HadiDB: 가볍고 수평으로 확장 가능한 Python 데이터베이스
하디DB
HadiDB는 Python으로 작성된 가볍고 수평 확장성이 뛰어난 데이터베이스입니다.
하디디비 설치방법
pip install hadidb
사용자 HadiDB 생성
createUser()를 사용하여 예시 사용자 이름 admin 및 예시 비밀번호 admin을 사용하여 새 사용자를 생성합니다. 그런 다음 인증() 메소드를 호출하여 동일한 사용자를 인증합니다.
from HadiDB.operation import User user = User("admin", "admin") user.createUser() # Creating a new user in the HadiDB user.authentication() # Authenticating the HadiDB user
결과:
{'status': 200, 'message': 'Database user Created'}
데이터베이스, 컬렉션 및 스키마 생성
이 코드는 데이터베이스 컬렉션에 대한 사용자 자격 증명과 스키마를 설정합니다. 지정된 사용자 이름, 비밀번호, 데이터베이스 및 컬렉션이 있는 Operation 클래스를 사용하여 데이터베이스 작업을 초기화합니다. 마지막으로 제공된 데이터를 컬렉션에 삽입하고 결과를 저장합니다.
from HadiDB.operation import Operation username = "admin" password = "admin" database = "mefiz.com" collection = "authUser" schema = { "username":"Unique", "password":"Hash", "cnic":"Unique", "picture":"Image", "bio":"Text" } db = Operation(username,password,database,collection) db.create_database(schema)
데이터 삽입
컬렉션에 데이터 삽입 db.insert(data)를 사용하면 지정된 데이터베이스 컬렉션에 데이터를 삽입합니다.
from HadiDB.operation import Operation username = "admin" password = "admin" database = "mefiz.com" collection = "authUser" db = Operation(username,password,database,collection) data = { "username":"hadidb", "password":"12345", "cnic":"123232442", "picture":"user/my/hadidb.jpg", "bio":"HadiDB is the Best ;)" } result = db.insert(data) print(result)
결과:
{ 'status': 200, 'message': 'Data insert successfully', 'data': { 'username': 'hadidb', 'password': '12345', 'cnic': '123232442', 'picture': 'user/my/hadidb.jpg', 'bio': 'HadiDB is the Best ;)', 'id': 1 } }
데이터 업데이트
데이터 업데이트 db.update(1, update_data)는 제공된 update_data를 사용하여 데이터베이스에서 ID가 1인 레코드를 업데이트합니다.
from HadiDB.operation import Operation username = "admin" password = "admin" database = "mefiz.com" collection = "authUser" db = Operation(username,password,database,collection) update_data = { "username": "hadidb_update", "password": "123455", "cnic": "1232324423", "picture": "user/my/hadidb1.jpg", "bio": "HadiDB is the Best ;) update bio" } result = db.update(1,update_data) print(result)
결과:
{ 'status': 200, 'message': 'Data Update successfully', 'data': { 'username': 'hadidb_update', 'password': '123455', 'cnic': '1232324423', 'picture': 'user/my/hadidb1.jpg', 'bio': 'HadiDB is the Best ;) update bio', 'id': 1 } }
GetByID
특정 개체를 검색하려는 문서의 고유 식별자(ID) 또는 문서가 존재하지 않는 경우 오류가 발생합니다.
result = db.getbyID(1) print(result)
모든 개체 가져오기
getAll 메소드는 데이터베이스의 지정된 컬렉션에서 모든 문서를 검색합니다.
result = db.getAll() print(result)
GetByKey
getbykey 메소드는 지정된 키-값 쌍이 일치하는 데이터베이스에서 모든 문서를 검색합니다. 다중 키 값 쌍을 지원하지 않음
result = db.getbykey({ "username":"momin" }) print(result)
GetByKeys
getbykeys 함수는 암시적 AND(&&) 연산을 사용합니다. 두 조건 예(cnic 및 bio) 데이터베이스의 키 값이 일치하면 일치하는 개체를 반환합니다.
result = db.getbykeys({ "cnic":"123232442", "bio":"HadiDB is the Best ;) update bio" }) print(result)
세다
count 메소드는 데이터베이스의 지정된 컬렉션에 있는 총 문서(또는 개체) 수를 반환합니다.
result = db.count() print(result)
결과:
{'status': 200, 'count': 1}
GeyByKeyCount
getbykeyCount 메소드는 지정된 키-값 쌍이 일치하는 컬렉션의 문서 수를 계산합니다.
result = db.getbykeyCount({ "username":"momin" })
삭제
고유 식별자(id)를 기준으로 데이터베이스에서 문서를 삭제합니다
result = db.delete(1) print(result)
재사용:
{'status': 200, 'message': 'data delete successful'}
모든 데이터베이스 가져오기
Configuration 클래스의 get_database() 메소드를 사용하여 사용 가능한 모든 데이터베이스를 검색합니다
pip install hadidb
모든 컬렉션 가져오기
Configuration 클래스의 get_collection() 메서드를 사용하여 특정 데이터베이스에서 모든 컬렉션을 검색합니다.
from HadiDB.operation import User user = User("admin", "admin") user.createUser() # Creating a new user in the HadiDB user.authentication() # Authenticating the HadiDB user
특정 컬렉션의 스키마 가져오기
Configuration 클래스의 get_schema()메소드를 사용하여 특정 컬렉션의 스키마를 반환합니다.
{'status': 200, 'message': 'Database user Created'}
컬렉션 삭제
DatabaseDeletionService 클래스의 deleteCollection() 메서드를 사용하여 데이터베이스에서 특정 컬렉션을 삭제합니다.
from HadiDB.operation import Operation username = "admin" password = "admin" database = "mefiz.com" collection = "authUser" schema = { "username":"Unique", "password":"Hash", "cnic":"Unique", "picture":"Image", "bio":"Text" } db = Operation(username,password,database,collection) db.create_database(schema)
데이터베이스 삭제
DatabaseDeletionService 클래스의 deleteDatabase() 메소드를 사용하여 데이터베이스를 삭제합니다.
from HadiDB.operation import Operation username = "admin" password = "admin" database = "mefiz.com" collection = "authUser" db = Operation(username,password,database,collection) data = { "username":"hadidb", "password":"12345", "cnic":"123232442", "picture":"user/my/hadidb.jpg", "bio":"HadiDB is the Best ;)" } result = db.insert(data) print(result)
GitHub : https://github.com/MominIqbal-1234/hadidb
사이트 확인 : https://mefiz.com
개발자 : Momin Iqbal
위 내용은 HadiDB: 가볍고 수평으로 확장 가능한 Python 데이터베이스의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
