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python數據庫操作--數據庫使用概述

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1. 數據庫基礎知識

數據庫(DB),可以長期存儲在計算機內、有組織的、可共享的數據集合。大多數數據以特殊格式的數據庫文件形式存在于計算機的硬盤上,極少部分是以長期駐留內存的形式進行組織和共享的數據集合。

數據庫管理系統(DBMS是對數據庫進行統一管理的和共享數據操作的軟件,其主要功能包括建立、使用、維護數據庫。

主流數據庫系統分類方法有以下幾種

1.根據存儲數據結構和是否采用分布式技術特征可以把數據庫分為關系型數據庫和非關系型數據庫

(1)**關系型數據庫:**建立在關系模型基礎上的數據庫,借助于集合代數等數學概念和方法來處理數據庫中的數據。主要的技術特征:以行、列結構化關系表存儲數據,SQL查詢語言提供數據讀寫操作、事務處理數據多表操作,支持并發訪問。

(2)**非關系型數據庫:**又被稱為NoSQL,主要是指在數據結構上采用非經典的行、列結構組織方式;大多數提供分布式處理技術,用來解決大數據處理問題;在對數據庫進行操作時,沒有統一的SQL語言類似的操作標準。

另外,最新又提出了一種介于DBMS和NoSQL之間的NewSQL類的數據庫,其特點是具有關系型表結構特征、SQL語言及事物處理技術特征,同時具有分布式處理技術特征。

2.根據是否只常駐于內存或硬盤可分為基于內存數據庫和基于硬盤數據庫

這種分法只能說明某一款數據庫主要在內存中駐留,還是主要在硬盤上駐留。內存數據庫的優點是執行數據速度非???,缺點是數據容易丟失;硬盤數據庫數據不容易丟失,但是大規模讀寫速度相對比較慢。SQLite、Redis數據庫是典型的基于內存的數據庫;MySQL、Oracle、MongoDB是典型的基于硬盤的數據庫。

2. 訪問數據庫基本原理

數據庫訪問過程

1.應用系統

第一個環節,需要有python編寫的應用系統。

2.數據庫驅動程序 

第二個環節,通過數據庫驅動程序實現應用系統與數據庫之間的數據交換。每一款數據庫系統面對不同的編程語言,因此,需要提供統一的、標準化的、可以訪問數據庫的數據庫驅動程序。數據庫驅動程序就好比一座橋,為應用系統和數據庫之間建立了一座數據交流的橋梁。

數據庫驅動程序主要分為驅動API接口和驅動程序兩部分,由各數據庫廠商提供。驅動程序主要是一個個訪問數據庫功能函數代碼的DLL文件,API接口就是驅動程序里的一個個函數名,可供python語言直接調用。目前,流行的數據庫接口技術包括ODBC、ADO等。

3.數據庫系統

第三個環節,通過數據庫系統對應的數據庫驅動程序,為應用系統提供數據讀取、寫入、修改、刪除等操作功能。故,在程序開發時,先安裝相應的數據庫管理系統。

故,需要開發一款數據庫的python應用系統,必須要有這三個環節:先確定并安裝需要的數據庫,然后安裝對應的驅動程序,最后才能進行程序開發。

3. ODBC與ADO

ODBC和ADO是兩種常見的連接數據庫的驅動接口技術標準。

1.** ODBC**

ODBC(開放數據庫連接)是用于訪問數據庫管理系統的標準應用程序編程接口(API),支持Windows、Unix、Mac OSX、FreeBSD、Solaris、AIX及其他操作系統平臺下的數據庫訪問。

2.ADO

ADO是Microsoft的Windows系統上的數據庫高級接口。它通常堆疊在ODBC驅動程序之上,進一步簡化訪問技術處理過程。

4. 關系型數據庫

關系型數據庫支持清單

總結

本篇文章就到這里了,希望能給你帶來幫助,也希望您能夠多多關注腳本之家的更多內容!

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