MariaDB가 Python 백엔드에 적합한 이유

특히 데이터베이스와 직접 인터페이스하는 백엔드 애플리케이션의 경우 애플리케이션에 적합한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다. 다양한 옵션을 사용할 수 있으며 각 옵션은 특정 사용 사례에 적합하고 가격, 속도 및 확장 옵션이 다릅니다.

Python은 데이터 조작을 위한 강력한 라이브러리가 있기 때문에 일반적으로 데이터가 많은 응용 프로그램에서 사용되므로 Python 응용 프로그램에 사용하는 데이터베이스가 중요합니다.

이 기사에서는 MariaDB를 MySQL 및 PostgreSQL과 같은 다른 데이터베이스 기술과 비교하고 Python을 사용할 때 MariaDB가 탁월한 선택인 이유에 대해 설명합니다.

MariaDB가 Python에 매우 적합한 이유는 무엇입니까?

강력한 데이터 조작 및 기계 학습 라이브러리 덕분에 Python은 특히 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 분야에서 데이터 실무자에게 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. 두 필드 모두 많은 양의 데이터를 처리하므로 필요한 스토리지와 메모리 및 처리 능력 요구 사항이 증가합니다.

라이선스 비용은 데이터 크기에 따라 증가하는 경우가 많으므로 오픈 소스 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다. 하드웨어 비용도 절약할 수 있습니다. 애플리케이션이 배포되는 위치를 완전히 제어할 수 있으므로 클라우드 또는 온프레미스에서 가장 저렴한 솔루션을 찾을 수 있습니다.

관계형, NoSQL 및 그래프 데이터베이스를 포함하여 많은 오픈 소스 데이터베이스가 존재합니다. 관계형 데이터베이스는 일반적으로 구조와 일관성이 뛰어난 반면 신속한 개발을 가능하게 하는 NoSQL 데이터베이스는 보다 유연하게 설계되었습니다.

Python은 NoSQL 데이터베이스와 완벽하게 작동하지만 관계형 데이터베이스는 Python의 일반적인 용도인 분석 및 대규모 데이터 처리에 더 적합합니다.

MariaDB를 다른 인기 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스와 비교해 봅시다.

MariaDB 대 MySQL 대 PostgreSQL

가장 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스는 MariaDB, SQLite, MySQL 및 PostgreSQL입니다. 각각은 유사한 핵심 기술 기능 세트를 가지고 있지만 MariaDB에는 Python 애플리케이션에 가장 적합한 몇 가지 고유한 기능이 있습니다.

더욱이 MariaDB는 오픈 소스이므로 그 기능은 현재 오라클이 소유하고 있는 MySQL과 같은 외부 엔티티에 의존하지 않습니다. 오픈 소스 커뮤니티는 여전히 MySQL에 기능을 제안하고 추가할 수 있지만 Oracle(경쟁 데이터베이스가 있음)이 어디로 갈지 결정합니다.

한편, MariaDB는 Oracle이 MySQL을 인수한 후 개발에 대한 커뮤니티 주도 접근 방식을 계속하기 위해 만들어졌습니다. 결과적으로 MariaDB는 MySQL보다 더 나은 쿼리 및 복제 성능을 보장하는 더 많은 스토리지 엔진을 포함하여 더 풍부한 기능 세트를 갖습니다. 이렇게 향상된 성능은 대규모 데이터 세트로 작업할 때 중요합니다.

PostgreSQL보다 MariaDB를 사용하는 이유는 PostgreSQL도 커뮤니티 중심이기 때문에 조금 더 미묘합니다. 그러나 PostgreSQL은 자체 BSD와 유사한 라이선스인 PostgreSQL 라이선스를 사용합니다.

이러한 기능은 확장을 생성하는 사용자에게 도움이 되지만 핵심 PostgreSQL 데이터베이스에서 항상 사용되는 것은 아니며 개발자는 확장 사용에 대해 비용을 청구할 수도 있습니다. MariaDB 및 MySQL GNU의 라이선스는 새로운 기능을 사유화하는 것을 허용하지 않습니다. 모든 새로운 기능은 무료로 사용할 수 있습니다.

MariaDB 및 PostgreSQL에는 가장 풍부한 기능 세트가 있습니다. 그러나 MariaDB에는 Python 백엔드를 위한 몇 가지 편리한 기능이 있습니다. 예를 들어 MariaDB는 하나의 언어를 사용하여 다양한 스토리지 엔진과 인터페이스합니다. OLAP 및 OLTP 시스템은 동일한 구문으로 제어되므로 개발자의 부담이 줄어듭니다.

Python 백엔드는 트랜잭션과 유사한 데이터를 MariaDB에 쓸 수 있으며 MariaDB는 해당 데이터를 분석 쿼리에 더 적합한 스토리지 엔진에 복사할 수 있습니다. 개발자는 성능 향상을 위해 동일한 구문을 사용하여 복제본에 대한 분석 쿼리를 작성할 수 있습니다.

MariaDB는 또한 최근 Python과 유사한 f-String과 유사한 문자열 형식을 도입했습니다. 이렇게 하면 Python과 함께 MariaDB를 사용하는 개발자가 정신적으로 언어를 전환하지 않아도 됩니다.

MariaDB 파이썬 커넥터

2020년 이전에는 Python 프로그래머가 MySQL Python 패키지를 통해 MariaDB에 연결했습니다. 이것은 MariaDB가 MySQL의 분기이기 때문에 가능했지만 MariaDB 연결이 MySQL과 동일한 방식으로 작동한다는 것을 의미했습니다.

2020년에는 MySQL에 대한 의존도를 제거하기 위해 기본 MariaDB 커넥터가 출시되어 MariaDB 커뮤니티에 더 많은 제어 권한을 부여했습니다. Python의 패키지 관리자인 pip로 커넥터를 설치하고 모든 일반적인 CRUD 사용 사례에 사용할 수 있습니다.

모든 문은 커서 개체를 통해 관리됩니다. 기본적으로 MariaDB 커서는 쿼리를 준비된 문으로 허용하므로 쿼리의 모든 동적 부분을 삭제할 수 있습니다. 이는 애플리케이션을 SQL 삽입 공격에 취약하게 만드는 쿼리를 작성하기 위해 문자열 형식을 지정하는 것보다 안전합니다.

커넥터 작동 방식

커넥터는 사용이 간편합니다. 먼저 MariaDB 커넥터 라이브러리를 애플리케이션으로 가져오고 다음 기능을 사용하여 MariaDB 데이터베이스 서버에 연결합니다.

 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}")

연결되면 모든 쿼리는 커서 개체를 통해 실행됩니다. 커서 개체를 얻은 다음 이를 사용하여 쿼리를 제출합니다.

 cursor = conn.cursor()

쿼리를 준비된 문으로 제출하려면 쿼리 텍스트에서 자리 표시자로 물음표를 사용하고 필요한 값을 튜플로 전달합니다.

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

튜플의 입력 값은 왼쪽에서 오른쪽 순서로 물음표를 바꿉니다. 이러한 입력 값은 SQL 인젝션을 방지하기 위해 삭제됩니다. SQL 인젝션에 대한 기본 제공 보호 기능은 초보자 프로그래머를 염두에 두고 설계된 Python과 같은 언어에 유용합니다.

WordPress용 Python 및 MariaDB

MariaDB를 Python 애플리케이션의 백엔드로 사용하는 또 다른 이점은 특히 Kinsta를 사용할 때 데이터베이스를 WordPress 프런트엔드에 쉽게 연결할 수 있다는 것입니다.

Kinsta는 MariaDB를 백엔드 데이터베이스로 지원하여 즉시 호환됩니다. 귀하의 WordPress 사이트는 Python에서 처리된 데이터 세트에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 Python에서 일부 분석을 수행하고 결과를 MariaDB에 저장한 다음 WordPress 페이지에 그래프로 표시할 수 있습니다.

Kinsta는 엔드투엔드 솔루션 개발을 위한 DevKinsta라는 개발 플랫폼도 제공합니다. DevKinsta를 사용하면 로컬 컴퓨터를 사용하여 MariaDB 백엔드가 있는 WordPress 사이트를 설정할 수 있습니다. 그런 다음 라이브 준비가 되면 Kinsta로 푸시할 수 있습니다. 이 통합을 통해 MariaDB 데이터베이스로 사이트를 간단하게 설정할 수 있습니다. 몇 번의 클릭만으로 웹사이트를 활성화할 수 있습니다.

요약

MariaDB, MySQL 및 Postgres를 포함한 여러 오픈 소스 관계형 데이터베이스는 Python 백엔드로 사용할 수 있습니다. 그러나 MariaDB는 오픈 소스 특성 덕분에 가장 유연하고 기능이 풍부한 옵션입니다.

대규모 데이터 세트로 작업할 때 MariaDB는 많은 스토리지 엔진을 제공하여 대안보다 더 빠르고 트랜잭션 처리에서 분석 쿼리에 이르기까지 다양한 사용 사례를 지원합니다. 유연성, 속도 및 MariaDB Python 커넥터와의 기본 Python 통합으로 인해 대규모 데이터 세트를 처리하는 Python 애플리케이션의 백엔드로 탁월한 선택이 됩니다.

또한 MariaDB는 WordPress 프런트엔드에 직접 연결할 수 있으므로 웹 사이트에서 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다. Kinsta의 MariaDB 지원으로 이 통합이 더 원활해집니다. DevKinsta를 사용하면 Kinsta를 통해 솔루션을 배포하기 전에 로컬 컴퓨터에서 MariaDB를 사용하도록 WordPress 사이트를 구성할 수 있습니다.

지금 무료로 데이터베이스 호스팅을 사용해 보십시오.