Django vs. Sqlalchemy sammenligning

Etter hvert som mer og mer teknologi utvikles og forbedres over tid, vokser antall brukere som får tilgang til internett enda mer, og som et resultat av det vokser datamengden som bedrifter og organisasjoner må håndtere eksponentielt eksponentielt. For at et selskap skal lykkes, må det ha verktøy og infrastruktur som enkelt kan håndtere disse store datasettene. Det er nøyaktig her databasen kommer inn i bildet som hovedsakelig er designet for lagring og innsamling av data. Dessuten lar den organiserte skjemaet brukere enkelt administrere og få tilgang til datasettet. Databasen krever selv et styringssystem som lar dem lagre og gi tilgang til dataene. Stort sett brukes språk SQL til å utføre operasjoner i en database, men når applikasjonen din vokser og blir mer kompleks, blir det ekstremt vanskelig å ha en ide om hva nøyaktig hver operasjon gjør.

Et alternativ til dette som ble utviklet var ORM (Object Relational Mapping) rammer som faktisk skaper en bro i å koble til databasen og programmeringsspråket du foretrekker å bruke når du lager applikasjonen din. Med at Python er et av de mest populære programmeringsspråkene i år, skal vi derfor ta en titt på og sammenligne fordeler og ulemper med to av de mest populære og mye brukte ORM -ene, Django og Sqlalchemy, i denne artikkelen.

Django vs. Sqlalchemy

Både Orms - Django og Sqlalchemy er to av de mest populære Python -baserte relasjonelle kartleggingsverktøyene, og hver og en har spesifikke, unike fordeler med sin egen. La oss nå krysse undersøkelser og se på begge forskjellene deres side om side.

1) Implementering av datatilgangslag

Django benytter seg av det som kalles den aktive postimplementeringen der en enkelt objektforekomst er kartlagt til hver rad i databasen og data er lett tilgjengelig fra databasen. Her borte er det ikke nødvendig å sette opp skjemaet for databasen på forhånd, og disse kan lett brukes av brukere siden hovedideen i Django er at den kan forstå strukturen direkte, ganske enkelt ved å se på databaseskjemaet. I tillegg til dette, siden det er en direkte kartlegging mellom databasen og objektet, vil enhver endring til objektet også bli oppdatert i databasen.

SqlalChemey bruker implementeringen. Dette gir en langt større fleksibilitet mellom de to lagene i tillegg til å bruke databasen på en mye mer effektiv måte.

2) Bedre med komplekse spørsmål

Både Django og Sqlalchemy er to utmerkede ORM -er 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 den er mye bedre til å samhandle med databasen, og som et resultat kan den brukes til å skrive komplekse spørsmål uten å måtte gå tilbake til Raw SQL. For å forstå dette konseptet, la oss se på følgende spørsmål skrevet i både Django og Sqlalchemy.

Django:

Fotball.objekter.Filter (Team__Name = "Manchester United")

Sqlalchemy:

Sqlalchemy: økt.spørring (fotball).Bli med (fotball, lag).Filter (team.Navn == "Kamma Sing")

Som det fremgår av syntaks for de to ORM -ene, ser Django ut til å være mer abstrakt i spørringen og bare viser 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) Fellesskap og databaser støtter

Både Django og Sqlalchemy er enormt populære relasjonelle kartleggingsrammer, og de støttes av noen ekstremt fantastiske samfunn. Sistnevnte utmerker seg imidlertid over dette ettersom det har et mye større samfunn sammen med en helt fantastisk dokumentasjon som er vitnesbyrd om at samfunnsmedlemmer har satt inn tiden sin i det. Selv om du møter noe problem, kan du enkelt legge ut på StackOverflow eller andre fora, og det vil være en stor del av mennesker som er villige til å hjelpe deg.

Sammen med dette støtter både Django og Sqlalchemy en stor samling av databaser som MySQL, PostgreSQL, Oracle og Sqlite. For brukere som allerede bruker Microsoft SQL eller planlegger å, er SQLalchemy nok en gang svaret da MSSQL gir full støtte til det.

Totalt sett har begge gode samfunn og støtter en rekke databaser, noe som er et godt tegn på den enorme kvaliteten som hver av dem besitter.

4) Søknader

Django var hovedsakelig designet for webapplikasjoner, og det er nettopp der det fungerer best, ettersom det har mange innebygde verktøy som formintegrasjon, pre-validering og så videre; som alle er ekstremt nyttige for webapplikasjoner. I tillegg til dette, hvis du bare trenger grunnleggende spørsmål, vil Django fungere ganske bra siden det også er mye lettere å lære.

Imidlertid, hvis webapplikasjonene eller rammene dine krever litt mer komplekse spørsmål, er Sqlalchemy den som går med. I tillegg til dette, siden det samhandler direkte med databasen, kan du ganske enkelt kjøre spørsmålene mot databasen uten å bruke ORM. Pluss at Sqlalchemy er mye kraftigere enn Django, om enn med litt høyere læringskurve.

Konklusjon:

Både Django og Sqlalchemy er enormt populære objektrelasjonelle kartleggingsverktøy, og har store samfunn for å sikkerhetskopiere dem og brukes i en lang rekke applikasjoner over hele kloden. Hvilken er mer egnet for deg? Det avhenger hovedsakelig av hva kravene dine trenger, og hvor nøyaktig vil du bruke dem. Alt i alt er begge utmerkede valg for å ha som ORM -systemet.