Phenquestions
Ett alternativ till detta som utvecklats var ORM-ramarna (Object Relational Mapping) som faktiskt skapar en bro för att ansluta databasen och det programmeringsspråk som du föredrar att använda när du skapar din applikation. Med Python som ett av de mest populära programmeringsspråken i år ska vi därför ta en titt på och jämföra fördelarna och nackdelarna med två av dess mest populära och mest använda ORM, Django och SQLAlchemy, i den här artikeln.
Django vs. SQLAlchemy
Båda ORM: erna - Django och SQLAlchemy är två av de mest populära Python-baserade Relational Mapping-verktygen och var och en har sina egna specifika, unika fördelar. Låt oss nu korsundersöka och titta på båda deras skillnader sida vid sida.
1) Implementering av dataåtkomstskikt
Django använder sig av vad som kallas den aktiva postimplementeringen där en enda objektinstans mappas till varje rad i databasen och data är lättillgängliga från databasen. Härifrån är det inte nödvändigt att ställa in schemat för databasen i förväg och dessa kan lätt användas av användare eftersom huvudidén i Django är att den kan förstå strukturen direkt, helt enkelt genom att titta på databasschemat. Eftersom det är en direkt mappning mellan databasen och objektet kommer dessutom varje ändring av objektet att uppdateras i databasen.
SQLAlchemey använder Data Mapper-implementeringen som fungerar som mellanskiktet mellan din applikation och databas och överför data mellan dessa två samtidigt som deras anslutning är oberoende av varandra. Detta möjliggör en mycket större flexibilitet mellan de två skikten, liksom att använda databasen på ett mycket mer effektivt sätt.
2) Bättre med komplexa frågor
Både Django och SQLAlchemy är två utmärkta ORM: er som ger några av de bästa funktionerna som du kan hitta i relationsmappningsverktyg. När det gäller att hantera och hantera komplexa frågor tar SQLAlchemy kanten eftersom det är mycket bättre att interagera med databasen och som ett resultat kan det användas för att skriva komplexa frågor utan att behöva gå tillbaka till rå SQL. För att förstå detta koncept, låt oss ta en titt på följande frågor skrivna i både Django och SQLAlchemy.
Django:
Fotboll.föremål.filter (team__name = "Manchester United")SQLAlchemy:
SQLAlchemy: session.fråga (fotboll).gå med (fotboll, lag).filter (Team.namn == "Kamma Sing")Som framgår av syntaxen för de två ORM: erna verkar Django vara mer abstrakt i sin fråga och visar bara den etablerade kopplingen mellan de olika databastabellerna medan SQLAlchemy går djupare. Denna skillnad mellan de två visar att Django är mycket latare och mycket effektivare för att hantera komplexa frågor.
3) Stöd för community och databaser
Både Django och SQLAlchemy är oerhört populära ramverk för relationell kartläggning, och de stöds av några extremt fantastiska samhällen. Det senare utmärker sig emellertid över detta eftersom det har ett mycket större samhälle tillsammans med en helt fantastisk dokumentation som bevisar det faktum att samhällsmedlemmar lägger in sin tid i det. Även om du stöter på något problem kan du enkelt posta på StackOverflow eller andra forum och det kommer att finnas en stor del av människor som är villiga att hjälpa dig.
Tillsammans med detta stöder både Django och SQLAlchemy en stor samling databaser som MySQL, PostgreSQL, Oracle och SQLite. För användare som redan använder Microsoft SQL eller planerar att göra det, är SQLAlchemy återigen svaret eftersom MSSQL ger full support till det.
Sammantaget har båda fantastiska samhällen och stöder en mängd olika databaser, vilket är ett bra tecken på den enorma kvaliteten som var och en av dem har.
4) Applikationer
Django var huvudsakligen utformad för webbapplikationer och det är just där det fungerar bäst, eftersom det har många inbyggda verktyg som formintegration, förvalidering och så vidare; som alla är extremt användbara för webbapplikationer. Utöver detta, om du bara behöver grundläggande frågor, skulle Django fungera ganska bra eftersom det också är mycket lättare att lära sig.
Men om dina webbapplikationer eller ramar kräver lite mer komplexa frågor, är SQLAlchemy den som du kan gå med. Utöver detta, eftersom det interagerar direkt med databasen, kan du helt enkelt köra frågorna mot databasen utan att använda ORM. Dessutom är SQLAlchemy mycket kraftfullare än Django, om än med lite högre inlärningskurva.
Slutsats:
Både Django och SQLAlchemy är oerhört populära objektrelationsmappningsverktyg, med stora samhällen för att säkerhetskopiera dem och används i ett brett spektrum av applikationer över hela världen. Vilken passar bäst för dig? Det beror främst på vad dina krav är och var exakt vill du använda dem. Sammantaget är båda utmärkta val att ha som ditt ORM-system.
