ist, werden wir uns daher in diesem Artikel die Vor- und Nachteile von zwei seiner beliebtesten und am häufigsten verwendeten ORMs, Django und SQLAlchemy, ansehen und vergleichen and.

Django vs. SQLAlchemie

Sowohl die ORMs – Django als auch SQLAlchemy sind zwei der beliebtesten Python-basierten relationalen Mapping-Tools und jedes hat seine eigenen spezifischen, einzigartigen Vorteile advantages. Lassen Sie uns nun ein Kreuzverhör durchführen und ihre beiden Unterschiede nebeneinander betrachten.

1) Implementierung der Datenzugriffsschicht

Django verwendet die sogenannte Active-Record-Implementierung, bei der jeder Zeile der Datenbank eine einzelne Objektinstanz zugeordnet wird und auf die Daten aus der Datenbank leicht zugegriffen werden kann. Hier ist es nicht notwendig, das Schema der Datenbank im Voraus einzurichten und diese können von Benutzern leicht verwendet werden, da die Hauptidee von Django darin besteht, die Struktur direkt zu verstehen, indem man einfach einen Blick auf das Datenbankschema wirft. Da es sich außerdem um eine direkte Zuordnung zwischen Datenbank und Objekt handelt, wird jede Änderung am Objekt auch in der Datenbank aktualisiert.

SQLAlchemey verwendet die Data Mapper-Implementierung, die als mittlere Schicht zwischen Ihrer Anwendung und Datenbank fungiert und Daten zwischen diesen beiden überträgt, während ihre Verbindung unabhängig voneinander bleibt. Dies ermöglicht eine weitaus größere Flexibilität zwischen den beiden Schichten sowie eine wesentlich effizientere Nutzung der Datenbank.

2) Besser mit komplexen Abfragen

Sowohl Django als auch SQLAlchemy sind zwei ausgezeichnete ORMs, die einige der besten Funktionen bieten, die Sie in relationalen Mapping-Tools finden können. In Bezug auf die Bewältigung komplexer Abfragen und den Umgang mit komplexen Abfragen hat SQLAlchemy die Nase vorn, da es viel besser mit der Datenbank interagiert und daher zum Schreiben komplexer Abfragen verwendet werden kann, ohne auf rohes SQL zurückgreifen zu müssen. Um dieses Konzept zu verstehen, werfen wir einen Blick auf die folgenden Abfragen, die sowohl in Django als auch in SQLAlchemy geschrieben wurden.

Django:

Fußball.Objekte.filter(team__name="Manchester United")

SQLAlchemie:

SQLAlchemy: Sitzung.Abfrage (Fußball).beitreten (Fußball, Mannschaft).filtern (Team.name=="Kamma Sing")

Wie aus der Syntax der beiden ORMs hervorgeht, scheint Django in seiner Abfrage abstrakter zu sein und zeigt nur die hergestellte Verbindung zwischen den verschiedenen Datenbanktabellen, während SQLAlchemy viel tiefer geht. Dieser Unterschied zwischen den beiden zeigt, dass Django viel fauler und effektiver im Umgang mit komplexen Anfragen ist.

3) Community- und Datenbankunterstützung

Sowohl Django als auch SQLAlchemy sind äußerst beliebte relationale Mapping-Frameworks, und sie werden von einigen extrem erstaunlichen Communities unterstützt. Letzteres zeichnet sich jedoch dadurch aus, dass es eine viel größere Community zusammen mit einer absolut beeindruckenden Dokumentation hat, die davon zeugt, dass Community-Mitglieder ihre Zeit dafür investieren. Selbst wenn Sie auf ein Problem stoßen, können Sie ganz einfach in StackOverflow oder anderen Foren posten und es wird eine große Anzahl von Leuten geben, die Ihnen helfen wollen.

Darüber hinaus unterstützen sowohl Django als auch SQLAlchemy eine große Sammlung von Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL, Oracle und SQLite. Für Benutzer, die bereits Microsoft SQL verwenden oder dies planen, ist SQLAlchemy wieder die Antwort, da MSSQL dies vollständig unterstützt.

Insgesamt haben beide großartige Communities und unterstützen eine Vielzahl von Datenbanken, was ein gutes Zeichen für die immense Qualität ist, die jede von ihnen besitzt.

4) Anwendungen

Django wurde hauptsächlich für Webanwendungen entwickelt und funktioniert genau dort am besten, da es viele integrierte Tools wie Formularintegration, Vorvalidierung usw. enthält. die alle für Webanwendungen äußerst nützlich sind. Wenn Sie darüber hinaus nur grundlegende Abfragen benötigen, würde Django ganz gut funktionieren, da es auch viel einfacher zu erlernen ist.

Wenn Ihre Webanwendungen oder Frameworks jedoch etwas komplexere Abfragen erfordern, ist SQLAlchemy die richtige Wahl. Da es außerdem direkt mit der Datenbank interagiert, können Sie die Abfragen einfach gegen die Datenbank ausführen, ohne das ORM tatsächlich zu verwenden. Außerdem ist SQLAlchemy viel leistungsfähiger als Django, wenn auch mit einer etwas höheren Lernkurve.

Fazit:

Sowohl Django als auch SQLAlchemy sind äußerst beliebte objektrelationale Mapping-Tools, die von großen Communities unterstützt werden und in einer Vielzahl von Anwendungen auf der ganzen Welt verwendet werden. Welcher ist besser für dich geeignet? Das hängt hauptsächlich davon ab, welche Anforderungen Sie haben und wo genau Sie diese einsetzen möchten. Alles in allem sind beide eine ausgezeichnete Wahl für Ihr ORM-System.