Extendiendo Django: Cómo Escribir Tu Propio Backend de Base de Datos - Exasol
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Django permite acceder – mediante su ORM – a distintas bases de datos. De serie, Django soporta PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle y existen “backends” (es decir drivers) no oficiales para IBM DB2, Microsoft SQL Server , Firebird y bases de datos ODBC. Pero... ¿qué pasa si nuestros datos están en una base de datos para la que no existe – todavía – un backend? ¿cómo de fácil o difícil es escribir nuestro propio backend para esa base de datos? En esta charla compartiremos nuestra experiencia escribiendo un backend para una base de datos analítica (EXASol DB): ¿cómo lo hemos hecho? ¿qué documentación o referencias hay disponibles? ¿cómo nos aseguramos de que el acceso a los datos es correcto?
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- 23. Bases de Datos Transaccionales: PostgreSQL product_id country brand description current_price 100 us Nike Air Max 2000 124,95 101 us Adidas Originals Forest Hills 65,00 102 uk Adidas Gazelle 95,00 103 uk Nike Color Burst 150,00 • INSERT • UPDATE = implementado como un DELETE + INSERT • RAPIDÍSIMO
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- 42. DatabaseWrapper CursorWrapper DatabaseFeatures DatabaseOperations DatabaseSchemaEditor DatabaseIntrospection DatabaseCreation DatabaseClient Piezas de un Backend crear y destruir bases de datos 🙋🏼♀️ 🙋🏼♀️ 💁🏼♀️ 💁🏼♀️ 🙅🏼♀️ 🙅🏼♀️ 🙅🏼♀️ para ejecución de tests
- 43. DatabaseWrapper CursorWrapper DatabaseFeatures DatabaseOperations DatabaseSchemaEditor DatabaseIntrospection DatabaseCreation DatabaseClient Piezas de un Backend 🙅🏼♀️ 🙋🏼♀️ 🙋🏼♀️ 💁🏼♀️ 💁🏼♀️ 🙅🏼♀️ 🙅🏼♀️ 🙅🏼♀️
- 44. Clase Necesario Propósito DatabaseWrapper Si abrir/cerrar conexiones CursorWrapper Si ejecutar queries / devolver resultados DatabaseFeatures Si (por defecto) soporta/no soporta funcionalidad DatabaseOperations Si (incremental) detalles de DatabaseSchemaEditor No para migraciones DatabaseIntrospection No para inspectdb DatabaseCreation No para unit testing DatabaseClient No para shell
- 47. Documentación, Tests, Prueba & Error ◦ No está documentado cómo escribir un ‘backend’ ◦ Hay información dispersa (no mucha) ◦ Hay que observar los backends que vienen con Django e implementar lo necesario ◦ Crear una batería de tests ◦ Comprobar que el SQL es el esperado
- 48. ¿Cómo ver las queries? ◦ Django DebugToolbar ◦ logging ◦ middleware ◦ cursor wrapper ◦ https://docs.djangoproject.com/en/2.2/topics/db/instrumentation/ ◦ instrumentar nuestro propio cursor
- 49. Consideraciones Prácticas ◦ paquete instalable en modo edición
- 50. Conclusiones ◦ se puede ◦ merece la pena ◦ ármate de paciencia ◦ pruebas
- 52. Referencias ◦ https://es.slideshare.net/HctorPablosLpez/exprimiendo-el-orm-de-django ◦ https://reinout.vanrees.org/weblog/2016/11/04/database-backends.html ◦ https://www.djangounderthehood.com/talks/ (Michael Manfre - Custom Database Backends) ◦ https://www.youtube.com/watch?v=tkwZ1jG3XgA (James Benett - Django in Depth, PyCon 2015) ◦ https://github.com/mkleehammer/pyodbc ◦ https://github.com/mkleehammer/pyodbc/wiki ◦ https://github.com/lionheart/django-pyodbc ◦ https://github.com/opbeat/django-postgres-readonly
Notas del editor
- 35 minutos de duración + 5 minutos de preguntas Título: Extendiendo Django para que se conecte a otras Bases de Datos: escribe tu propio backend Tipo de contribución: (b) Charla corta Charla extendida Póster Taller Idioma: (a) Español Inglés Nivel: (a) Avanzado Medio Iniciación Palabras clave: Django, backend, Base de Datos, SQL Resumen: Django permite acceder – mediante su ORM – a distintas bases de datos. De serie, Django soporta PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle y existen “backends” (es decir drivers) no oficiales para IBM DB2, Microsoft SQL Server , Firebird y bases de datos ODBC. Pero… ¿qué pasa si nuestros datos están en una base de datos para la que no existe – todavía – un backend? ¿cómo de fácil o difícil es escribir nuestro propio backend para esa base de datos? En esta charla compartiremos nuestra experiencia escribiendo un backend para una base de datos analítica (EXASol DB): ¿cómo lo hemos hecho? ¿qué documentación o referencias hay disponibles? ¿cómo nos aseguramos de que el acceso a los datos es correcto? Presentación: Estructura de la presentación (orientativa): Introducción Bases de datos soportadas, variantes de SQL La estructura de un backend de BBDD de Django Aspectos relevantes a considerar Pruebas Unitarias Conclusiones Pre-requisitos para atender a la propuesta: El tema es avanzado y muy específico. Es necesario estar familiarizado con el ORM de Django y SQL. Otros requerimientos técnicos: Ninguno en especial: me gustaría usar mi propio ordenador. Referencias: Documentación de Django: https://www.djangoproject.com/
- diagrama del pipeline
- diagrama del pipeline
- Django sirve para hacer páginas web Tiene varias partes: responder requests sistema de templates ORM …
- definir modelos independientemente de su representación en la base de datos generar el esquema de BBDD que corresponde a dichos modelos acceder a la BBDD a través de los modelos para leer para escribir migraciones !!
- modelo UML tabla SQL modelo en Python https://djangobook.com/mdj2-models/ definición de los modelos tipo de dato de cada atributo restricciones (únique, not null) valores por defecto relaciones entre modelos índices
- 2. acceso a los datos consultas simples consultas con joins consultas con agregaciones live coding demo? Python REPL
- PostgreSQL MySQL SQLite Oracle unofficial third party drivers
- Podemos acceder a BBDD que no son “propiedad” de nuestra aplicación Generar unos “modelos” a partir de las tablas/vistas de la BBDD managed = false
- BBDD analítica
- BBDD analítica
- muchos datos a pocos datos
- BBDD analítica
- BBDD analítica
- BBDD analítica
- PostgreSQL MySQL SQLite Oracle unofficial third party drivers
- https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/
- ilustrar con ejemplos
- partes que hace cada parte? hay que implementar todo? por suerte, no
- catálogo de funcionalidad soportada por la BBDD Django puede auto-detectar algunas ‘features’ si sabemos si la bbdd soporta o no soporta la feature, es mejor especificarlo para evitar la autodetección ej. supports_transactions = True suelen controlar “edge cases” o funcionalidad específica inicialmente, ignorarlo
- necesarias para ejecutar queries implementación por defecto para muchas de ellas implementar según vayan haciendo falta
- funciones para modificar el esquema crear/borrar tablas crear/modificar/borrar columnas crear/modificar/borrar índices necesarias para ejecutar las migraciones python manage.py migrate
- para abrir una “shell” de base de datos python manage.py dbshell no es necesario implementarlo
- https://docs.djangoproject.com/en/2.2/topics/db/instrumentation/