하디DB
HadiDB는 Python으로 작성된 가볍고 수평 확장성이 뛰어난 데이터베이스입니다.
하디디비 설치방법
pip install hadidb
사용자 HadiDB 생성
createUser()를 사용하여 예시 사용자 이름 admin 및 예시 비밀번호 admin을 사용하여 새 사용자를 생성합니다. 그런 다음 인증() 메소드를 호출하여 동일한 사용자를 인증합니다.
from HadiDB.operation import User user = User("admin", "admin") user.createUser() # Creating a new user in the HadiDB user.authentication() # Authenticating the HadiDB user
결과:
{'status': 200, 'message': 'Database user Created'}
데이터베이스, 컬렉션 및 스키마 생성
이 코드는 데이터베이스 컬렉션에 대한 사용자 자격 증명과 스키마를 설정합니다. 지정된 사용자 이름, 비밀번호, 데이터베이스 및 컬렉션이 있는 Operation 클래스를 사용하여 데이터베이스 작업을 초기화합니다. 마지막으로 제공된 데이터를 컬렉션에 삽입하고 결과를 저장합니다.
from HadiDB.operation import Operation username = "admin" password = "admin" database = "mefiz.com" collection = "authUser" schema = { "username":"Unique", "password":"Hash", "cnic":"Unique", "picture":"Image", "bio":"Text" } db = Operation(username,password,database,collection) db.create_database(schema)
데이터 삽입
컬렉션에 데이터 삽입 db.insert(data)를 사용하면 지정된 데이터베이스 컬렉션에 데이터를 삽입합니다.
from HadiDB.operation import Operation username = "admin" password = "admin" database = "mefiz.com" collection = "authUser" db = Operation(username,password,database,collection) data = { "username":"hadidb", "password":"12345", "cnic":"123232442", "picture":"user/my/hadidb.jpg", "bio":"HadiDB is the Best ;)" } result = db.insert(data) print(result)
결과:
{ 'status': 200, 'message': 'Data insert successfully', 'data': { 'username': 'hadidb', 'password': '12345', 'cnic': '123232442', 'picture': 'user/my/hadidb.jpg', 'bio': 'HadiDB is the Best ;)', 'id': 1 } }
데이터 업데이트
데이터 업데이트 db.update(1, update_data)는 제공된 update_data를 사용하여 데이터베이스에서 ID가 1인 레코드를 업데이트합니다.
from HadiDB.operation import Operation username = "admin" password = "admin" database = "mefiz.com" collection = "authUser" db = Operation(username,password,database,collection) update_data = { "username": "hadidb_update", "password": "123455", "cnic": "1232324423", "picture": "user/my/hadidb1.jpg", "bio": "HadiDB is the Best ;) update bio" } result = db.update(1,update_data) print(result)
결과:
{ 'status': 200, 'message': 'Data Update successfully', 'data': { 'username': 'hadidb_update', 'password': '123455', 'cnic': '1232324423', 'picture': 'user/my/hadidb1.jpg', 'bio': 'HadiDB is the Best ;) update bio', 'id': 1 } }
GetByID
특정 개체를 검색하려는 문서의 고유 식별자(ID) 또는 문서가 존재하지 않는 경우 오류가 발생합니다.
result = db.getbyID(1) print(result)
모든 개체 가져오기
getAll 메소드는 데이터베이스의 지정된 컬렉션에서 모든 문서를 검색합니다.
result = db.getAll() print(result)
GetByKey
getbykey 메소드는 지정된 키-값 쌍이 일치하는 데이터베이스에서 모든 문서를 검색합니다. 다중 키 값 쌍을 지원하지 않음
result = db.getbykey({ "username":"momin" }) print(result)
GetByKeys
getbykeys 함수는 암시적 AND(&&) 연산을 사용합니다. 두 조건 예(cnic 및 bio) 데이터베이스의 키 값이 일치하면 일치하는 개체를 반환합니다.
result = db.getbykeys({ "cnic":"123232442", "bio":"HadiDB is the Best ;) update bio" }) print(result)
세다
count 메소드는 데이터베이스의 지정된 컬렉션에 있는 총 문서(또는 개체) 수를 반환합니다.
result = db.count() print(result)
결과:
{'status': 200, 'count': 1}
GeyByKeyCount
getbykeyCount 메소드는 지정된 키-값 쌍이 일치하는 컬렉션의 문서 수를 계산합니다.
result = db.getbykeyCount({ "username":"momin" })
삭제
고유 식별자(id)를 기준으로 데이터베이스에서 문서를 삭제합니다
result = db.delete(1) print(result)
재사용:
{'status': 200, 'message': 'data delete successful'}
모든 데이터베이스 가져오기
Configuration 클래스의 get_database() 메소드를 사용하여 사용 가능한 모든 데이터베이스를 검색합니다
pip install hadidb
모든 컬렉션 가져오기
Configuration 클래스의 get_collection() 메서드를 사용하여 특정 데이터베이스에서 모든 컬렉션을 검색합니다.
from HadiDB.operation import User user = User("admin", "admin") user.createUser() # Creating a new user in the HadiDB user.authentication() # Authenticating the HadiDB user
특정 컬렉션의 스키마 가져오기
Configuration 클래스의 get_schema()메소드를 사용하여 특정 컬렉션의 스키마를 반환합니다.
{'status': 200, 'message': 'Database user Created'}
컬렉션 삭제
DatabaseDeletionService 클래스의 deleteCollection() 메서드를 사용하여 데이터베이스에서 특정 컬렉션을 삭제합니다.
from HadiDB.operation import Operation username = "admin" password = "admin" database = "mefiz.com" collection = "authUser" schema = { "username":"Unique", "password":"Hash", "cnic":"Unique", "picture":"Image", "bio":"Text" } db = Operation(username,password,database,collection) db.create_database(schema)
데이터베이스 삭제
DatabaseDeletionService 클래스의 deleteDatabase() 메소드를 사용하여 데이터베이스를 삭제합니다.
from HadiDB.operation import Operation username = "admin" password = "admin" database = "mefiz.com" collection = "authUser" db = Operation(username,password,database,collection) data = { "username":"hadidb", "password":"12345", "cnic":"123232442", "picture":"user/my/hadidb.jpg", "bio":"HadiDB is the Best ;)" } result = db.insert(data) print(result)
GitHub : https://github.com/MominIqbal-1234/hadidb
사이트 확인 : https://mefiz.com
개발자 : Momin Iqbal
위 내용은 HadiDB: 가볍고 수평으로 확장 가능한 Python 데이터베이스의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB


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