


Python ORM lwn. Pangkalan Data NoSQL: Memilih Alat Terbaik
. mendapatkan semula data berstruktur.
python ORM disasarkan terutamanya kepada Python pembangunmenggunakan pangkalan data hubungan, manakala pangkalan data No
sqldisasarkan kepada pembangun yang bekerja dengan data tidak berstruktur atau separa berstruktur.
Perbezaan TerasModel data: ORM: Berdasarkan model hubungan, menekankan hubungan antara data.
NoSQL: Menyokong berbilang model data seperti nilai kunci, dokumen dan lajur lebar.Skema pangkalan data:
ORM: Gunakan skema yang jelas untuk menstruktur data dengan ketat.
- NoSQL: Biasanya mempunyai fleksibiliti skema, membenarkan data berubah dari semasa ke semasa.
ORM: Menggunakan Bahasa Pertanyaan Berstruktur (SQL),
- dioptimumkan
- untuk model hubungan.
- NoSQL: Gunakan bahasa pertanyaan khusus untuk model data mereka, seperti BSON untuk mongoDB
Prestasi:
- ORM: Prestasi mungkin lemah untuk pertanyaan perhubungan yang kompleks.
- NoSQL: Secara umumnya mempunyai prestasi yang lebih baik apabila ia melibatkan pemprosesan data tidak berstruktur dan set Big Data.
Skalabiliti:
- ORM: Skala mendatar terhad, memerlukan replikasi pangkalan data.
- NoSQL: Biasanya menyokong kebolehskalaan mendatar dan memudahkan pemprosesan set data yang besar.
ORM:
- Mudah digunakan: Mengendalikan pemetaan antara objek dan pangkalan data secara automatik.
Integriti Data: Kuatkuasakan kekangan skema untuk memastikan ketepatan data.
NoSQL:
- Model data fleksibel: menyokong pelbagai format data.
- Prestasi Tinggi: Direka untuk memproses set data yang besar dan data tidak berstruktur.
- Skalabiliti: Mudah untuk menskalakan dan mengurus set data yang besar.
Keburukan
- ORM:
- Sesak prestasi: Mungkin sukar untuk mengendalikan pertanyaan perhubungan yang kompleks.
NoSQL:
- Keluk pembelajaran adalah curam: bahasa pertanyaan mungkin berbeza daripada pangkalan data hubungan.
- Ketekalan data: Penyelesaian tambahan mungkin diperlukan untuk memastikan ketekalan data merentas berbilang nod.
Kriteria pemilihan
Memilih- alat terbaik
- bergantung kepada faktor berikut:
- Jenis data: Struktur dan jenis data yang akan disimpan.
Mod pertanyaan: Kekerapan dan kerumitan data pertanyaan.
Keperluan prestasi: Keperluan aplikasi untuk kelajuan akses data dan kebolehskalaan.
- Skalabiliti: Sama ada aplikasi memerlukan pengembangan masa hadapan untuk mengendalikan set data yang lebih besar.
- Kos: Kos penyimpanan data yang berkaitan dengan penyelenggaraan dan pelesenan.
- Apl Biasa
- ORM:
- E-dagang: Urus produk, pelanggan dan pesanan. Sistem CRM: Jejaki interaksi pelanggan dan uruskan perhubungan.
NoSQL:
Internet of Things
- : Menyimpan sejumlah besar data tidak berstruktur daripada penderia dan peranti.
- Media Sosial: Memproses data pengguna, siaran dan ulasan.
- Big
: Menganalisis dan memproses set data yang besar daripada pelbagai sumber.
Atas ialah kandungan terperinci Python ORM lwn. Pangkalan Data NoSQL: Memilih Alat Terbaik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



DAO (Data Access Object) dalam Java digunakan untuk memisahkan kod aplikasi dan lapisan kegigihan, kelebihannya termasuk: Pemisahan: Bebas daripada logik aplikasi, menjadikannya mudah untuk mengubah suainya. Enkapsulasi: Sembunyikan butiran akses pangkalan data dan mudahkan interaksi dengan pangkalan data. Kebolehskalaan: Mudah dikembangkan untuk menyokong pangkalan data baharu atau teknologi kegigihan. Dengan DAO, aplikasi boleh memanggil kaedah untuk melaksanakan operasi pangkalan data seperti mencipta, membaca, mengemas kini dan memadam entiti tanpa berurusan secara langsung dengan butiran pangkalan data.

Cakera U ialah salah satu peranti storan yang biasa digunakan dalam kerja dan kehidupan harian kita, tetapi kadangkala kita menghadapi situasi di mana cakera U dilindungi tulis dan tidak boleh menulis data. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah mudah dan berkesan untuk membantu anda mengalih keluar perlindungan tulis pemacu kilat USB dan memulihkan penggunaan biasa pemacu kilat USB. Bahan alatan: Versi sistem: Windows1020H2, macOS BigSur11.2.3 Model jenama: SanDisk UltraFlair USB3.0 pemacu denyar, Kingston DataTraveler100G3USB3.0 pemacu denyar Versi perisian: DiskGenius5.4.2.1239, ChipGenius4.19.1225 1. Periksa suis perlindungan tulis fizikal pemacu kilat USB pada beberapa pemacu kilat USB Direka dengan

FP8 dan ketepatan pengiraan titik terapung yang lebih rendah bukan lagi "paten" H100! Lao Huang mahu semua orang menggunakan INT8/INT4, dan pasukan Microsoft DeepSpeed memaksa diri mereka menjalankan FP6 pada A100 tanpa sokongan rasmi daripada Nvidia. Keputusan ujian menunjukkan bahawa kaedah baharu TC-FPx FP6 kuantisasi pada A100 adalah hampir atau kadangkala lebih pantas daripada INT4, dan mempunyai ketepatan yang lebih tinggi daripada yang terakhir. Selain itu, terdapat juga sokongan model besar hujung ke hujung, yang telah bersumberkan terbuka dan disepadukan ke dalam rangka kerja inferens pembelajaran mendalam seperti DeepSpeed. Keputusan ini juga mempunyai kesan serta-merta pada mempercepatkan model besar - di bawah rangka kerja ini, menggunakan satu kad untuk menjalankan Llama, daya pemprosesan adalah 2.65 kali lebih tinggi daripada dua kad. satu

Lapisan Perkhidmatan di Java bertanggungjawab untuk logik perniagaan dan peraturan perniagaan untuk melaksanakan aplikasi, termasuk memproses peraturan perniagaan, pengkapsulan data, memusatkan logik perniagaan dan meningkatkan kebolehujian. Di Java, lapisan Perkhidmatan biasanya direka bentuk sebagai modul bebas, berinteraksi dengan lapisan Pengawal dan Repositori, dan dilaksanakan melalui suntikan kebergantungan, mengikut langkah-langkah seperti mencipta antara muka, menyuntik kebergantungan dan memanggil kaedah Perkhidmatan. Amalan terbaik termasuk memastikannya mudah, menggunakan antara muka, mengelakkan manipulasi langsung data, mengendalikan pengecualian dan menggunakan suntikan pergantungan.

Antara muka API ialah spesifikasi untuk interaksi antara komponen perisian dan digunakan untuk melaksanakan komunikasi dan pertukaran data antara aplikasi atau sistem yang berbeza. Antara muka API bertindak sebagai "penterjemah", menukar arahan pembangun ke dalam bahasa komputer supaya aplikasi boleh berfungsi bersama. Kelebihannya termasuk perkongsian data yang mudah, pembangunan yang dipermudahkan, prestasi yang lebih baik, keselamatan yang dipertingkatkan, produktiviti yang lebih baik dan kesalingoperasian.

MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang menyediakan fungsi utama berikut: Penyimpanan dan pengurusan data: Mencipta dan menyusun data, menyokong pelbagai jenis data, kunci utama, kunci asing dan indeks. Pertanyaan dan perolehan data: Gunakan bahasa SQL untuk membuat pertanyaan, menapis dan mendapatkan semula data serta mengoptimumkan rancangan pelaksanaan untuk meningkatkan kecekapan. Kemas kini dan pengubahsuaian data: Tambah, ubah suai atau padam data melalui INSERT, UPDATE, DELETE arahan, menyokong transaksi untuk memastikan konsistensi dan mekanisme rollback untuk membuat asal perubahan. Pengurusan pangkalan data: Cipta dan ubah suai pangkalan data dan jadual, sandarkan dan pulihkan data, serta sediakan pengurusan pengguna dan kawalan kebenaran.

Skema dalam MySQL ialah struktur logik yang digunakan untuk mengatur dan mengurus objek pangkalan data (seperti jadual, paparan) untuk memastikan ketekalan data, kawalan capaian data dan memudahkan reka bentuk pangkalan data. Fungsi Skema termasuk: 1. Organisasi data; 3. Kawalan capaian data;

Mekanisme caching Redis dilaksanakan melalui storan nilai kunci, storan memori, dasar tamat tempoh, struktur data, replikasi dan kegigihan. Ia mengikuti langkah-langkah mendapatkan data, cache hit, cache miss, menulis ke cache dan mengemas kini cache untuk menyediakan akses data pantas dan perkhidmatan caching berprestasi tinggi.
