Cơ sở dữ liệu nào chúng ta có thể sử dụng với Python?

Python là ngôn ngữ lập trình cấp cao với cú pháp dễ sử dụng và nhiều ứng dụng

Không có gì ngạc nhiên khi nó đã trở thành một trong những ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất hiện nay, vì vậy điều quan trọng là phải có cơ sở dữ liệu tốt nhất cho Python hoạt động tốt với Python

Hãy cùng xem 5 cơ sở dữ liệu tốt nhất hoạt động tốt với Python

Mục lục

5 cơ sở dữ liệu tốt nhất cho Python là gì?

Dưới đây là 5 cơ sở dữ liệu tốt nhất cho python hoạt động tốt nhất năm 2023

1. mysql
2. MongoDB
3. PostgreSQL
4. SQLite
5. làm lại

Đọc tiếp để tìm hiểu về cách mỗi người trong số họ hoạt động tốt với Python

Nhà phân tích dữ liệu VS Nhà phân tích BI. 7 phím D

Vui lòng bật JavaScript

Nhà phân tích dữ liệu VS Nhà phân tích BI. 7 điểm khác biệt chính

1. mysql

Tổng quan

MySQL là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ nguồn mở hoạt động tốt với Python

Cơ sở dữ liệu quan hệ lưu trữ dữ liệu dưới dạng bảng, có thể được liên kết với nhau để tạo mối quan hệ giữa các phần dữ liệu khác nhau

Cơ sở dữ liệu MySQL phổ biến cho các ứng dụng web, trang thương mại điện tử và các dự án quy mô lớn khác

Khi sử dụng Python để truy cập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, bạn sẽ yêu cầu cơ sở dữ liệu có nhiều lựa chọn thư viện Python SQL

Trong trường hợp này, MySQL có một vài lựa chọn

• mysqlclient
• mysql-connector-python
• PyMySQL

Các trình kết nối này cho phép bạn viết các truy vấn SQL trong mã Python của mình. Điều này làm cho nó trở nên tuyệt vời cho việc phân tích dữ liệu vì các câu lệnh truy vấn dữ liệu có thể được nhúng vào tập lệnh Python của bạn để làm sạch dữ liệu

Thuận lợi

• Dễ sử dụng và hiểu
• Có một số gói để truy cập MySQL thông qua Python, chẳng hạn như mysqlclient, mysql-connector-python và PyMySQL
• Cung cấp hiệu suất cao, khả năng mở rộng và độ tin cậy
• Có nhiều tính năng để lưu trữ, sao lưu, phục hồi, sao chép và bảo mật dữ liệu

ví dụ

MySQL có thể được sử dụng cùng với Python trong một số ứng dụng khác nhau như

• phát triển web
• Phân tích và trực quan hóa dữ liệu
• kinh doanh thông minh

2. MongoDB

Tổng quan

MongoDB là một hệ thống cơ sở dữ liệu NoSQL hướng tài liệu phù hợp nhất để lưu trữ lượng lớn dữ liệu

Nó sử dụng cấu trúc giống như JSON được gọi là BSON để lưu trữ thông tin thay vì có các chức năng cơ sở dữ liệu quan hệ, giúp các nhà phát triển làm việc với dữ liệu dễ dàng hơn

Sử dụng Python, bạn có thể truy cập MongoDB thông qua thư viện pymongo. Điều này cho phép mã Python của bạn đọc và ghi dữ liệu từ MongoDB

Thuận lợi

• Sử dụng cấu trúc lưu trữ dữ liệu dựa trên tài liệu linh hoạt để lưu trữ dữ liệu
• Khả năng mở rộng và hiệu suất cao cho các bộ dữ liệu lớn hơn
• Tích hợp hoàn toàn với Python thông qua thư viện pymongo, cho phép các nhà phát triển làm việc với MongoDB mà không cần phải học một ngôn ngữ mới

ví dụ

MongoDB có thể được sử dụng cùng với Python để lưu trữ lượng lớn thông tin trong các ứng dụng như

• Hệ thống quản lý nội dung
• phân tích thời gian thực
• Nền tảng truyền thông xã hội

3. PostgreSQL

Tổng quan

PostgreSQL là một phần mềm hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ đối tượng nguồn mở phù hợp nhất cho các ứng dụng web và phân tích dữ liệu

Nó có nhiều tính năng giúp nó trở nên tuyệt vời khi làm việc với Python, chẳng hạn như hỗ trợ ngôn ngữ thủ tục, trình kích hoạt, thủ tục được lưu trữ, chức năng do người dùng xác định và chế độ xem

Điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời để sử dụng trong khoa học dữ liệu và phân tích

Các nhà phát triển Python có thể truy cập PostgreSQL thông qua thư viện psycopg2

Thuận lợi

• Hỗ trợ nhiều loại dữ liệu và hoạt động cơ sở dữ liệu nâng cao như tham gia và giao dịch
• Có một loạt các tính năng về bảo mật, khả năng mở rộng, đồng thời và độ tin cậy
• Dễ dàng tích hợp với Python thông qua thư viện psycopg2

ví dụ

PostgreSQL có thể được sử dụng cùng với Python theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như

• Khoa học dữ liệu và phân tích
• Phân tích dữ liệu không gian địa lý
• Ứng dụng kinh doanh thông minh

4. SQLite

Tổng quan

SQLite là một phần mềm hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ SQL mã nguồn mở được biết đến nhiều nhất vì tính đơn giản và nhẹ

Nó là một công cụ nhẹ và độc lập, không yêu cầu máy chủ hoặc thiết lập phức tạp khác

Điều này làm cho nó trở nên tuyệt vời khi làm việc với các tập dữ liệu nhỏ, chẳng hạn như ứng dụng web hoặc ứng dụng dành cho thiết bị di động

Người dùng Python thường sử dụng SQLite với Jupyter Notebooks vì khả năng tích hợp liền mạch của nó. Thư viện Python SQL tốt nhất để sử dụng cho việc này là SQLite3

Bạn thậm chí có thể viết một truy vấn SQL từ bên trong khối mã Python của mình

Thuận lợi

• Trọng lượng nhẹ và độc lập, không yêu cầu thiết lập phức tạp hoặc cài đặt máy chủ
• Hiệu suất nhanh và đáng tin cậy với các tập dữ liệu nhỏ
• Dễ dàng sử dụng với Python thông qua thư viện sqlite3

ví dụ

Cơ sở dữ liệu SQLite có thể được sử dụng cùng với Python trong một số ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như

• Phân tích dữ liệu khám phá
• Tạo các ứng dụng web

Vì cơ sở dữ liệu SQLite rất nhẹ nên chúng có thể là cách tốt nhất để làm việc với các tập dữ liệu nhỏ, chẳng hạn như ứng dụng web hoặc ứng dụng di động

5. làm lại

Tổng quan

Redis là kho lưu trữ cấu trúc dữ liệu trong bộ nhớ nguồn mở được sử dụng phổ biến với Python

Nó phù hợp nhất cho bộ nhớ đệm, hàng đợi nhắn tin và các ứng dụng khác yêu cầu truy cập dữ liệu thời gian thực

Nó lưu trữ dữ liệu ở định dạng cặp khóa-giá trị và hỗ trợ nhiều loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như chuỗi, hàm băm, danh sách và bộ

Redis thường được sử dụng với Python thông qua thư viện redis-py

Điều này cho phép bạn lưu trữ và truy xuất dữ liệu từ Redis bằng Python một cách nhanh chóng và dễ dàng

Thuận lợi

• Tốc độ và hiệu suất cao do cấu trúc lưu trữ trong bộ nhớ của nó
• Khả năng tương thích với các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như chuỗi, hàm băm, danh sách và bộ
• Tích hợp với Python thông qua thư viện redis-py

ví dụ

Redis có thể được sử dụng cùng với Python trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như

• Lưu trữ dữ liệu từ các yêu cầu web
• Lưu trữ phiên người dùng trong ứng dụng web
• Tạo hàng đợi tin nhắn cho các tác vụ xử lý công việc

Câu hỏi liên quan

DB nào tốt nhất cho Python?

MySQL là tốt nhất cho Python. Nó là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu mã nguồn mở, đáng tin cậy và mạnh mẽ được sử dụng trong nhiều ứng dụng. Nó cung cấp một loạt các tính năng cho khả năng mở rộng, độ tin cậy và bảo mật. Ngoài ra, nó có thể dễ dàng tích hợp với Python thông qua các thư viện trình kết nối

Cơ sở dữ liệu nào hỗ trợ Python?

Các cơ sở dữ liệu phổ biến hỗ trợ Python bao gồm MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis và SQLite. Bạn có thể truy cập các cơ sở dữ liệu này thông qua các thư viện Python SQL tương ứng của chúng

Ngoài ra, nhiều hệ thống cơ sở dữ liệu khác có trình điều khiển hoặc mô-đun cho phép bạn sử dụng chúng với Python

MySQL có tốt cho Python không?

MySQL tốt cho Python. Nó là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu mã nguồn mở, đáng tin cậy và mạnh mẽ trong nhiều ứng dụng

Python có tốt với SQL không?

Có, Python và SQL tương thích. Python có thể được sử dụng để truy cập nhiều loại cơ sở dữ liệu như MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis và SQLite thông qua các thư viện Python SQL tương ứng của chúng. Ngoài ra, nhiều hệ thống cơ sở dữ liệu khác có trình điều khiển hoặc mô-đun cho phép bạn sử dụng chúng với Python

SQL hay gấu trúc tốt hơn?

SQL là tùy chọn tốt nhất khi làm việc với dữ liệu dạng bảng vì nó cho phép bạn lưu trữ và thao tác dữ liệu ở định dạng có cấu trúc

Pandas phù hợp nhất để làm việc với các tập dữ liệu lớn và các hoạt động phức tạp như hợp nhất hoặc nối dữ liệu từ nhiều nguồn

Cuối cùng, sự lựa chọn tốt nhất phụ thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể của bạn

Cơ sở dữ liệu nào là tốt nhất để phát triển web Python?

Cơ sở dữ liệu tốt nhất để phát triển web Python là PostgreSQL. Nó là một hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ đối tượng, nguồn mở, cung cấp khả năng mở rộng, độ tin cậy và các tính năng bảo mật mạnh mẽ. Ngoài ra, nó có thể dễ dàng tích hợp với Python thông qua thư viện Psycopg2

Cơ sở dữ liệu nào là tốt nhất cho máy học Python?

Cơ sở dữ liệu tốt nhất cho Python machine learning là MySQL. MySQL có nhiều thư viện SQL để nhúng vào mã Python. Điều này cho phép cơ sở dữ liệu được tích hợp tốt với các thư viện máy học phổ biến trong Python

Cơ sở dữ liệu nào là tốt nhất cho Python với Flask?

Cơ sở dữ liệu tốt nhất cho Python với Flask là SQLite. Nó là một cơ sở dữ liệu nhẹ, không có máy chủ, có thể dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng web được xây dựng bằng khung Flask. Ngoài ra, nó cung cấp hiệu suất tốt khi so sánh với các cơ sở dữ liệu khác

Neo4j có thể được sử dụng với Python không?

Có, Neo4j có thể được sử dụng với Python. Đó là cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL với thư viện cơ sở dữ liệu đồ thị, Py2Neo, cho phép người dùng truy cập và thao tác cơ sở dữ liệu Neo4j từ ứng dụng Python

Suy nghĩ cuối cùng

Python có thể được sử dụng với nhiều loại cơ sở dữ liệu khác nhau. Cơ sở dữ liệu tốt nhất cho Python sẽ phụ thuộc vào các yêu cầu và trường hợp sử dụng cụ thể

Các tùy chọn phổ biến bao gồm MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis và SQLite. Mỗi cơ sở dữ liệu này cung cấp các lợi thế như khả năng mở rộng, độ tin cậy, hiệu suất và tích hợp dễ dàng với Python