В данной статье мы рассмотрим, что такое базы данных и какие из них чаще всего используются, если речь идет о разработке на Python.

Пожалуй, начнем с определения. База данных – это абстракция над файловой системой операционной системы, которая значительно упрощает создание приложений, создающих, читающих, обновляющих и удаляющих различные данные.

Зачем нужны базы данных?

На высоком уровне веб-приложения хранят данные и представляют их пользователям в удобном виде. Например, Google хранит данные о дорогах и предоставляет маршруты для проезда из одного места в другое при каждом использовании вами Google Maps. Строить такие маршруты движения возможно благодаря тому, что данные хранятся в структурированном формате.

Базы данных делают структурированное хранилище надежным и быстрым. Они также дают представление о том, как данные должны сохраняться и извлекаться. В результате, создавая каждое новое приложение, вы не обдумываете заново, что делать с данными.

Для управления созданием и использованием баз данных создано много реализаций СУБД — систем управления базами данных. Примеры СУБД — PostgreSQL, MySQL, SQLite. Также существуют нереляционные базы данных — NoSQL.

Марк Лутц «Изучаем Python»

Скачивайте книгу у нас в телеграм

Скачать ×

Реляционные базы данных

В веб-разработке на Python чаще всего используются реляционные базы данных.

В этих базах данные хранятся в виде серии таблиц. Взаимосвязи между таблицами создаются при помощи внешних ключей. (Само определение «реляционные» происходит от англ. relations — «связи, отношения», — прим. перев.)

Внешний ключ – это уникальная ссылка из одной строки в реляционной таблице на другую строку, которая чаще всего находится в другой таблице, хотя может быть и в той же самой.

Реализации хранилищ баз данных различаются по сложности. SQLite — СУБД, встроенная в Python — создает один файл для всех данных каждой базы данных.

Другие СУБД, такие как PostgreSQL, MySQL, Oracle и Microsoft SQL Server, имеют более сложные схемы хранения. Кроме того, они предлагают дополнительные расширенные функции, полезные для хранения данных веб-приложений. Например:

1. Репликация данных между главной базой данных и одним или несколькими подчиненными экземплярами, доступными только для чтения.
2. Расширенные типы столбцов, которые могут эффективно хранить полуструктурированные данные, такие как JSON (JavaScript Object Notation).
3. Сегментирование, которое позволяет горизонтально масштабировать несколько баз данных, каждая из которых служит экземпляром для чтения и записи, за счет задержки в согласованности данных.
4. Мониторинг, статистика и другая полезная информация о выполнении для схем и таблиц базы данных.

Обычно веб-приложения начинаются с одного экземпляра базы данных, например PostgreSQL, с простой схемой. Со временем схема базы данных превращается в более сложную структуру с использованием миграций. При этом возрастает потребность в расширенных функциях, таких как репликация, сегментирование и мониторинг, поскольку использование базы данных становится более интенсивным.

Наиболее распространенные базы данных для веб-приложений на Python

PostgreSQL и MySQL – две наиболее распространенные базы данных с открытым исходным кодом для хранения данных веб-приложений на Python.

SQLite – это база данных, которая хранится в одном файле на диске. SQLite встроена в Python, но предназначена только для доступа по одному соединению за раз. Поэтому настоятельно рекомендуется не запускать производственное веб-приложение с SQLite. Эта база данных хороша для учебных проектов, когда вы только осваиваете, как всё работает.

Для продакшена же лучше использовать PostgreSQL или MySQL, или другую базу данных, в том числе нереляционную – всё зависит от специфики вашего приложения.

База данных PostgreSQL

PostgreSQL – это рекомендуемая реляционная СУБД для работы с веб-приложениями на Python. Функционал PostgreSQL, его активное развитие и улучшение, а также стабильность послужили причиной использования этой СУБД в бэкенде миллионов приложений, существующих сегодня в сети.

База данных MySQL

MySQL – еще одна практичная реализация СУБД для приложений, написанных на Python. Имеет открытый исходный код.

MySQL проще в освоении, чем PostgreSQL, но не так богата функциями.

Подключение к базе данных с помощью Python

Для работы с реляционной базой данных с использованием Python нужны библиотеки. Наиболее распространенные библиотеки для реляционных баз данных:

• psycopg2 (исходный код) для PostgreSQL.
• MySQLdb (исходный код) для MySQL. Обратите внимание, что разработка этого драйвера в основном заморожена. Поэтому будет целесообразно обратить внимание на альтернативные варианты, если в бэкенде вашего приложения используется MySQL.
• cx_Oracle (исходный код) для Oracle Database.

Поддержка SQLite встроена во все версии Python 2.7+, поэтому отдельная библиотека для подключения не требуется. Просто импортируйте sqlite3 (import sqlite3), и можно начинать работатьтоirметоyey.

Объектно-реляционное отображение

Объектно-реляционное отображение (англ. object-relational mapping, ORM) позволяет разработчикам получать доступ к данным из бэкенда при помощи Python-кода, а не SQL-запросов. Все структуры веб-приложений по-разному обрабатывают интеграцию ORM. По объектно-реляционному отображению есть множество ресурсов, так что вы без проблем разберетесь в этой теме.

Размещение баз данных на стороннем сервере

Многие компании предлагают свои серверы для хостинга баз данных. В услугах, предоставляемых такими компаниями, часто есть автоматическое резервное копирование и восстановление, усиленные настройки безопасности и простое вертикальное масштабирование.

• Amazon Relational Database Service (RDS) предоставляет предварительно настроенные экземпляры MySQL и PostgreSQL. Экземпляры можно масштабировать до больших или меньших конфигураций в зависимости от требований к хранилищу и производительности.
• Google Cloud SQL – это сервис для работы с серверами MySQL, PostgreSQL и SQL. Позволяет управлять базами данных, делать бэкапы, репликации и вносить автоматические исправления. Cloud SQL интегрируется с Google App Engine, но также может использоваться и независимо.
• BitCan предоставляет размещение баз данных MySQL и MongoDB с обширными услугами резервного копирования.
• ElephantSQL – это SaaS-компания, которая размещает базы данных PostgreSQL и управляет конфигурацией сервера, резервным копированием и подключением к данным поверх экземпляров Amazon Web Services.

Полезные источники для изучения баз данных

Для того, чтобы хорошенько разобраться в базах данных, вам потребуется немало времени для изучения различных книг и туториалов. Ниже вы можете ознакомиться со списком книг и видеокурсов по данной тематике.

Книги для изучения баз данных:

1. «Изучаем SQL», автор — Алан Бьюли. Эта книга отлично подойдет для новичков, только начинающих знакомиться с обширным миром баз данных.
2. «SQL», автор — Крис Фиайли. В этой книге подробно и на примерах разбирается использование языка запросов SQL для решения разных задач.
3. «SQL. Сборник рецептов», автор — Энтони Молинаро. Данное пособие подойдет тем, кто уже имеет определенные знания об SQL и хочет развивать свои навыки.
4. «SQL. Библия пользователя», авторы — Алекс Кригель и др., 2-е издание. Уникальность книги в том, что в ней приведены примеры реализации различных запросов на трех основных диалектах ведущих СУБД.
5. «Семь баз данных за семь недель. Введение в современные базы данных и идеологию NoSQL», авторы — Эрик Редмонд, Джим Р. Уилсон. В данной книге рассказывается в основном о нереляционных базах данных. Вы узнаете об особенностях таких СУБД, как Redis, Neo4J, CouchDB, MongoDB, HBase, PostgreSQL и Riak.
6. «Работа с PostgreSQL: настройка и масштабирование», автор — А. Ю. Васильев. Это справочник по настройке и масштабированию  PostgreSQL и тонкостям его использования.

Видеокурсы:

Если же вы больше предпочитаете видеоуроки и курсы, то существует множество источников для любого уровня подготовки. Ниже приведены примеры таких источников. Они в основном рассчитаны для новичков:

• Основы баз данных
• Изучение SQL для начинающих
• Видеокурс по базам данных от Технопарка
• Python and MySQL: Database Manipulation with Python

Контрольный чеклист для изучения баз данных

1. Установите PostgreSQL на свой сервер или персональный компьютер. Если вы используете Ubuntu, запустите sudo apt-get install postgresql.
2. Убедитесь, что в зависимостях вашего приложения есть библиотека psycopg2.
3. Настройте свое веб-приложение для подключения к экземпляру PostgreSQL.
4. Создавайте модели в ORM с помощью встроенного ORM Django или SQLAlchemy с Flask.
5. Создайте таблицы своей базы данных или синхронизируйте модели ORM с экземпляром PostgreSQL, если вы используете ORM.
6. Начните создавать, читать, обновлять и удалять данные в базе данных из вашего веб-приложения.

Заключение

В этой статье мы кратко рассказали про базы данных в Python. Обсудили, какие они бывают и в чем особенности использования той или иной СУБД. Также мы дали вам подборки книг и видеоматериалов для дальнейшего изучения баз данных. Надеемся, что вам все это пригодится. Успехов в освоении баз данных и написании кода!

На основе статьи «Databases».