플라스크와 MySql을 사용한 CRUD #소개
CRUD FLASK 및 MYSQL #1 소개
이번 기회에 Mimin은 Python을 사용하여 웹사이트 애플리케이션을 만드는 방법에 대한 튜토리얼을 제공할 것입니다. Flask와 MySQL을 사용하여 CRUD 애플리케이션을 구축하는 여정을 시작하겠습니다. 코딩을 시작하기 전에 먼저 Python, Flask, MySQL, CRUD가 무엇인지 알아보겠습니다.
파이썬이란 무엇입니까?
Python은 오늘날 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 간단하고 읽기 쉬운 구문으로 잘 알려진 Python은 다음과 같은 다양한 요구 사항에 자주 사용됩니다.
- 웹 개발
- 데이터 과학
- 인공지능(AI)
- 자동화
- 그 외 다수
Python에는 개발자가 다양한 유형의 프로젝트를 더 쉽게 완료할 수 있는 대규모 커뮤니티와 수천 개의 라이브러리가 있습니다.
간단한 Python 구문 예:
print("Hello, World!")
Python에 대한 자세한 내용은 공식 Python 문서(https://docs.python.org/)에서 확인할 수 있습니다.
플라스크란 무엇입니까?
Flask는 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용되는 Python 프레임워크입니다. Flask는 마이크로프레임워크 범주에 속합니다. 즉, 가벼우며 개발자에게 특정 구조를 강요하지 않습니다.
플라스크의 장점:
- 경량: 중소 규모 프로젝트에 적합합니다.
- 모듈식: 필요에 따라 기능을 추가할 수 있습니다.
- 완전한 문서: 초보자가 쉽게 시작할 수 있도록 도와줍니다.
간단한 플라스크 코드 예:
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello(): return "Hello, Flask!" if __name__ == "__main__": app.run(debug=True)
공식 Flask 문서(https://flask.palletsprojects.com/)에서 Flask에 대한 전체 정보를 읽을 수 있습니다.
MySQL이란 무엇입니까?
MySQL은 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다.
MySQL의 장점:
- 무료 및 오픈 소스: 다양한 프로젝트에 적합합니다.
- 안정성과 속도: MySQL은 수백만 개의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.
- 높은 호환성: Python, PHP, Java 등 다양한 프로그래밍 언어와 함께 사용할 수 있습니다.
간단한 MySQL 쿼리의 예:
CREATE DATABASE crud_example; USE crud_example; CREATE TABLE users ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), email VARCHAR(100) );
MySQL에 대한 자세한 내용은 공식 사이트(https://www.mysql.com/)를 참조하세요.
CRUD란 무엇입니까?
CRUD는 다음의 약어입니다.
- 만들기: 새로운 데이터를 생성합니다
- 읽기: 데이터를 읽거나 표시합니다
- 업데이트: 데이터 업데이트
- 삭제: 데이터 삭제 CRUD는 데이터베이스 기반 애플리케이션 개발에 자주 사용되는 기본 기능입니다.
CRUD 구현 예:
- 만들기: 데이터베이스에 새 사용자 데이터를 추가합니다.
- 읽기: 저장된 사용자 목록을 표시합니다.
- 업데이트: 이름, 이메일 등의 사용자 데이터를 편집합니다.
- 삭제: 불필요한 사용자 데이터를 삭제합니다.
CRUD에 Flask와 MySQL을 사용하는 이유는 무엇입니까?
- Flask를 사용하면 간단한 구문으로 백엔드 개발을 쉽게 할 수 있습니다.
- MySQL은 데이터를 저장하는 안정적인 데이터베이스입니다.
- Flask와 MySQL의 조합은 데이터 기반 웹 애플리케이션 구축에 적합합니다.
이 시리즈에서는 무엇을 만들까요?
이 시리즈에서는 다음 기능을 갖춘 간단한 웹 기반 CRUD 애플리케이션을 만듭니다.
- 사용자 데이터 추가(생성)
- 사용자 목록 보기(읽기)
- 사용자 데이터 편집(업데이트)
- 사용자 데이터 삭제(삭제)
각 단계를 코드와 설명으로 자세히 설명해드립니다.
Python, Flask, MySQL 및 CRUD에 대한 소개입니다. 다음 기사에서는 필요한 도구를 설치하고 프로젝트 구조를 생성하는 방법을 시작하겠습니다.
Flask와 MySQL을 사용하여 CRUD 애플리케이션을 구축하는 방법을 처음부터 끝까지 배우려면 이 시리즈를 계속 지켜봐 주시기 바랍니다!
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위 내용은 플라스크와 MySql을 사용한 CRUD #소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.
