HADIDB : 가벼운 고급 확장 가능한 파이썬 데이터베이스
HadIDB (HadIDB)는 파이썬으로 작성된 가벼운 데이터베이스입니다.
HadIDB를 설치하십시오
PIP를 사용하여 설치 :
<code class="language-bash">pip install hadidb</code>
사용자 관리
사용자 만들기 : createuser()
메소드 새 사용자를 만듭니다. authentication()
메소드는 사용자의 신원을 인증합니다.
<code class="language-python">from hadidb.operation import user user_obj = user("admin", "admin") user_obj.createuser() # 创建用户user_obj.authentication() # 验证用户</code>
결과 예를 반환합니다.
<code class="language-json">{'status': 200, 'message': 'database user created'}</code>
데이터베이스, 수집 및 스키마 생성
다음 코드 스 니펫은 사용자 자격 증명을 설정하는 방법, 데이터베이스 수집 스키마 및 데이터 삽입 방법을 보여줍니다.
<code class="language-python">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)</code>
데이터 작동
- 데이터 삽입 :
db.insert(data)
메소드는 데이터를 삽입합니다.
<code class="language-python">data = { "username": "hadidb", "password": "12345", "cnic": "123232442", "picture": "user/my/hadidb.jpg", "bio": "hadidb is the best ;)" } result = db.insert(data) print(result)</code>
결과 예를 반환합니다.
<code class="language-json">{ '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 } }</code>
- 업데이트 데이터 :
db.update(1, update_data)
메소드가 데이터를 업데이트합니다.
<code class="language-python">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)</code>
ID :
db.getbyid(1)
메소드 ID별로 데이터를 가져옵니다.모든 데이터를 가져옵니다 :
db.getall()
메소드는 모든 데이터를 가져옵니다.키를 눌러 데이터를 얻으려면
db.getbykey()
및db.getbykeys()
메소드 키를 사용하여 데이터를 가져옵니다.카운트 :
db.count()
메소드의 데이터 통계 수입니다.db.getbykeycount()
메소드는 지정된 키 값 쌍과 일치하는 데이터 수를 계산합니다.데이터 삭제 :
db.delete(1)
메소드는 데이터를 삭제합니다.
데이터베이스 및 수집 관리
모든 데이터베이스를 가져옵니다.
configuration().get_database()
메소드는 모든 데이터베이스를 가져옵니다.모든 컬렉션을 가져옵니다 :
configuration(database).get_collection()
메소드는 지정된 데이터베이스의 모든 모음을 가져옵니다.패턴을 가져옵니다 :
configuration(database, collection).get_schema()
메소드는 지정된 컬렉션의 패턴을 가져옵니다.Collection 삭제 :
databasedeletionservice().deletecollection()
메소드 삭제 수집.데이터베이스 삭제 :
databasedeletionservice().deleteDatabase()
메소드는 데이터베이스를 삭제합니다.
프로젝트 링크
- github : https://www.php.cn/link/4b0a618db23379c77f818cf569050d
- 웹 사이트 : https://www.php.cn/link/a2642f3f2bd5c4424bb169ac8367257f
- 개발자 : Moming Iqbal
이 버전은 원본 텍스트를 개편하고 독창적이고 읽기 쉽게 읽을 수 있도록 원본 텍스트를 개편하고 연마했으며 코드 섹션을 쉽게 이해할 수 있도록 포맷했습니다. 모든 이미지 링크가 유지됩니다.
위 내용은 hadidb : 파이썬의 가볍고 수평 확장 가능한 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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