Phenquestions
Et alternativ til dette som ble utviklet var ORM (Object Relational Mapping) rammeverk som faktisk skaper en bro for å koble databasen og programmeringsspråket du foretrekker å lage når du oppretter applikasjonen. Med Python som et av de mest populære programmeringsspråkene i år, skal vi derfor se på og sammenligne fordeler og ulemper med to av de mest populære og mest brukte ORM-ene, Django og SQLAlchemy, i denne artikkelen.
Django vs. SQLAlchemy
Både ORM-ene - Django og SQLAlchemy er to av de mest populære Python-baserte relasjonelle kartleggingsverktøyene, og hver har spesifikke, unike fordeler. La oss nå krysse undersøkelser og se på begge forskjellene side om side.
1) Data Access Layer Implementation
Django benytter seg av det som kalles den aktive postimplementeringen der en enkelt objektforekomst blir kartlagt til hver rad i databasen og data er lett tilgjengelig fra databasen. Her borte er det ikke nødvendig å sette opp skjemaet til databasen på forhånd, og disse kan enkelt brukes av brukere siden hovedideen i Django er at den kan forstå strukturen direkte, bare ved å ta en titt på databaseskjemaet. I tillegg til dette, siden det er en direkte kartlegging mellom databasen og objektet, vil enhver endring i objektet også bli oppdatert i databasen.
SQLAlchemey bruker Data Mapper-implementeringen som fungerer som mellomlaget mellom applikasjonen og databasen din og overfører data mellom disse to, samtidig som forbindelsen holdes uavhengig av hverandre. Dette gir en langt større fleksibilitet mellom de to lagene, i tillegg til å gjøre bruk av databasen på en mye mer effektiv måte.
2) Bedre med komplekse spørsmål
Både Django og SQLAlchemy er to gode ORMer som gir noen av de beste funksjonene du kan finne i relasjonelle kartleggingsverktøy. Når det gjelder mestring og håndtering av komplekse spørsmål, tar SQLAlchemy kanten da det er mye bedre å samhandle med databasen, og som et resultat kan det brukes til å skrive komplekse spørsmål uten å måtte gå tilbake til rå SQL. For å forstå dette konseptet, la oss ta en titt på følgende spørsmål skrevet i både Django og SQLAlchemy.
Django:
Fotball.gjenstander.filter (team__name = "Manchester United")SQLAlchemy:
SQLAlchemy: økt.spørring (Fotball).bli med (Fotball, lag).filter (team.navn == "Kamma Sing")Som det fremgår av syntaksen til de to ORMene, ser Django ut til å være mer abstrakt i spørringen og viser bare den etablerte forbindelsen mellom de forskjellige databasetabellene mens SQLAlchemy går i mye mer dybde. Denne forskjellen mellom de to viser at Django er mye latere og mye mer effektiv til å håndtere komplekse spørsmål.
3) Støtte for fellesskap og databaser
Både Django og SQLAlchemy er utrolig populære relasjonelle kartleggingsrammer, og de støttes av noen ekstremt fantastiske samfunn. Sistnevnte utmerker seg imidlertid over dette, siden det har et mye større samfunn sammen med en helt fantastisk dokumentasjon som er et bevis på det faktum at medlemmer av samfunnet legger inn sin tid på det. Selv om du støter på et problem, kan du enkelt legge ut innlegg på StackOverflow eller andre fora, og det vil være en stor del av folk som er villige til å hjelpe deg.
Sammen med dette støtter både Django og SQLAlchemy en stor samling databaser som MySQL, PostgreSQL, Oracle og SQLite. For brukere som allerede bruker Microsoft SQL eller planlegger å gjøre det, er SQLAlchemy igjen svaret da MSSQL gir full støtte til det.
Samlet sett har begge gode lokalsamfunn og støtter en rekke databaser, noe som er et godt tegn på den enorme kvaliteten hver av dem har.
4) Søknader
Django ble hovedsakelig designet for webapplikasjoner, og det er nettopp der det fungerer best, ettersom det har mange innebygde verktøy som skjemaintegrasjon, forhåndsvalidering og så videre; som alle er ekstremt nyttige for webapplikasjoner. I tillegg til dette, hvis du bare trenger grunnleggende spørsmål, ville Django fungere ganske bra siden det også er mye lettere å lære.
Imidlertid, hvis webapplikasjonene eller rammene dine krever litt mer komplekse spørsmål, så er SQLAlchemy den du kan gå med. I tillegg til dette, siden det samhandler direkte med databasen, kan du ganske enkelt kjøre spørringene mot databasen uten å bruke ORM. I tillegg er SQLAlchemy mye kraftigere enn Django, om enn med litt høyere læringskurve.
Konklusjon:
Både Django og SQLAlchemy er utrolig populære objekter-relasjonelle kartleggingsverktøy, med store samfunn for å sikkerhetskopiere dem og brukes i et bredt spekter av applikasjoner over hele verden. Hvilken er mer egnet for deg? Det avhenger hovedsakelig av behovene dine og hvor nøyaktig vil du bruke dem. Alt i alt er begge gode valg for å ha som ditt ORM-system.
