Por qué MariaDB es una buena opción para su backend de Python

Es importante elegir la base de datos adecuada para su aplicación, especialmente para las aplicaciones de back-end que interactúan directamente con la base de datos. Hay muchas opciones disponibles, cada una adecuada para ciertos casos de uso y con diferentes precios, velocidades y opciones de escala.

Python generalmente se usa en aplicaciones con muchos datos porque tiene bibliotecas poderosas para la manipulación de datos, por lo que la base de datos que usa para una aplicación de Python es importante.

Este artículo compara MariaDB con otras tecnologías de bases de datos como MySQL y PostgreSQL y analiza por qué es una excelente opción cuando se usa Python.

¿Qué hace que MariaDB sea tan bueno para Python?

Gracias a sus poderosas bibliotecas de manipulación de datos y aprendizaje automático, Python es un lenguaje de programación popular para los profesionales de datos, especialmente en ingeniería de datos y ciencia de datos. Ambos campos manejan grandes cantidades de datos, aumentando el almacenamiento requerido y las necesidades de memoria y potencia de procesamiento.

Los costos de licencia a menudo aumentan junto con el tamaño de sus datos, por lo que tiene sentido utilizar una base de datos de código abierto. También puede ahorrar dinero en hardware. Debido a que tiene el control total de dónde se implementa la aplicación, puede encontrar las soluciones más económicas en la nube o en las instalaciones.

Existen muchas bases de datos de código abierto, incluidas las bases de datos relacionales, NoSQL y de gráficos. Las bases de datos relacionales son generalmente excelentes en cuanto a estructura y consistencia, mientras que las bases de datos NoSQL, que permiten un desarrollo rápido, están diseñadas para ser más flexibles.

Aunque Python funciona perfectamente bien con las bases de datos NoSQL, las bases de datos relacionales se adaptan mejor al análisis y al procesamiento de datos a gran escala que son usos comunes de Python.

Comparemos MariaDB con otras bases de datos relacionales populares de código abierto.

MariaDB vs MySQL vs PostgreSQL

Las bases de datos relacionales de código abierto más populares son MariaDB, SQLite, MySQL y PostgreSQL. Cada uno tiene un conjunto similar de capacidades técnicas básicas, pero MariaDB tiene algunas características únicas que lo hacen más adecuado para las aplicaciones de Python.

Además, MariaDB es de código abierto, por lo que sus funciones no dependen de una entidad externa como MySQL, que ahora es propiedad de Oracle. Aunque la comunidad de código abierto aún puede sugerir y agregar características a MySQL, Oracle (que tiene una base de datos competidora) decide hacia dónde se dirige.

Por otro lado, MariaDB se creó después de que Oracle adquiriera MySQL para continuar con un enfoque de desarrollo dirigido por la comunidad. Como resultado, MariaDB tiene un conjunto de funciones más rico, que incluye más motores de almacenamiento que garantizan un mejor rendimiento para las consultas y la replicación que MySQL. Este rendimiento mejorado es importante cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos.

Las razones para usar MariaDB sobre PostgreSQL son un poco más matizadas, ya que PostgreSQL también está impulsado por la comunidad. Sin embargo, PostgreSQL usa su propia licencia similar a BSD, la Licencia PostgreSQL, que es más permisiva que la licencia GNU de MariaDB y permite a los usuarios crear extensiones de código cerrado.

Si bien benefician al usuario que crea la extensión, estas funciones no siempre se usan en la base de datos central de PostgreSQL, y los desarrolladores pueden incluso cobrar por usar sus extensiones. Las licencias GNU de MariaDB y MySQL no permiten privatizar nuevas funciones: todas las funciones nuevas están disponibles gratuitamente.

MariaDB y PostgreSQL tienen los conjuntos de características más completos. Sin embargo, MariaDB tiene algunas características convenientes para un backend de Python. Por ejemplo, MariaDB utiliza un lenguaje para interactuar con todos sus diferentes motores de almacenamiento: los sistemas OLAP y OLTP se controlan con la misma sintaxis, lo que reduce la carga de los desarrolladores.

Su backend de Python puede escribir datos similares a transacciones en MariaDB, que puede copiar esos datos en un motor de almacenamiento más adecuado para consultas analíticas. Los desarrolladores pueden escribir consultas analíticas en la réplica utilizando la misma sintaxis para mejorar el rendimiento.

MariaDB también introdujo recientemente un formato similar a f-String para cadenas, similar a Python. Esto evita que los desarrolladores que usan MariaDB con Python cambien mentalmente entre idiomas.

Conector Python de MariaDB

Antes de 2020, los programadores de Python se conectaban a MariaDB a través del paquete MySQL Python. Esto fue posible porque MariaDB es una bifurcación de MySQL, pero significaba que las conexiones de MariaDB se comportaban de la misma manera que MySQL.

En 2020, se lanzó un conector nativo de MariaDB para eliminar la dependencia de MySQL, lo que brinda más control a la comunidad de MariaDB. Puede instalar el conector con pip, el administrador de paquetes de Python, y usarlo para todos los casos de uso comunes de CRUD.

Todas las sentencias se gestionan a través de un objeto cursor. De forma predeterminada, el cursor de MariaDB acepta consultas como declaraciones preparadas para que pueda desinfectar cualquier parte dinámica de la consulta. Esto es más seguro que formatear cadenas para crear consultas, lo que deja a su aplicación vulnerable a ataques de inyección SQL.

Cómo funciona el conector

El conector es fácil de usar. Primero, importa la biblioteca del conector MariaDB a su aplicación y usa la siguiente función para conectarse a su servidor de base de datos MariaDB:

 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}")

Una vez conectado, todas las consultas se ejecutan a través de un objeto cursor. Obtiene el objeto del cursor y luego lo usa para enviar consultas.

 cursor = conn.cursor()

Para enviar una consulta como una declaración preparada, use un signo de interrogación como marcador de posición en el texto de la consulta y pase los valores requeridos como una tupla.

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

Los valores de entrada de la tupla reemplazan los signos de interrogación en orden de izquierda a derecha. Estos valores de entrada también se desinfectan para evitar la inyección de SQL. La protección incorporada contra la inyección de SQL es beneficiosa para un lenguaje como Python, diseñado pensando en los programadores principiantes.

Python y MariaDB para WordPress

Otro beneficio de usar MariaDB como backend para su aplicación Python es que es fácil conectar la base de datos a una interfaz de WordPress, especialmente cuando usa Kinsta.

Kinsta es compatible con MariaDB como una base de datos de back-end, haciéndolos instantáneamente compatibles. Su sitio de WordPress puede acceder fácilmente a conjuntos de datos procesados ​​en Python. Por ejemplo, puede realizar algunos análisis en Python, almacenar los resultados en MariaDB y luego mostrarlos como un gráfico en una página de WordPress.

Kinsta también proporciona una plataforma de desarrollo llamada DevKinsta para desarrollar una solución de extremo a extremo. Con DevKinsta, puede usar su máquina local para configurar un sitio de WordPress con un backend de MariaDB, que luego puede enviarse a Kinsta una vez que esté listo para funcionar. Esta integración simplifica la configuración de un sitio con una base de datos MariaDB: su sitio web puede estar activo con solo unos pocos clics.

Resumen

Múltiples bases de datos relacionales de código abierto, incluidas MariaDB, MySQL y Postgres, pueden servir como backend de Python. Sin embargo, MariaDB es la opción más flexible y rica en funciones, gracias a su naturaleza de código abierto.

Cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, MariaDB proporciona muchos motores de almacenamiento, lo que lo hace más rápido que las alternativas y admite múltiples casos de uso, desde procesamiento transaccional hasta consultas analíticas. La flexibilidad, la velocidad y la integración nativa de Python con el conector MariaDB Python lo convierten en una excelente opción como backend para aplicaciones de Python que procesan grandes conjuntos de datos.

Además, MariaDB puede conectarse directamente a una interfaz de WordPress, haciendo que sus conjuntos de datos sean accesibles para su sitio web. El soporte MariaDB de Kinsta hace que esta integración sea más fluida. Con DevKinsta, puede configurar su sitio de WordPress para usar MariaDB en su máquina local antes de implementar la solución a través de Kinsta.

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