HadiDB: Eine leichte, horizontal skalierbare Datenbank in Python
HadiDB
HadiDB ist eine leichte, horizontal hoch skalierbare Datenbank, die in Python geschrieben ist.
So installieren Sie hadidb
pip install hadidb
Erstellen Sie den Benutzer HadiDB
Erstellt mit createUser() einen neuen Benutzer mit dem Beispielbenutzernamen admin und dem Beispielpasswort admin. Anschließend wird derselbe Benutzer authentifiziert, indem die Methode „authentication()“ aufgerufen wird.
from HadiDB.operation import User user = User("admin", "admin") user.createUser() # Creating a new user in the HadiDB user.authentication() # Authenticating the HadiDB user
Ergebnis:
{'status': 200, 'message': 'Database user Created'}
Erstellen Sie eine Datenbank, Sammlung und ein Schema
Dieser Code richtet Benutzeranmeldeinformationen und ein Schema für eine Datenbanksammlung ein. Es initialisiert einen Datenbankvorgang mithilfe der Operation-Klasse mit dem angegebenen Benutzernamen, Kennwort, der angegebenen Datenbank und der angegebenen Sammlung. Schließlich fügt es die bereitgestellten Daten in die Sammlung ein und speichert das Ergebnis.
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)
Daten einfügen
Daten in die Sammlung einfügen. Mit db.insert(data) werden die Daten in die angegebene Datenbanksammlung eingefügt.
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)
Ergebnis:
{ '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 } }
Daten aktualisieren
Daten aktualisieren db.update(1, update_data) aktualisiert den Datensatz mit der ID 1 in der Datenbank unter Verwendung der bereitgestellten update_data.
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)
Ergebnis:
{ '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
Die eindeutige Kennung (ID) des Dokuments, das Sie abrufen möchten, oder ein Fehler, wenn das Dokument nicht vorhanden ist.
result = db.getbyID(1) print(result)
Alle Objekte abrufen
Die getAll-Methode ruft alle Dokumente aus der angegebenen Sammlung in der Datenbank ab.
result = db.getAll() print(result)
GetByKey
Die getbykey-Methode ruft alle Dokumente aus der Datenbank ab, bei denen das angegebene Schlüssel-Wert-Paar übereinstimmt. Unterstützt keine Wertepaare mit mehreren Schlüsseln
result = db.getbykey({ "username":"momin" }) print(result)
GetByKeys
Die getbykeys-Funktion verwendet eine implizite UND-Operation (&&). Beispiel für beide Bedingungen (cnic und bio): Wenn übereinstimmende Schlüsselwerte in der Datenbank vorhanden sind, wird das übereinstimmende Objekt zurückgegeben.
result = db.getbykeys({ "cnic":"123232442", "bio":"HadiDB is the Best ;) update bio" }) print(result)
Zählen
Die Zählmethode gibt die Gesamtzahl der Dokumente (oder Objekte) zurück, die in der angegebenen Sammlung in der Datenbank vorhanden sind.
result = db.count() print(result)
Ergebnis:
{'status': 200, 'count': 1}
GeyByKeyCount
Die Methode getbykeyCount zählt die Anzahl der Dokumente in der Sammlung, bei denen das angegebene Schlüssel-Wert-Paar übereinstimmt.
result = db.getbykeyCount({ "username":"momin" })
Löschen
Löscht ein Dokument anhand seiner eindeutigen Kennung (ID) aus der Datenbank
result = db.delete(1) print(result)
Ergebnis:
{'status': 200, 'message': 'data delete successful'}
Holen Sie sich alle Datenbanken
Ruft alle verfügbaren Datenbanken mithilfe der get_database()-Methode der Configuration-Klasse ab
pip install hadidb
Holen Sie sich die gesamte Sammlung
Ruft alle Sammlungen aus einer bestimmten Datenbank mithilfe der get_collection()-Methode der Configuration-Klasse ab.
from HadiDB.operation import User user = User("admin", "admin") user.createUser() # Creating a new user in the HadiDB user.authentication() # Authenticating the HadiDB user
Holen Sie sich das Schema einer bestimmten Sammlung
Schema einer bestimmten Sammlung mithilfe der get_schema()-Methode aus der Konfigurationsklasse zurückgeben.
{'status': 200, 'message': 'Database user Created'}
Sammlung löschen
Löscht eine bestimmte Sammlung aus einer Datenbank mithilfe der deleteCollection()-Methode der DatabaseDeletionService-Klasse.
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)
Datenbank löschen
Löscht die Datenbank mit der Methode deleteDatabase() der Klasse DatabaseDeletionService.
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
Überprüfen Sie die Website: https://mefiz.com
Entwickelt von: Momin Iqbal
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHadiDB: Eine leichte, horizontal skalierbare Datenbank in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
