Python中的ORM

引言

通过应用面向对象编程的概念来转换不兼容系统之间的数据，Python 中的对象关系映射 (ORM) 工具可以简化数据库交互。为了定义和处理数据库表，开发人员使用 Python 类而不是编写原始 SQL 查询。ORM 将这些类操作转换为 SQL 查询，从而提高了代码的可读性并简化了数据库管理。Python 的 Python 中流行的 ORM 包括 SQLAlchemy 和 Django ORM，它们提供查询构建、数据验证以及与许多数据库后端（例如 PostgreSQL、MySQL）的兼容性等功能。虽然 ORM 对于复杂查询或高性能要求可能会增加开销，但它们在快速创建、简单维护和减少重复 SQL 代码方面具有优势。

使用面向对象范例来构建查询和操作数据是对象关系映射的原理。它提供了一种选择，可以使用我们的语言（Python，我们将在本文中讨论）与数据库进行交互，而不是使用 SQL。这意味着 ORM 使我们能够使用 Python 代码来创建、读取、更新和删除数据库中的数据和模式。

Django ORM

Django Web 框架有一个名为 Django ORM（对象关系映射）的强大功能，它允许开发人员使用 Python 代码而不是 SQL 来处理数据库。使用 Django ORM，数据库模式被定义为一组 Python 类（称为模型），每个类代表一个表，每个属性对应表中的一列。通过允许开发人员使用 Python 方法执行 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，并自动将它们转换为 SQL 查询，这项技术简化了数据库管理。

Django ORM 支持多种数据库，包括 PostgreSQL、MySQL、SQLite 和 Oracle，从而能够顺畅地在它们之间切换。它还内置了复杂过滤、聚合和排序、模型之间交互以及查询优化的技术。此外，通过自动转义输入以防范 SQL 注入威胁，Django ORM 确保了数据安全和完整性。它非常适合希望快速构建安全、可扩展且易于维护的应用程序的开发人员。

SQLAlchemy

SQLAlchemy 是一个用于 Python 的对象关系映射 (ORM) 和 SQL 工具包，旨在促进有效和适应性强的数据库接口。它有两个主要组件：ORM，它提供了将 Python 类映射到数据库表的高级抽象；以及 Core，这是一个低级 SQL 表达式语言，允许开发人员精确控制 SQL 查询。

SQLAlchemy 支持多种数据库，例如 PostgreSQL、MySQL、SQLite 和 Oracle，从而能够顺畅地在它们之间切换。它允许开发人员使用 Python 代码执行复杂的事务、查询和数据转换；必要时，仍然可以执行纯 SQL 执行。

SQLAlchemy 提供的 ORM 以其“声明式”方法而闻名，在这种方法中，程序员使用 Python 类来构建模型，并且其动态加载技术会调节数据导入的时间和方式以最大化效率。

由于其适应性、详尽的文档和以性能为中心的方法，SQLAlchemy 被用于大型、数据密集型项目以及基本应用程序。

Peewee

Peewee 是 Python 的对象关系映射 (ORM)，是一个轻量级库，非常适合中小型应用程序。它允许开发人员使用 Python 代码连接数据库，而不是编写原始 SQL 查询。Peewee 兼容多种数据库，如 SQLite、PostgreSQL 和 MySQL。它为模型定义和标准数据库函数提供了一个直观的编程接口 (API)。

Peewee 因其简单的设计和紧凑的占地面积，是需要简单性和易用性的项目的绝佳选择。它允许使用原始 SQL 接口进行更复杂的查询，必要时，但它也提供了一种易于使用的语法来构建模型、创建关系和运行查询。

尽管 Peewee 简单，但它包含许多功能，如连接池、迁移以及对嵌套查询和自定义字段类型等高级功能的支持。对于希望获得轻量级但功能强大的 ORM 解决方案的开发人员来说，这是一个绝佳的选择。

Pony ORM

Pony ORM 是一个 Python 模块，它将 Python 对象映射到关系数据库表，以提供一个简单、基于 Python 的接口来与数据库进行交互。它使用的独特查询语法——Python 生成器表达式——使得数据库查询更易读，并且与编写原生 Python 代码更为相似。Pony ORM 支持流行的数据库，包括 PostgreSQL、MySQL、SQLite 和 Oracle，从而在后端选择方面具有灵活性。

Pony ORM 自动将 Python 表达式转换为 SQL，简化了复杂查询，并减少了编写原始 SQL 的需要。它还支持实体关系、延迟加载、缓存和查询优化等功能，以提高性能。此外，它还提供了数据库迁移和模式生成的工具。

优点

• 在数据库管理和应用程序开发中，使用 Python 项目的对象关系映射 (ORM) 有许多好处。ORM 允许开发人员使用 Python 代码而不是编写原始 SQL 查询来与数据库通信，这提高了代码的可读性和可维护性。由于 CRUD（创建、读取、更新、删除）等典型数据库活动可以用简单的 Python 函数处理，这种抽象缩短了开发所需的时间。
• ORM 还提供跨数据库兼容性，允许在不更改应用程序代码的情况下轻松切换不同的数据库后端（例如 SQLite、PostgreSQL、MySQL）。它们通过自动转义输入以防止 SQL 注入攻击来帮助强制执行数据完整性和安全性。此外，ORM 通过对象关联管理不同表之间的关系，简化了复杂查询并减少了错误。
• 通过自动化大量重复的 SQL 代码并为数据库交互提供更高级别的抽象，ORM 使维护和扩展应用程序变得更加容易，这对于快速开发和敏捷环境尤其有利。
• 对于不经常编写 SQL 的人来说，这可以节省大量时间。因此，由于您使用的是已经熟悉的语言，因此过程可能会加快。
• 由于大多数方法都保持不变，ORM 使在不同关系数据库之间迁移（例如，从 MySQL 迁移到 PostgreSQL）变得更加容易。
• 某些搜索比您自己编写的要有效得多。

缺点

• 虽然 ORM 提供了许多好处，但它们也带来了一些缺点。一个主要的缺点是性能开销。ORM 将 SQL 查询抽象为 Python 代码，与手动编写的 SQL 相比，这可能导致数据库操作效率低下，尤其是在复杂查询或大型应用程序中。这可能导致查询执行速度变慢和资源消耗增加。
• 另一个问题是潜在的控制丢失。ORM 可能会过度简化数据库交互，限制开发人员优化查询或利用特定数据库功能的能力。这使得难以微调性能或处理需要自定义 SQL 的复杂场景。
• ORM 还可能导致抽象不匹配，其中面向对象的方法与关系数据库原理不完全对齐。这种不匹配会导致效率低下，例如“N+1 查询问题”，即 ORM 生成多个不必要的查询。
• 此外，精通 ORM 的学习曲线可能很陡峭，特别是对于不熟悉底层数据库概念的开发人员而言。
• 由于 ORM 是不同的概念，因此您必须首先理解它们才能使用它们，这可能需要一些调整和学习时间。
• 对于 SQL 熟练的人来说，使用 ORM 可能效率较低且益处较小。因为您不会像自己编写问题那样获得太多的机会。
• 总而言之，ORM 使您解决问题的能力有所下降，因为它抽象了表面之下发生的事情。
• 在配置设置和其他过程中可能会出现其他冲突。

结论

总之，Python ORM，如 Django ORM、SQLAlchemy、Peewee 和 Pony ORM 提供了多种数据库管理解决方案，每种解决方案都有其优势和适用的用例。Django ORM 在 Web 应用程序的快速开发方面表现出色，在 Django 框架内提供集成方法，使其成为寻求全面、一体化解决方案的开发人员的理想选择。SQLAlchemy 在灵活性和功能性之间取得了平衡，支持高级 ORM 功能和低级 SQL 表达式语言，适用于需要精细性能和复杂查询的项目。

Peewee 是一个轻量级的 ORM，非常适合优先考虑简单性和易用性的中小型应用程序。Pony ORM 提供了一种更 Pythonic 的数据库查询方法，强调可读性和开发人员生产力。

虽然 ORM 提高了开发人员的效率和代码的可维护性，但它们可能会带来性能开销并减少对 SQL 的精细控制。选择正确的 ORM 取决于项目的具体需求和限制。

然而，虽然 ORM 可以显著加快开发速度并降低代码复杂性，但它们也可能带来性能开销、限制高级数据库特定功能的使用，并呈现更陡峭的学习曲线。选择正确的 ORM 取决于项目规模、复杂性和性能要求等因素，权衡抽象的好处与对优化、特定数据库操作的需求。