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在 python 开发中，ORM（对象关系投射）技术带来了浏览和操作数据库的强大方式。但是，它并非是唯一可用的数据访问技术。其他选择包含初始sql、数据访问层 (DAL) 和NoSQL数据库。掌握每种技术优缺点尤为重要，便于针对特定项目选择最合适的方式。 内容来自zvvq，别采集哟
ORM
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目标导向：ORM 使用对象来描述数据库实体，优化了数据模型和编码间的投射。代码简洁：ORM 一键生成 SQL 查看，优化了数据访问编码并降低了错误。关系管理：ORM 能自动维护实体之间的关系，完成数据完整性和一致性。适用复杂查询：ORM 带来了高级查询作用，比如协同和汇聚，而无需撰写繁杂的 SQL。缺陷： zvvq
扩展性：ORM 为相对简单的数据库设计而提升，拓展到繁杂或高度定做的方案时可能遇到性能问题。数据库抽象：ORM 隐藏了底层数据库多元性，这可能导致意外行为或性能问题。学习曲线：ORM 库通常具有较长的学习曲线，必须全面了解其概念和良好实践。初始 SQL
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特性：初始 SQL 带来了对数据库的最直接浏览，一般比 ORM 迅速。灵活性：初始 SQL 容许撰写随意查看，提供对数据库功能的良好控制。可扩展性：初始 SQL 是数据库无关的，可在一切适用 SQL 的数据库中使用。缺陷： zvvq
代码冗余：初始 SQL 规定手动撰写全部查看，造成重复代码与维护艰难。错误处理：初始 SQL 欠缺 ORM 的错误处理作用，增强了出错概率。目标投射缺少：初始 SQL 未提供目标投射，需要手动将数据库行变换为对象。DAL
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编码可重用性：DAL 将数据访问逻辑从领域模型中分离出来，提升编码可重用性和可扩展性。错误处理：DAL 一般给予健壮的错误处理体制，协助识别解决数据库异常。数据库无关性：一些 DAL 能与多种数据库一起使用，给予数据库无关的数据访问。缺陷： copyright zvvq
学习曲线：DAL 具备自身的概念和良好实践，必须一定程度的学习曲线。特性：DAL 可能引入一些特性花销，因为它在领域模型和数据库中间当做内层。灵活性较低：DAL 一般给予预定义的一组操作，阻碍了对底层数据库灵活性。NoSQL数据库
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扩展性：NoSQL 数据库专为解决大量非关系数据而设计，给予优异的扩展性。数据模型灵活性：NoSQL 数据库支持各种数据模型，包含文档、键值对和图型。快速搜索：NoSQL 数据库使用特定于其数据模型的改善查询引擎，提升了查看特性。缺陷： 内容来自samhan666
一致性：NoSQL 数据库一般放弃数据一致性以换取性能扩展性。关联模型：NoSQL 数据库不适宜模型复杂的关系数据，必须不同的方法来处理关系。学习曲线：NoSQL 数据库有着不同的概念和技术堆栈，需要一个专门学习曲线。选择合适的数据访问技术
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选择最佳的数据访问技术必须根据项目的特定要求开展仔细斟酌。以下是一些指导原则： zvvq
针对简单方案和性能非常重要的状况：初始 SQL 是最佳选择。对需要目标投射和关系管理的状况：ORM 是首选。对需要编码可重用性和错误处理的现象：DAL 是一个靠谱的挑选。对需要扩展性和非关系数据处理的现象：NoSQL 数据库是最佳选择。以上就是Python ORM 与其它数据访问技术：掌握优缺点的详细内容，大量请关注其他类似文章！