Warum MariaDB gut zu Ihrem Python-Backend passt

Die Auswahl der richtigen Datenbank für Ihre Anwendung ist wichtig, insbesondere für Backend-Anwendungen, die direkt mit der Datenbank verbunden sind. Es sind viele Optionen verfügbar, die jeweils für bestimmte Anwendungsfälle geeignet sind und unterschiedliche Preise, Geschwindigkeiten und Skalierungsoptionen aufweisen.

Python wird normalerweise in datenintensiven Anwendungen verwendet, da es über leistungsstarke Bibliotheken für die Datenbearbeitung verfügt. Daher ist die Datenbank, die Sie für eine Python-Anwendung verwenden, wichtig.

Dieser Artikel vergleicht MariaDB mit anderen Datenbanktechnologien wie MySQL und PostgreSQL und erläutert, warum es eine gute Wahl bei der Verwendung von Python ist.

Was macht MariaDB so großartig für Python?

Dank seiner leistungsstarken Datenmanipulations- und maschinellen Lernbibliotheken ist Python eine beliebte Programmiersprache für Datenpraktiker – insbesondere in den Bereichen Data Engineering und Data Science. Beide Bereiche befassen sich mit großen Datenmengen, wodurch der Speicherbedarf sowie der Speicher- und Verarbeitungsleistungsbedarf steigen.

Die Lizenzkosten steigen oft mit der Datengröße, daher ist es sinnvoll, eine Open-Source-Datenbank zu verwenden. Auch bei der Hardware kann man Geld sparen. Da Sie die vollständige Kontrolle darüber haben, wo die Anwendung bereitgestellt wird, finden Sie die günstigsten Lösungen in der Cloud oder vor Ort.

Es gibt viele Open-Source-Datenbanken, einschließlich relationaler, NoSQL- und Graph-Datenbanken. Relationale Datenbanken sind im Allgemeinen großartig für Struktur und Konsistenz, während NoSQL-Datenbanken, die eine schnelle Entwicklung ermöglichen, flexibler sind.

Obwohl Python perfekt mit NoSQL-Datenbanken funktioniert, eignen sich relationale Datenbanken besser für die Analyse und groß angelegte Datenverarbeitung, die für Python üblich sind.

Vergleichen wir MariaDB mit einigen anderen beliebten relationalen Open-Source-Datenbanken.

MariaDB vs. MySQL vs. PostgreSQL

Die beliebtesten relationalen Open-Source-Datenbanken sind MariaDB, SQLite, MySQL und PostgreSQL. Jede verfügt über ähnliche technische Kernfunktionen, aber MariaDB verfügt über einige einzigartige Funktionen, die es am besten für Python-Anwendungen geeignet machen.

Darüber hinaus ist MariaDB Open Source, sodass seine Funktionen nicht von einer externen Entität wie MySQL abhängen, die Oracle jetzt besitzt. Obwohl die Open-Source-Community immer noch MySQL vorschlagen und Funktionen hinzufügen kann, entscheidet Oracle (das eine konkurrierende Datenbank hat), wohin es geht.

Auf der anderen Seite wurde MariaDB erstellt, nachdem Oracle MySQL erworben hatte, um einen von der Community geführten Entwicklungsansatz fortzusetzen. Infolgedessen verfügt MariaDB über einen reichhaltigeren Funktionsumfang, einschließlich mehr Speicher-Engines, die eine bessere Leistung für Abfragen und Replikation als MySQL gewährleisten. Diese verbesserte Leistung ist wichtig, wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten.

Die Gründe für die Verwendung von MariaDB über PostgreSQL sind etwas differenzierter, da PostgreSQL auch Community-gesteuert ist. PostgreSQL verwendet jedoch seine eigene BSD-ähnliche Lizenz, die PostgreSQL-Lizenz, die freizügiger ist als die GNU-Lizenz von MariaDB und es Benutzern ermöglicht, Closed-Source-Erweiterungen zu erstellen.

Diese Funktionen kommen zwar dem Benutzer zugute, der die Erweiterung erstellt, werden jedoch nicht immer in der PostgreSQL-Kerndatenbank verwendet, und Entwickler können sogar Gebühren für die Verwendung ihrer Erweiterungen erheben. Die Lizenzierung von MariaDB und MySQL GNU erlaubt keine Privatisierung neuer Funktionen – alle neuen Funktionen sind frei verfügbar.

MariaDB und PostgreSQL haben die umfangreichsten Feature-Sets. MariaDB hat jedoch einige praktische Funktionen für ein Python-Backend. Beispielsweise verwendet MariaDB eine Sprache für die Schnittstelle mit all seinen verschiedenen Speicher-Engines – OLAP- und OLTP-Systeme werden mit derselben Syntax gesteuert, wodurch die Belastung für Entwickler verringert wird.

Ihr Python-Backend kann transaktionsähnliche Daten in MariaDB schreiben, die diese Daten in eine für analytische Abfragen besser geeignete Speicher-Engine kopieren kann. Entwickler können mit derselben Syntax analytische Abfragen für das Replikat schreiben, um die Leistung zu verbessern.

MariaDB hat kürzlich auch eine f-String-ähnliche Formatierung für Strings eingeführt, ähnlich wie Python. Dies erspart Entwicklern, die MariaDB mit Python verwenden, das gedankliche Umschalten zwischen Sprachen.

MariaDB-Python-Connector

Vor 2020 verbanden sich Python-Programmierer über das MySQL-Python-Paket mit MariaDB. Dies war möglich, weil MariaDB ein Fork von MySQL ist, aber es bedeutete, dass sich MariaDB-Verbindungen genauso verhielten wie MySQL.

Im Jahr 2020 wurde ein nativer MariaDB-Konnektor veröffentlicht, um die Abhängigkeit von MySQL zu beseitigen und der MariaDB-Community mehr Kontrolle zu geben. Sie können den Konnektor mit pip, dem Paketmanager von Python, installieren und ihn für alle gängigen CRUD-Anwendungsfälle verwenden.

Alle Anweisungen werden über ein Cursor-Objekt verwaltet. Standardmäßig akzeptiert der MariaDB-Cursor Abfragen als vorbereitete Anweisungen, sodass Sie alle dynamischen Teile der Abfrage bereinigen können. Dies ist sicherer als das Formatieren von Zeichenfolgen zum Erstellen von Abfragen, wodurch Ihre Anwendung anfällig für SQL-Injection-Angriffe wird.

Funktionsweise des Konnektors

Der Anschluss ist einfach zu bedienen. Zuerst importieren Sie die MariaDB-Konnektorbibliothek in Ihre Anwendung und verwenden die folgende Funktion, um eine Verbindung zu Ihrem MariaDB-Datenbankserver herzustellen:

 import mariadb try: connection = mariadb.connect( user=username, password=password, host=mariadb_host, port=3306, database="sales" ) except mariadb.Error as err: print(f"An error occurred whilst connecting to MariaDB: {err}")

Sobald die Verbindung hergestellt ist, werden alle Abfragen über ein Cursorobjekt ausgeführt. Sie erhalten das Cursorobjekt und verwenden es dann zum Senden von Abfragen.

 cursor = conn.cursor()

Um eine Abfrage als vorbereitete Anweisung zu übermitteln, verwenden Sie ein Fragezeichen als Platzhalter im Abfragetext und übergeben die erforderlichen Werte als Tupel.

 ur.execute( "SELECT * FROM sales WHERE sale_date >= ? and price > ?", (sale_date_val, price_val))

Die Eingabewerte aus dem Tupel ersetzen die Fragezeichen in der Reihenfolge von links nach rechts. Diese Eingabewerte werden ebenfalls bereinigt, um eine SQL-Einschleusung zu verhindern. Der integrierte Schutz vor SQL-Injection ist für eine Sprache wie Python von Vorteil, die für Programmieranfänger entwickelt wurde.

Python und MariaDB für WordPress

Ein weiterer Vorteil der Verwendung von MariaDB als Backend für Ihre Python-Anwendung besteht darin, dass es einfach ist, die Datenbank mit einem WordPress-Frontend zu verbinden, insbesondere bei Verwendung von Kinsta.

Kinsta unterstützt MariaDB als Backend-Datenbank, wodurch sie sofort kompatibel sind. Ihre WordPress-Site kann problemlos auf in Python verarbeitete Datensätze zugreifen. Sie können beispielsweise einige Analysen in Python durchführen, die Ergebnisse in MariaDB speichern und sie dann als Diagramm auf einer WordPress-Seite anzeigen.

Kinsta bietet auch eine Entwicklungsplattform namens DevKinsta für die Entwicklung einer End-to-End-Lösung. Mit DevKinsta kannst du deinen lokalen Rechner verwenden, um eine WordPress-Seite mit einem MariaDB-Backend einzurichten, die dann zu Kinsta gepusht werden kann, sobald sie bereit ist, live zu gehen. Diese Integration macht das Einrichten einer Website mit einer MariaDB-Datenbank einfach – Ihre Website kann mit nur wenigen Klicks live geschaltet werden.

Zusammenfassung

Mehrere relationale Open-Source-Datenbanken, darunter MariaDB, MySQL und Postgres, können als Python-Backend dienen. MariaDB ist jedoch dank seiner Open-Source-Natur die flexibelste und funktionsreichste Option.

Bei der Arbeit mit großen Datensätzen bietet MariaDB viele Speicher-Engines, wodurch es schneller als die Alternativen ist, und unterstützt mehrere Anwendungsfälle, von der Transaktionsverarbeitung bis hin zu analytischen Abfragen. Die Flexibilität, Geschwindigkeit und native Python-Integration mit dem MariaDB-Python-Konnektor machen es zu einer hervorragenden Wahl als Backend für Python-Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten.

Darüber hinaus kann MariaDB direkt in ein WordPress-Frontend eingesteckt werden, wodurch Ihre Datensätze für Ihre Website zugänglich sind. Die MariaDB-Unterstützung von Kinsta macht diese Integration reibungsloser. Mit DevKinsta kannst du deine WordPress-Seite so konfigurieren, dass sie MariaDB auf deinem lokalen Rechner verwendet, bevor du die Lösung über Kinsta bereitstellst.

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