Elegir la base de datos adecuada para tu aplicaci\u00f3n es importante, especialmente para las aplicaciones backend que interact\u00faan 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.<\/p>\n
Python<\/a> se utiliza normalmente en aplicaciones con muchos datos porque dispone de potentes bibliotecas para la manipulaci\u00f3n de datos, por lo que la base de datos que utilices para una aplicaci\u00f3n Python es importante.<\/p>\n Este art\u00edculo compara MariaDB con otras tecnolog\u00edas de bases de datos como MySQL y PostgreSQL y explica por qu\u00e9 es una gran elecci\u00f3n cuando se utiliza Python.<\/p>\n Gracias a sus potentes bibliotecas de manipulaci\u00f3n de datos y aprendizaje autom\u00e1tico, Python es un lenguaje de programaci\u00f3n muy popular entre los profesionales de los datos, especialmente en ingenier\u00eda 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.<\/p>\n Los costes de licencia suelen aumentar junto con el tama\u00f1o de tus datos, por lo que tiene sentido utilizar una base de datos de c\u00f3digo abierto<\/a>. Tambi\u00e9n puedes ahorrar dinero en hardware. Como tienes el control total de d\u00f3nde se despliega la aplicaci\u00f3n, puedes encontrar las soluciones m\u00e1s baratas en la nube o in situ.<\/p>\n Existen muchas bases de datos de c\u00f3digo abierto, como las relacionales, las NoSQL<\/a> y las gr\u00e1ficas. 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 r\u00e1pido, est\u00e1n dise\u00f1adas para ser m\u00e1s flexibles.<\/p>\n Aunque Python funciona perfectamente con bases de datos NoSQL, las bases de datos relacionales son m\u00e1s adecuadas para la anal\u00edtica y el procesamiento de datos a gran escala, que son usos habituales de Python.<\/p>\n Comparemos MariaDB con otras populares bases de datos relacionales de c\u00f3digo abierto.<\/p>\n\n Las bases de datos relacionales de c\u00f3digo abierto m\u00e1s populares son MariaDB, SQLite, MySQL y PostgreSQL<\/a>. Cada una tiene un conjunto similar de capacidades t\u00e9cnicas b\u00e1sicas, pero MariaDB tiene algunas caracter\u00edsticas \u00fanicas que la hacen m\u00e1s adecuada para aplicaciones Python.<\/p>\n Adem\u00e1s, MariaDB es de c\u00f3digo abierto, por lo que sus caracter\u00edsticas no dependen de una entidad externa como MySQL, que ahora es propiedad de Oracle. Aunque la comunidad de c\u00f3digo abierto puede seguir sugiriendo y a\u00f1adiendo caracter\u00edsticas a MySQL, Oracle (que tiene una base de datos competidora) decide hacia d\u00f3nde va.<\/p>\n Por otro lado, MariaDB se cre\u00f3<\/a> despu\u00e9s de que Oracle adquiriera MySQL para continuar con un enfoque del desarrollo dirigido por la comunidad. Como resultado, MariaDB tiene un conjunto de caracter\u00edsticas m\u00e1s rico, incluyendo m\u00e1s motores de almacenamiento que garantizan un mejor rendimiento para las consultas y la replicaci\u00f3n<\/a> que MySQL. Esta mejora del rendimiento es importante cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos.<\/p>\n Las razones para utilizar MariaDB en lugar de PostgreSQL<\/a> son un poco m\u00e1s matizadas, ya que PostgreSQL tambi\u00e9n est\u00e1 impulsado por la comunidad. Sin embargo, PostgreSQL utiliza su propia licencia de tipo BSD, la Licencia PostgreSQL, que es m\u00e1s permisiva que la licencia GNU de MariaDB y permite a los usuarios crear extensiones de c\u00f3digo cerrado.<\/p>\n Aunque benefician al usuario que crea la extensi\u00f3n, estas funciones no siempre se utilizan en el n\u00facleo 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 est\u00e1n disponibles libremente.<\/p>\n MariaDB y PostgreSQL tienen los conjuntos de caracter\u00edsticas m\u00e1s ricos. Sin embargo, MariaDB tiene algunas caracter\u00edsticas convenientes para un backend Python. Por ejemplo, MariaDB utiliza un \u00fanico 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.<\/p>\n Tu backend Python puede escribir datos de tipo transaccional en MariaDB, que puede copiar esos datos en un motor de almacenamiento m\u00e1s adecuado para consultas anal\u00edticas. Los desarrolladores pueden escribir consultas anal\u00edticas contra la r\u00e9plica utilizando la misma sintaxis para mejorar el rendimiento.<\/p>\n MariaDB tambi\u00e9n ha introducido recientemente el formato f-String-like<\/a> 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.<\/p>\n Antes de 2020, los programadores de Python se conectaban a MariaDB a trav\u00e9s del paquete MySQL Python. Esto era posible porque MariaDB es una bifurcaci\u00f3n de MySQL, pero significaba que las conexiones MariaDB se comportaban igual que MySQL.<\/p>\n En 2020, se public\u00f3 un conector nativo de MariaDB<\/a> para eliminar la dependencia de MySQL, dando m\u00e1s 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.<\/p>\n Todas las sentencias se gestionan a trav\u00e9s de un objeto cursor. Por defecto, el cursor MariaDB acepta consultas como sentencias preparadas, de modo que puedes desinfectar las partes din\u00e1micas de la consulta. Esto es m\u00e1s seguro que formatear cadenas para construir consultas, lo que deja tu aplicaci\u00f3n vulnerable a ataques de inyecci\u00f3n SQL<\/a>.<\/p>\n El conector es f\u00e1cil de usar. En primer lugar, importa la biblioteca del conector MariaDB en tu aplicaci\u00f3n y utiliza la siguiente funci\u00f3n para conectarte a tu servidor de base de datos MariaDB:<\/p>\n Una vez conectado, todas las consultas se ejecutan a trav\u00e9s de un objeto cursor. Obtienes el objeto cursor y lo utilizas para enviar consultas.<\/p>\n Para enviar una consulta como una sentencia preparada, utiliza un signo de interrogaci\u00f3n como marcador de posici\u00f3n en el texto de la consulta y pasa los valores requeridos como una tupla.<\/p>\n Los valores de entrada de la tupla sustituyen a los signos de interrogaci\u00f3n en orden de izquierda a derecha. Estos valores de entrada tambi\u00e9n se desinfectan para evitar la inyecci\u00f3n SQL. La protecci\u00f3n integrada contra la inyecci\u00f3n SQL es beneficiosa para un lenguaje como Python, dise\u00f1ado pensando en los programadores principiantes.<\/p>\n Otra ventaja de utilizar MariaDB como backend para tu aplicaci\u00f3n Python es que es f\u00e1cil conectar la base de datos a un frontend de WordPress<\/a>, especialmente cuando se utiliza Kinsta.<\/p>\n Kinsta admite MariaDB como base de datos backend<\/a>, por lo que son compatibles al instante. Tu sitio WordPress puede acceder f\u00e1cilmente a conjuntos de datos procesados en Python. Por ejemplo, puedes realizar alg\u00fan an\u00e1lisis en Python, almacenar los resultados en MariaDB y luego mostrarlos como un gr\u00e1fico en una p\u00e1gina de WordPress.<\/p>\n Kinsta tambi\u00e9n proporciona una plataforma de desarrollo llamada DevKinsta<\/a> para desarrollar una soluci\u00f3n integral. Con DevKinsta, puedes utilizar tu m\u00e1quina local para configurar un sitio WordPress con un backend MariaDB, que luego se puede enviar a Kinsta una vez que est\u00e9 listo para funcionar. Esta integraci\u00f3n simplifica la creaci\u00f3n de un sitio con una base de datos MariaDB: tu sitio web puede estar activo con s\u00f3lo unos clics.<\/p>\n\n Varias bases de datos relacionales de c\u00f3digo abierto, como MariaDB, MySQL y Postgres, pueden servir como backend de Python. Sin embargo, MariaDB es la opci\u00f3n m\u00e1s flexible y rica en funciones, gracias a su naturaleza de c\u00f3digo abierto.<\/p>\n Cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, MariaDB proporciona muchos motores de almacenamiento, lo que lo hace m\u00e1s r\u00e1pido que las alternativas, y admite m\u00faltiples casos de uso, desde el procesamiento transaccional hasta las consultas anal\u00edticas. La flexibilidad, velocidad e integraci\u00f3n nativa en Python con el conector MariaDB Python lo convierten en una gran opci\u00f3n como backend para aplicaciones Python que procesan grandes conjuntos de datos.<\/p>\n Adem\u00e1s, 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<\/a>\u00a0facilita esta integraci\u00f3n. Con DevKinsta, puedes configurar tu sitio WordPress para utilizar MariaDB en tu m\u00e1quina local antes de desplegar la soluci\u00f3n a trav\u00e9s de Kinsta.<\/p>\n\u00bfQu\u00e9 Hace que MariaDB Sea tan Buena para Python?<\/h2>\n
MariaDB vs MySQL vs PostgreSQL<\/h2>\n
Conector MariaDB para Python<\/h2>\n
C\u00f3mo funciona el conector<\/h3>\n
import mariadb\n\ntry:\n connection = mariadb.connect(\n user=username,\n password=password,\n host=mariadb_host,\n port=3306,\n database=\"sales\"\n\n )\nexcept mariadb.Error as err:\n print(f\"An error occurred whilst connecting to MariaDB: {err}\")<\/code><\/pre>\ncursor = conn.cursor() <\/code><\/pre>\nur.execute( \"SELECT * FROM sales WHERE sale_date >= ? and price > ?\", (sale_date_val, price_val)) \n<\/code><\/pre>\nPython y MariaDB para WordPress<\/h2>\n
Resumen<\/h2>\n