Object Relational Mapping (ORM) ist die mittlere Schicht, die Objekte und Beziehungen Datenbank verbindet. Mit einem ORM können Sie Objekte verwenden, um die Datenbank zu manipulieren, wodurch die Datenverarbeitung vereinfacht und die Lesbarkeit des Codes verbessert wird.

Grundlagen von ORM

Der Kern von

ORM besteht darin, Objekte mit Tabellen, Eigenschaften mit Spalten und Methoden mit SQL-Abfragen zu verknüpfen. Wenn Sie ein Objekt speichern, wandelt der ORM es in eine SQL-Abfrage um und sendet sie an die Datenbank. Wenn Sie ein Objekt abfragen, ordnet der ORM die Datenbankergebnisse wieder dem Objekt zu.

Beliebtes Python ORM

• SQLAlchemy: Ein flexibles und leistungsstarkes ORM, das mehrere Datenbanken unterstützt.
• Django: Ein WEB Framework, das ein integriertes ORM enthält.
• Peewee: Ein leichtes ORM, geeignet für kleine Projekte.
• Pony: Ein objektorientiertes ORM mit automatischer Fehlererkennung.

Schritte zur Verwendung von ORM

1. Mit der Datenbank verbinden: Verwenden Sie die vom ORM bereitgestellte Verbindungsfunktion, um eine Verbindung mit der Datenbank herzustellen.
2. Definieren Sie das Modell: Erstellen Sie eine Modellklasse, um die Tabelle darzustellen. Definieren Sie Eigenschaften zur Darstellung von Spalten und geben Sie Datentypen an.
3. Tabelle erstellen: Verwenden Sie die Funktion „Tabelle erstellen“ von ORM, um eine Tabelle in der Datenbank zu erstellen.
4. Objekte erstellen: Instanzen von Modellklassen erstellen, um Datenbankzeilen darzustellen.
5. Objekt speichern: Rufen Sie die ORM-Speicherfunktion auf, um das Objekt in der Datenbank zu speichern.
6. Objekte abfragen: Verwenden Sie die Abfragefunktion von ORM, um die Datenbank abzufragen und Objekte abzurufen.
7. Objekt aktualisieren: Objekteigenschaften ändern und die Aktualisierungsfunktion des ORM aufrufen, um die Datenbank zu aktualisieren.
8. Objekt löschen: Rufen Sie die ORM-Löschfunktion auf, um das Objekt aus der Datenbank zu löschen.

Vorteile von ORM

• Objektisierter Datenzugriff: Verwenden Sie Objekte zur Interaktion mit der Datenbank, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit zu verbessern.
• SQL-Abfragen reduzieren: ORM generiert automatisch SQL-Abfragen und spart so Entwicklungszeit.
• Relationale Modellierung: ORM verarbeitet relationale Tabellen und ermöglicht Ihnen die Darstellung komplexer Datenbankstrukturen mithilfe von Objekten.
• Datenvalidierung: ORM kann Daten automatisch validieren, um sicherzustellen, dass sie definierten Regeln entsprechen.
• Einheitentests: ORM vereinfacht das Testen von Datenbankeinheiten, da Sie Objekte anstelle von SQL-Abfragen verwenden können.

Einschränkungen von ORM

• Leistungsaufwand: ORM kann in einigen Fällen langsamer sein als die direkte Verwendung von SQL-Abfragen.
• Flexibilität: ORM ist möglicherweise nicht flexibel genug, um bestimmte komplexe Abfragen oder Datenbankarchitekturen zu verarbeiten.
Lernkurve:
• Lernen ORM erfordert Zeit und Mühe.
Datenbankabhängigkeiten:
• ORM basiert auf einer bestimmten Datenbank und kann daher möglicherweise schwierig in verschiedenen Datenbanken verwendet werden.
Potenzielle Fehler:
• ORM kann Fehler verursachen, z. B. wenn der Objektstatus nicht mit dem Datenbankstatus synchronisiert ist.

Wählen Sie das richtige ORM

Die Auswahl des richtigen ORM hängt von den Anforderungen und Vorlieben Ihres Projekts ab. Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren:

Datenbankunterstützung

• Leistung
• Flexibilität
• Benutzerfreundlichkeit
• Community-Unterstützung
Fazit

Die Beherrschung von

Python

ORM kann die Effizienz der Datenverarbeitung erheblich verbessern und die Datenbankinteraktion vereinfachen. Wenn Sie die Grundlagen von ORMs, beliebte Python ORMs, Nutzungsschritte, Vorteile und Einschränkungen verstehen, können Sie den richtigen ORM für Ihr Projekt auswählen und Ihre Datenbankoperationen auf die nächste Stufe heben.

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