Escolher o banco de dados certo para o seu aplicativo é importante, especialmente para aplicativos backend que fazem interface direta com o banco de dados. Muitas opções estão disponíveis, cada uma adequada para certos casos de uso e com diferentes preços, velocidades e opções de escalonamento.
Python é comumente utilizado em aplicativos com grande quantidade de dados devido às suas bibliotecas poderosas para manipulação de dados, portanto, o banco de dados que você utiliza para um aplicativo em Python é importante.
Este artigo compara MariaDB com outras tecnologias de banco de dados como MySQL e PostgreSQL e discute por que é uma ótima escolha ao usar Python.
O que torna o MariaDB tão excelente para Python?
Graças à sua poderosa manipulação de dados e bibliotecas de machine learning, Python é uma linguagem de programação popular para profissionais de dados – especialmente em engenharia de dados e ciência de dados. Ambos os campos lidam com grandes quantidades de dados, aumentando o armazenamento necessário e as necessidades de memória e poder de processamento.
Os custos de licenciamento frequentemente aumentam junto com o tamanho dos seus dados, então faz sentido usar um banco de dados de código aberto. Você também pode economizar dinheiro em hardware. Como você tem total controle de onde o aplicativo é implantado, você pode encontrar as soluções mais baratas na nuvem ou no local.
Existem muitos bancos de dados de código aberto disponíveis, incluindo bancos de dados relacionais, NoSQL e graph. Os bancos de dados relacionais são geralmente ótimos para estrutura e consistência, enquanto os bancos de dados NoSQL, permitem um desenvolvimento rápido, sendo projetados para serem mais flexíveis.
Embora o Python funcione perfeitamente bem com bancos de dados NoSQL, bancos de dados relacionais são mais adequados para a análise e processamento de dados em larga escala que são usos comuns para Python.
Vamos comparar MariaDB com alguns outros bancos de dados relacionais populares de código aberto.
MariaDB vs MySQL vs PostgreSQL
Os bancos de dados relacionais de código aberto mais populares são MariaDB, SQLite, MySQL, e PostgreSQL. Cada um tem um conjunto similar de capacidades técnicas essenciais, mas o MariaDB tem algumas características únicas que o tornam mais adequado para aplicativos Python.
Além disso, MariaDB é de código aberto, portanto suas funcionalidades não dependem de uma entidade externa como o MySQL, que a Oracle agora possui. Embora a comunidade de código aberto ainda possa sugerir e adicionar recursos ao MySQL, a Oracle (que tem um banco de dados concorrente) decide para onde está indo.
Por outro lado, MariaDB foi criada depois que a Oracle adquiriu o MySQL para continuar uma abordagem de desenvolvimento liderada pela comunidade. Como resultado, o MariaDB tem um conjunto de recursos mais rico, incluindo mais mecanismos de armazenamento que garantem melhor performance para consultas e replicação do que o MySQL. Esta performance melhorada é importante quando se trabalha com grandes conjuntos de dados.
As razões para usar o MariaDB em vez do PostgreSQL são um pouco mais sutis, já que o PostgreSQL também é impulsionado pela comunidade. No entanto, o PostgreSQL utiliza sua própria licença semelhante à BSD, a Licença PostgreSQL, que é mais permissiva do que a licença GNU do MariaDB e permite que os usuários criem extensões de código fechado.
Enquanto eles beneficiam o usuário criando a extensão, estes recursos nem sempre são utilizados no banco de dados principal do PostgreSQL, e os desenvolvedores podem até mesmo cobrar pelo uso de suas extensões. O licenciamento do MariaDB e do MySQL GNU não permite que novas funcionalidades sejam privatizadas – todas as novas funcionalidades estão disponíveis gratuitamente.
MariaDB e PostgreSQL têm os conjuntos de recursos mais ricos. Entretanto, MariaDB tem alguns recursos convenientes para um backend Python. Por exemplo, o MariaDB usa uma linguagem para interagir com todos os seus diferentes mecanismos de armazenamento – os sistemas OLAP e OLTP são controlados com a mesma sintaxe, reduzindo a carga dos desenvolvedores.
Seu backend Python pode gravar dados em estilo de transação no MariaDB, que pode copiar esses dados para um mecanismo de armazenamento mais adequado a consultas analíticas. Os desenvolvedores podem escrever consultas analíticas na réplica usando a mesma sintaxe para obter um desempenho aprimorado.
Além disso, o MariaDB recentemente introduziu a formatação de strings semelhante às f-String-like do Python. Isso permite que os desenvolvedores que usam o MariaDB com Python evitem alternar mentalmente entre as linguagens.
Conector Python do MariaDB
Antes de 2020, os programadores Python se conectavam ao MariaDB por meio do pacote MySQL Python. Isso era possível porque o MariaDB é um fork do MySQL, mas significava que as conexões do MariaDB se comportavam da mesma maneira que o MySQL.
Em 2020, um conector nativo do MariaDB foi lançado para remover a dependência do MySQL, dando mais controle à comunidade do MariaDB. Você pode instalar o conector com o pip, o gerenciador de pacotes do Python, e usá-lo para todos os casos de uso comuns de CRUD (Create, Read, Update, Delete).
Todas as declarações são gerenciadas por meio de um objeto cursor. Por padrão, o cursor do MariaDB aceita consultas como prepared statements, permitindo que você sanitize quaisquer partes dinâmicas da consulta. Isso é mais seguro do que formatar strings para construir consultas, deixando seu aplicativo vulnerável a ataques de injeção SQL.
Como funciona o Conector
O conector é simples de usar. Primeiro, você importa a biblioteca de conectores MariaDB para o seu aplicativo e usa a seguinte função para se conectar ao seu servidor de banco de dados 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}")Uma vez conectado, todas as consultas são executadas através de um objeto cursor. Você obtém o objeto cursor e então o usa para enviar consultas.
cursor = conn.cursor() Para enviar uma consulta como uma declaração preparada, use um ponto de interrogação como um espaço reservado no texto da consulta e passe os valores requeridos como um tuple.
ur.execute( "SELECT * FROM sales WHERE sale_date >= ? and price > ?", (sale_date_val, price_val))
Os valores de entrada da tupla substituem as interrogações na ordem da esquerda para a direita. Esses valores de entrada também são sanitizados para evitar a injeção de SQL. A proteção integrada contra a injeção de SQL é benéfica para uma linguagem como o Python, projetada com programadores iniciantes em mente.
Python e MariaDB para WordPress
Outra vantagem de usar o MariaDB como backend para o seu aplicativo Python é que é fácil conectar o banco de dados a um frontend do WordPress, especialmente ao usar a Kinsta.
A Kinsta suporta o MariaDB como banco de dados backend, tornando instantaneamente compatíveis. Seu site WordPress pode acessar facilmente conjuntos de dados processados em Python. Por exemplo, você pode realizar alguma análise em Python, armazenar os resultados no MariaDB e, em seguida, exibi-los como um gráfico em uma página do WordPress.
A Kinsta também oferece uma plataforma de desenvolvimento chamado DevKinsta para criar uma solução completa. Com o DevKinsta, você pode usar sua máquina local para configurar um site WordPress com um backend do MariaDB, que pode ser enviado para a Kinsta assim que estiver pronto para ser publicado. Essa integração torna simples a configuração de um site com um banco de dados do MariaDB – seu site pode estar no ar com apenas alguns cliques.
Resumo
Existem vários bancos de dados relacionais de código aberto, incluindo MariaDB, MySQL e Postgres, que podem ser usados como backend para Python. No entanto, o MariaDB é a opção mais flexível e rica em recursos, graças à sua natureza de código aberto.
Ao lidar com conjuntos de dados grandes, o MariaDB oferece várias engines de armazenamento, tornando mais rápido do que as alternativas, além de suportar diversos casos de uso, desde processamento transacional até consultas analíticas. A flexibilidade, velocidade e integração nativa com Python por meio do conector MariaDB Python o tornam uma ótima escolha como backend para aplicativos Python que processam grandes conjuntos de dados.
Além disso, o MariaDB pode ser facilmente integrado em um frontend do WordPress, tornando seus conjuntos de dados acessíveis ao seu site. O suporte do MariaDB da Kinsta facilita essa integração. Com o DevKinsta, você pode configurar seu site do WordPress para usar o MariaDB em sua máquina local antes de implantar a solução por meio da Kinsta.
Experimente à nossa Hospedagem de Banco de Dados gratuitamente agora mesmo.
Deixe um comentário