MariaDB が Python バックエンドに適している理由

アプリケーションに適したデータベースを選択することは重要です。特に、データベースと直接やり取りするバックエンド アプリケーションの場合は重要です。 多くのオプションが利用可能で、それぞれが特定のユース ケースに適しており、価格、速度、およびスケーリング オプションが異なります。

Python は、データ操作用の強力なライブラリを備えているため、通常、データ量の多いアプリケーションで使用されます。そのため、Python アプリケーションに使用するデータベースは重要です。

この記事では、MariaDB を MySQL や PostgreSQL などの他のデータベース テクノロジと比較し、Python を使用する場合に MariaDB が優れた選択肢である理由について説明します。

MariaDB が Python に最適な理由

強力なデータ操作と機械学習ライブラリのおかげで、Python は、特にデータ エンジニアリングとデータ サイエンスの分野で、データの専門家に人気のあるプログラミング言語です。 どちらの分野も大量のデータを扱うため、必要なストレージ、メモリ、および処理能力のニーズが増加します。

ライセンス コストはデータ サイズに応じて増加することが多いため、オープン ソース データベースを使用することは理にかなっています。 ハードウェアのコストも節約できます。 アプリケーションが展開される場所を完全に制御できるため、クラウドまたはオンプレミスで最も安価なソリューションを見つけることができます。

リレーショナル データベース、NoSQL データベース、グラフ データベースなど、多くのオープンソース データベースが存在します。 リレーショナル データベースは一般に構造と一貫性に優れていますが、迅速な開発を可能にする NoSQL データベースはより柔軟になるように設計されています。

Python は NoSQL データベースで問題なく動作しますが、Python の一般的な用途である分析や大規模なデータ処理にはリレーショナル データベースの方が適しています。

MariaDB を他の一般的なオープンソースのリレーショナル データベースと比較してみましょう。

MariaDB 対 MySQL 対 PostgreSQL

最も人気のあるオープンソースのリレーショナル データベースは、MariaDB、SQLite、MySQL、および PostgreSQL です。 それぞれに同様のコア技術機能がありますが、MariaDB には、Python アプリケーションに最適な独自の機能がいくつかあります。

さらに、MariaDB はオープンソースであるため、その機能は、現在 Oracle が所有している MySQL のような外部エンティティに依存しません。 オープンソース コミュニティは今でも MySQL に機能を提案したり追加したりできますが、Oracle (競合するデータベースを持つ) がどこに行くかを決定します。

一方、MariaDB は、オラクルが MySQL を買収した後、コミュニティ主導の開発アプローチを継続するために作成されました。 その結果、MariaDB には、MySQL よりも優れたクエリとレプリケーションのパフォーマンスを保証するより多くのストレージ エンジンを含む、より豊富な機能セットがあります。 このパフォーマンスの向上は、大規模なデータ セットを操作する場合に重要です。

PostgreSQL はコミュニティ主導でもあるため、PostgreSQL で MariaDB を使用する理由はもう少し微妙です。 ただし、PostgreSQL は、独自の BSD に似たライセンスである PostgreSQL ライセンスを使用します。これは、MariaDB の GNU ライセンスよりも寛容であり、ユーザーがクローズド ソースの拡張機能を作成できるようにします。

拡張機能を作成するユーザーにはメリットがありますが、これらの機能はコア PostgreSQL データベースで常に使用されるわけではなく、開発者は拡張機能の使用に対して課金することさえできます。 MariaDB と MySQL GNU のライセンスでは、新機能を私有化することは許可されていません。すべての新機能は自由に利用できます。

MariaDB と PostgreSQL には、最も豊富な機能セットがあります。 ただし、MariaDB には、Python バックエンド向けの便利な機能がいくつかあります。 たとえば、MariaDB は 1 つの言語を使用して、さまざまなストレージ エンジンすべてとやり取りします。OLAP システムと OLTP システムは同じ構文で制御されるため、開発者の負担が軽減されます。

Python バックエンドは、トランザクションのようなデータを MariaDB に書き込むことができます。MariaDB は、そのデータを分析クエリにより適したストレージ エンジンにコピーできます。 開発者は、パフォーマンスを向上させるために、同じ構文を使用してレプリカに対して分析クエリを作成できます。

MariaDB は最近、Python に似た、文字列の f-String のような書式設定も導入しました。 これにより、Python で MariaDB を使用する開発者は、精神的に言語を切り替える必要がなくなります。

MariaDB Python コネクタ

2020 年以前は、Python プログラマーは MySQL Python パッケージを介して MariaDB に接続していました。 これは、MariaDB が MySQL のフォークであるため可能でしたが、MariaDB 接続が MySQL と同じように動作することを意味していました。

2020 年には、ネイティブの MariaDB コネクタがリリースされ、MySQL への依存がなくなり、MariaDB コミュニティをより細かく制御できるようになりました。 Python のパッケージ マネージャーである pip を使用してコネクタをインストールし、すべての一般的な CRUD ユース ケースに使用できます。

すべてのステートメントは、カーソル オブジェクトを通じて管理されます。 デフォルトでは、MariaDB カーソルはクエリを準備済みステートメントとして受け入れるため、クエリの動的部分をサニタイズできます。 これは、アプリケーションを SQL インジェクション攻撃に対して脆弱にするクエリを作成するために文字列をフォーマットするよりも安全です。

コネクタの仕組み

コネクタは使いやすいです。 まず、MariaDB コネクタ ライブラリをアプリケーションにインポートし、次の関数を使用して MariaDB データベース サーバーに接続します。

 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}")

接続すると、すべてのクエリがカーソル オブジェクトを介して実行されます。 カーソル オブジェクトを取得し、それを使用してクエリを送信します。

 cursor = conn.cursor()

クエリを準備済みステートメントとして送信するには、クエリ テキストで疑問符をプレースホルダーとして使用し、必要な値をタプルとして渡します。

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

タプルからの入力値は、左から右の順にクエスチョン マークを置き換えます。 これらの入力値も、SQL インジェクションを防ぐためにサニタイズされます。 SQL インジェクションに対する組み込みの保護は、初心者プログラマーを念頭に置いて設計された Python のような言語にとって有益です。

WordPress 用の Python と MariaDB

Python アプリケーションのバックエンドとして MariaDB を使用するもう 1 つの利点は、特に Kinsta を使用する場合に、データベースを WordPress フロントエンドに簡単に接続できることです。

Kinsta は MariaDB をバックエンド データベースとしてサポートしているため、すぐに互換性があります。 WordPress サイトは、Python で処理されたデータ セットに簡単にアクセスできます。 たとえば、Python で分析を実行し、結果を MariaDB に保存してから、WordPress ページにグラフとして表示できます。

Kinsta は、エンドツーエンドのソリューションを開発するための DevKinsta という開発プラットフォームも提供しています。 DevKinsta を使用すると、ローカル マシンを使用して、MariaDB バックエンドで WordPress サイトをセットアップし、ライブの準備が整ったら、Kinsta にプッシュできます。 この統合により、MariaDB データベースを使用したサイトのセットアップが簡単になります。数回クリックするだけで、Web サイトをライブにすることができます。

まとめ

MariaDB、MySQL、Postgres など、複数のオープンソース リレーショナル データベースを Python バックエンドとして使用できます。 ただし、MariaDB はオープンソースであるため、最も柔軟で機能豊富なオプションです。

大規模なデータセットを操作する場合、MariaDB は多くのストレージ エンジンを提供するため、代替手段よりも高速になり、トランザクション処理から分析クエリまで、複数のユース ケースがサポートされます。 柔軟性、速度、MariaDB Python コネクタとのネイティブ Python 統合により、大規模なデータ セットを処理する Python アプリケーションのバックエンドとして最適です。

さらに、MariaDB は WordPress フロントエンドに直接接続できるため、Web サイトからデータセットにアクセスできます。 Kinsta の MariaDB サポートにより、この統合がよりスムーズになります。 DevKinsta を使用すると、Kinsta 経由でソリューションをデプロイする前に、ローカル マシンで MariaDB を使用するように WordPress サイトを構成できます。

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