Phenquestions
Uma alternativa a isso que foi desenvolvida foram os frameworks ORM (Object Relational Mapping) que realmente criam uma ponte na conexão do banco de dados e a linguagem de programação que você prefere usar na criação de sua aplicação. Com Python sendo uma das linguagens de programação mais populares neste ano, devemos, portanto, dar uma olhada e comparar os prós e contras de dois de seus ORMs mais populares e amplamente usados, Django e SQLAlchemy, neste artigo.
Django vs. SQLAlchemy
Ambos os ORMs - Django e SQLAlchemy são duas das ferramentas de mapeamento relacional baseadas em Python mais populares e cada um tem vantagens específicas e únicas. Vamos agora cruzar o exame e olhar para ambas as diferenças lado a lado.
1) Implementação da camada de acesso a dados
O Django faz uso do que é chamado de implementação de registro ativo em que uma única instância de objeto é mapeada para cada linha do banco de dados e os dados são facilmente acessíveis a partir do banco de dados. Aqui, não é necessário configurar o esquema do banco de dados de antemão e estes podem ser facilmente usados pelos usuários já que a ideia principal do Django é que ele possa entender a estrutura diretamente, simplesmente dando uma olhada no esquema do banco de dados. Além disso, por se tratar de um mapeamento direto entre o banco de dados e o objeto, qualquer alteração no objeto também será atualizada no banco de dados.
SQLAlchemey usa a implementação do Data Mapper que atua como a camada intermediária entre o seu aplicativo e o banco de dados e transfere os dados entre os dois, mantendo a conexão independente uma da outra. Isso permite uma flexibilidade muito maior entre as duas camadas, além de fazer uso do banco de dados de uma maneira muito mais eficiente.
2) Melhor com consultas complexas
Tanto Django quanto SQLAlchemy são dois ORMs excelentes que fornecem alguns dos melhores recursos que você pode encontrar em ferramentas de mapeamento relacional. Em termos de lidar e lidar com consultas complexas, o SQLAlchemy leva vantagem, pois é muito melhor na interação com o banco de dados e, como resultado, pode ser usado para escrever consultas complexas sem ter que voltar ao SQL bruto. Para entender este conceito, vamos dar uma olhada nas seguintes consultas escritas em Django e SQLAlchemy.
Django:
Futebol americano.objetos.filtro (time__name = "Manchester United")SQLAlchemy:
SQLAlchemy: sessão.consulta (futebol).entrar (futebol, time).filtro (Equipe.name == "Kamma Sing")Como visto a partir da sintaxe dos dois ORMs, o Django parece ser mais abstrato em sua consulta e apenas mostrando a conexão estabelecida entre as diferentes tabelas do banco de dados enquanto SQLAlchemy vai em muito mais profundidade. Esta diferença entre os dois mostra que o Django é muito mais preguiçoso e muito mais eficaz para lidar com consultas complexas.
3) Comunidade e suporte de bancos de dados
Tanto Django quanto SQLAlchemy são estruturas de mapeamento relacional imensamente populares e são apoiados por algumas comunidades extremamente incríveis. Este último, no entanto, se destaca nisso, pois tem uma comunidade muito maior, juntamente com uma documentação absolutamente impressionante que atesta o fato de os membros da comunidade investirem seu tempo nisso. Mesmo se você encontrar qualquer problema, pode postar facilmente no StackOverflow ou em outros fóruns e haverá uma grande seção de pessoas dispostas a ajudá-lo.
Junto com isso, Django e SQLAlchemy oferecem suporte a uma grande coleção de bancos de dados, como MySQL, PostgreSQL, Oracle e SQLite. Para usuários que já estão usando o Microsoft SQL ou planejam usar, o SQLAlchemy é mais uma vez a resposta, pois o MSSQL fornece suporte completo para ele.
No geral, ambos possuem ótimas comunidades e suportam uma variedade de bancos de dados, o que é um bom sinal da imensa qualidade que cada um deles possui.
4) Aplicativos
O Django foi projetado principalmente para aplicações web e é precisamente onde ele funciona melhor, já que possui várias ferramentas embutidas, como integração de formulários, pré-validação e assim por diante; todos extremamente úteis para aplicativos da web. Além disso, se você simplesmente precisar de consultas básicas, o Django funcionará muito bem, pois também é muito mais fácil de aprender.
No entanto, se seus aplicativos da web ou frameworks exigem consultas um pouco mais complexas, então SQLAlchemy é o único a seguir. Além disso, uma vez que ele interage diretamente com o banco de dados, você pode simplesmente executar as consultas no banco de dados sem realmente usar o ORM. Além disso, SQLAlchemy é muito mais poderoso do que Django, embora com uma curva de aprendizado um pouco maior.
Conclusão:
Tanto Django quanto SQLAlchemy são ferramentas de mapeamento objeto-relacional imensamente populares, tendo grandes comunidades para apoiá-los e são usados em uma ampla gama de aplicativos em todo o mundo. Qual é mais adequado para você? Isso depende principalmente de quais são as suas necessidades de requisitos e onde exatamente você deseja usá-los. Em suma, ambos são excelentes escolhas para ter como seu sistema ORM.
