两款轻量级数据库SQLite 和 TinyDB,简单!实用!

发布于:2024-12-21 ⋅ 阅读:(13) ⋅ 点赞:(0)

SQLite 和 TinyDB 技术文档

一、SQLite

1. 特性

  • 轻量级:SQLite 是一个轻量级的嵌入式数据库,无需独立的服务器进程,可以直接集成到应用程序中。

  • 跨平台:支持多种操作系统,包括 Windows、Linux、macOS 等。

  • 关系型数据库:使用 SQL 语言进行数据操作,支持表、索引、视图等关系型数据库的特性。

  • 事务支持:提供事务处理功能,确保数据的一致性和完整性。

2. 应用场景

  • 小型应用程序:适用于小型桌面应用、移动应用和嵌入式系统等,对数据库性能要求不高的场景。

  • 临时数据存储:可以作为临时数据存储的解决方案,例如在数据处理过程中存储中间结果。

  • 单用户应用:对于单用户的应用程序,SQLite 是一个简单而有效的数据库选择。

3. 简单使用

  • 安装:通常无需安装,许多编程语言都内置了对 SQLite 的支持。

  • 创建数据库和表:

import sqlite3
​
# 连接到数据库,如果数据库不存在,则会自动创建
conn = sqlite3.connect('example.db')
​
# 创建一个游标对象
c = conn.cursor()
​
# 创建一个表
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users
             (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
              name TEXT,
              age INTEGER)''')
​
# 提交更改
conn.commit()
​
# 关闭连接
conn.close()
  • 插入数据:

import sqlite3
​
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
​
# 插入一条数据
c.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 30)")
​
# 提交更改
conn.commit()
​
conn.close()
  • 查询数据:

import sqlite3
​
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
​
# 查询所有数据
c.execute("SELECT * FROM users")
rows = c.fetchall()
​
for row in rows:
    print(row)
​
conn.close()

4. 高级使用

  • 索引:可以为表中的列创建索引,提高查询性能。

import sqlite3
​
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
​
# 为 name 列创建索引
c.execute("CREATE INDEX idx_name ON users (name)")
​
conn.commit()
conn.close()
  • 事务处理:可以使用事务来确保数据的一致性。

import sqlite3
​
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
​
try:
    # 开始事务
    conn.execute("BEGIN")
​
    # 执行多个数据库操作
    c.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Bob', 25)")
    c.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Charlie', 35)")
​
    # 提交事务
    conn.commit()
except Exception as e:
    # 回滚事务
    conn.rollback()
finally:
    conn.close()
  • 存储过程和函数:可以创建存储过程和函数,提高数据库的可维护性和可扩展性。

import sqlite3
​
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
​
# 创建一个存储过程
c.execute("CREATE PROCEDURE add_user(name TEXT, age INTEGER) BEGIN INSERT INTO users (name, age) VALUES (name, age); END")
​
# 调用存储过程
c.execute("CALL add_user('David', 40)")
​
conn.commit()
conn.close()

二、TinyDB

1. 特性

  • 轻量级:TinyDB 是一个轻量级的 NoSQL 数据库,适用于小型项目和临时数据存储。

  • 纯 Python 实现:无需安装额外的数据库服务器,易于部署和使用。

  • 文档型数据库:以 JSON 格式存储数据,每个文档都是一个独立的 JSON 对象。

  • 简单易用:提供了简单的 API,易于学习和使用。

2. 应用场景

  • 小型项目:适用于小型的 Python 项目,例如脚本、工具和小型 Web 应用等。

  • 临时数据存储:可以作为临时数据存储的解决方案,例如在数据处理过程中存储中间结果。

  • 测试和原型开发:在测试和原型开发阶段,TinyDB 可以快速搭建一个简单的数据库环境。

3. 简单使用

  • 安装:可以使用 pip 安装 TinyDB。

pip install tinydb
  • 创建数据库和表:

from tinydb import TinyDB
​
# 创建一个数据库
db = TinyDB('example.json')
​
# 创建一个表
table = db.table('users')
  • 插入数据:

from tinydb import TinyDB
​
db = TinyDB('example.json')
table = db.table('users')
​
# 插入一条数据
table.insert({'name': 'Alice', 'age': 30})
  • 查询数据:

from tinydb import TinyDB, Query
​
db = TinyDB('example.json')
table = db.table('users')
​
# 查询所有数据
rows = table.all()
​
for row in rows:
    print(row)
​
# 查询特定条件的数据
User = Query()
result = table.search(User.name == 'Alice')
print(result)

4. 高级使用

  • 索引:TinyDB 不支持传统的数据库索引,但可以通过使用自定义的查询函数来实现类似的功能。

from tinydb import TinyDB, Query
​
db = TinyDB('example.json')
table = db.table('users')
​
def search_by_name(name):
    return table.search(Query().name == name)
​
result = search_by_name('Alice')
print(result)
  • 事务处理:TinyDB 不提供事务处理功能,但可以通过手动管理数据的插入、更新和删除操作来实现类似的效果。

from tinydb import TinyDB
​
db = TinyDB('example.json')
table = db.table('users')
​
try:
    # 插入数据
    table.insert({'name': 'Bob', 'age': 25})
    table.insert({'name': 'Charlie', 'age': 35})
except Exception as e:
    # 发生错误时,手动回滚操作
    table.remove(Query().name == 'Bob')
    table.remove(Query().name == 'Charlie')
finally:
    db.close()
  • 存储过程和函数:TinyDB 不支持存储过程和函数,但可以通过定义自定义的 Python 函数来实现类似的功能。

from tinydb import TinyDB
​
db = TinyDB('example.json')
table = db.table('users')
​
def add_user(name, age):
    table.insert({'name': name, 'age': age})
​
add_user('David', 40)

三、总结

SQLite 和 TinyDB 都是轻量级的数据库解决方案,适用于不同的应用场景。SQLite 是一个关系型数据库,适用于需要使用 SQL 语言进行数据操作的场景;TinyDB 是一个文档型 NoSQL 数据库,适用于需要快速搭建简单数据库环境的场景。在选择数据库时,需要根据具体的需求和应用场景来进行选择。