Monter en gamme sur de la gestion de base de données

Introduction au SQL

Pourquoi choisir le SQL dans une démarche de gestion de base de données ? Le SQL est le langage de base de données  le plus connu et le plus utilisé.

L'intérêt qu'il a par rapport à d'autres c'est qu'il est relationnel. Qu'il est très facilement activable quel'on indique une clé et un identifiant.

Beaucoup d'entreprises l'utilise aujourd'hui couplé à d'autres langages de programmation que Python. Le plus courant c'est a fortiori avec PHP et WordPress.

Dernier avantage et non le moindre c'est la taille minime des bases de données SQL.

La masse de stockage est au moins 30 à 40 fois inférieure à un fichier XLS traditionnel ou à un csv.

Même si python nous permet très facilement de manipuler les données et les bases de données il n'empêche que SQL reste très utilisé par des personnes dans le domaine de l'analyse de données pour calculer les différents ratios mathématiques d'un site web ou d'une application


SQLite

Bon vous allez me dire en lisant le titre que c'est probablement du SQL en plus léger. Vous n'avez pas tort mais vous n'avez pas forcément raison non plus.

SQLite un peu à la différence de SQL et ici pour simplifier le raisonnement dans le stockage des données. En bref il permet de stocker très facilement les données dans un fichier à l'inverse de son aîné.

SQLite dépend du langage SQL donc ce n'est pas un langage différent.

Au cours de cette formation nous l'utiliserons principalement pour créer des bases de données dans un environnement local. C'est-à-dire sur votre ordinateur. Ce qui nous évitera principalement d'avoir tout le temps besoin d'une connexion Internet ou dans certains cas d'héberger une base de données donc de payer

SQLAlchemy

Tiens encore du SQL et pourquoi tout ce SQL là ?

Bon cette fois-ci ça reste du SQL mais ça n'en n'est pas. Car Sqlalchemy nous permet de nous connecter à des bases de données sans devoir écrire des requêtes SQL.

SQLAlchemy est dans le jargon un ORM (object-relationnal-mapper)  c'est-à-dire un outil qui permet à Python de s'exprimer librement en transformant les bases de données en objet. Ce qui lui permet de simplifier tout le raisonnement et l'adaptation de ses applications.

Utiliser un ORM sur des petites application et des moyennes application et un gain de performance comparé à l'utilisation de requêtes SQL normales.

Dans les plus grandes application il est souvent moins utilisé car l'objectif des développeurs et de sur optimiser le code et lorsqu'il y a une sur optimisation c'est difficile de le faire avec SQL Alchemy

Datasets

Datasets est probablement l'outil de gestion de base de données SQL le plus simple qui n'aie jamais existé. Il fonctionne tout simplement comme un dictionnaire et se connecte par cette méthode là un fichier ou une base de données SQL.

Beaucoup moins performant que SQLite ou Sqlalchemy il est très utile quand on construit une petite application ou un mini site from scratch.

Utilisée avec flask cette librairie nous offre la possibilité de monter très rapidement un petit site web vitrine mais encore, la possibilité de créer une petite application en python en quelques heures.

TinyDB

TinyDB n'est pas du SQL mais peut être converti en SQL. C'est une librairie de base de données construite par-dessus Json.

Elle nous permet de créer un peu comme datasets, une base de données sous la forme de dictionnaire Python.

Entre le choix de datasets ou de tinydb je conseillerais peut-être de choisir le second car il possède une communauté un peu plus active.

Par contre il est légèrement plus compliqué. Il est plus utilisé dans le cas de requêtes API que dans le cas de stockage d'information dans une base de données relationnelles.

Pickle DB

Aussi construite par-dessus Json la librairie pickle DB et aussi une manière de stocker les informations facilement.

Cette librairie a été créé pour ressembler à la librairie pickle. La librairie de sérialisation la plus connue en Python.

Attention il est possible de lire les données avec pickle dB alors qu'il n'est pas possible de lire des données se réaliser avec pickle.

Il n'y a simplement que la ressemblance en matière de sélection et de création d'objet entre les deux.

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