Elegir la base de datos adecuada para tu aplicación es importante, especialmente para las aplicaciones backend que interactúan directamente con la base de datos. Existen muchas opciones disponibles, cada una adaptada a determinados casos de uso y con distintos precios, velocidades y opciones de escalado.
Python se utiliza normalmente en aplicaciones con muchos datos porque dispone de potentes bibliotecas para la manipulación de datos, por lo que la base de datos que utilices para una aplicación Python es importante.
Este artículo compara MariaDB con otras tecnologías de bases de datos como MySQL y PostgreSQL y explica por qué es una gran elección cuando se utiliza Python.
¿Qué Hace que MariaDB Sea tan Buena para Python?
Gracias a sus potentes bibliotecas de manipulación de datos y aprendizaje automático, Python es un lenguaje de programación muy popular entre los profesionales de los datos, especialmente en ingeniería y ciencia de datos. Ambos campos tratan con grandes cantidades de datos, lo que aumenta el almacenamiento necesario y las necesidades de memoria y potencia de procesamiento.
Los costes de licencia suelen aumentar junto con el tamaño de tus datos, por lo que tiene sentido utilizar una base de datos de código abierto. También puedes ahorrar dinero en hardware. Como tienes el control total de dónde se despliega la aplicación, puedes encontrar las soluciones más baratas en la nube o in situ.
Existen muchas bases de datos de código abierto, como las relacionales, las NoSQL y las gráficas. Las bases de datos relacionales suelen ser excelentes para la estructura y la coherencia, mientras que las bases de datos NoSQL, que permiten un desarrollo rápido, están diseñadas para ser más flexibles.
Aunque Python funciona perfectamente con bases de datos NoSQL, las bases de datos relacionales son más adecuadas para la analítica y el procesamiento de datos a gran escala, que son usos habituales de Python.
Comparemos MariaDB con otras populares bases de datos relacionales 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 una tiene un conjunto similar de capacidades técnicas básicas, pero MariaDB tiene algunas características únicas que la hacen más adecuada para aplicaciones Python.
Además, MariaDB es de código abierto, por lo que sus características no dependen de una entidad externa como MySQL, que ahora es propiedad de Oracle. Aunque la comunidad de código abierto puede seguir sugiriendo y añadiendo características a MySQL, Oracle (que tiene una base de datos competidora) decide hacia dónde va.
Por otro lado, MariaDB se creó después de que Oracle adquiriera MySQL para continuar con un enfoque del desarrollo dirigido por la comunidad. Como resultado, MariaDB tiene un conjunto de características más rico, incluyendo más motores de almacenamiento que garantizan un mejor rendimiento para las consultas y la replicación que MySQL. Esta mejora del rendimiento es importante cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos.
Las razones para utilizar MariaDB en lugar de PostgreSQL son un poco más matizadas, ya que PostgreSQL también está impulsado por la comunidad. Sin embargo, PostgreSQL utiliza su propia licencia de tipo BSD, la Licencia PostgreSQL, que es más permisiva que la licencia GNU de MariaDB y permite a los usuarios crear extensiones de código cerrado.
Aunque benefician al usuario que crea la extensión, estas funciones no siempre se utilizan en el núcleo de la base de datos PostgreSQL, y los desarrolladores pueden incluso cobrar por utilizar sus extensiones. La licencia GNU de MariaDB y MySQL no permite privatizar las nuevas funcionalidades: todas las nuevas funcionalidades están disponibles libremente.
MariaDB y PostgreSQL tienen los conjuntos de características más ricos. Sin embargo, MariaDB tiene algunas características convenientes para un backend Python. Por ejemplo, MariaDB utiliza un único 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 para los desarrolladores.
Tu backend Python puede escribir datos de tipo transaccional en MariaDB, que puede copiar esos datos en un motor de almacenamiento más adecuado para consultas analíticas. Los desarrolladores pueden escribir consultas analíticas contra la réplica utilizando la misma sintaxis para mejorar el rendimiento.
MariaDB también ha introducido recientemente el formato f-String-like para cadenas, similar al de Python. Esto evita a los desarrolladores que utilizan MariaDB con Python tener que cambiar mentalmente de un lenguaje a otro.
Conector MariaDB para Python
Antes de 2020, los programadores de Python se conectaban a MariaDB a través del paquete MySQL Python. Esto era posible porque MariaDB es una bifurcación de MySQL, pero significaba que las conexiones MariaDB se comportaban igual que MySQL.
En 2020, se publicó un conector nativo de MariaDB para eliminar la dependencia de MySQL, dando más control a la comunidad de MariaDB. Puedes instalar el conector con pip, el gestor de paquetes de Python, y utilizarlo para todos los casos de uso CRUD habituales.
Todas las sentencias se gestionan a través de un objeto cursor. Por defecto, el cursor MariaDB acepta consultas como sentencias preparadas, de modo que puedes desinfectar las partes dinámicas de la consulta. Esto es más seguro que formatear cadenas para construir consultas, lo que deja tu aplicación vulnerable a ataques de inyección SQL.
Cómo funciona el conector
El conector es fácil de usar. En primer lugar, importa la biblioteca del conector MariaDB en tu aplicación y utiliza la siguiente función para conectarte a tu 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. Obtienes el objeto cursor y lo utilizas para enviar consultas.
cursor = conn.cursor() Para enviar una consulta como una sentencia preparada, utiliza un signo de interrogación como marcador de posición en el texto de la consulta y pasa 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 sustituyen a los signos de interrogación en orden de izquierda a derecha. Estos valores de entrada también se desinfectan para evitar la inyección SQL. La protección integrada contra la inyección SQL es beneficiosa para un lenguaje como Python, diseñado pensando en los programadores principiantes.
Python y MariaDB para WordPress
Otra ventaja de utilizar MariaDB como backend para tu aplicación Python es que es fácil conectar la base de datos a un frontend de WordPress, especialmente cuando se utiliza Kinsta.
Kinsta admite MariaDB como base de datos backend, por lo que son compatibles al instante. Tu sitio WordPress puede acceder fácilmente a conjuntos de datos procesados en Python. Por ejemplo, puedes realizar algún 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 integral. Con DevKinsta, puedes utilizar tu máquina local para configurar un sitio WordPress con un backend MariaDB, que luego se puede enviar a Kinsta una vez que esté listo para funcionar. Esta integración simplifica la creación de un sitio con una base de datos MariaDB: tu sitio web puede estar activo con sólo unos clics.
Resumen
Varias bases de datos relacionales de código abierto, como 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 el procesamiento transaccional hasta las consultas analíticas. La flexibilidad, velocidad e integración nativa en Python con el conector MariaDB Python lo convierten en una gran opción como backend para aplicaciones Python que procesan grandes conjuntos de datos.
Además, MariaDB puede conectarse directamente a un frontend de WordPress, haciendo que tus conjuntos de datos sean accesibles para tu sitio web. El soporte de Kinsta con MariaDB facilita esta integración. Con DevKinsta, puedes configurar tu sitio WordPress para utilizar MariaDB en tu máquina local antes de desplegar la solución a través de Kinsta.
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