Mana yang lebih baik, mysql atau sqlite?
Sistem Pengurusan Pangkalan Data (DBMS) terutamanya dibahagikan kepada dua kategori: hubungan dan bukan hubungan. Artikel ini akan memberi tumpuan kepada pangkalan data relasi dan membandingkan dua pilihan popular: MySQL dan SQLite.
Mysql: Pangkalan Data Sumber Terbuka yang Berkuasa
MySQL adalah Sistem Pengurusan Pangkalan Data Relasi (RDBMS) yang dibangunkan oleh Michael Widenus. Awalnya dibangunkan oleh Sun Microsystems, ia telah diperoleh oleh Oracle pada tahun 2009 dan menjadi sebahagian daripada barisan produknya. Untuk mengekalkan sumber terbuka dan ciri -ciri percuma dan untuk mengatasi strategi pengkomersialan Oracle, masyarakat telah memperoleh alternatif seperti MariaDB. Oleh itu, MySQL masih mengekalkan kelebihan sumber terbuka hingga ke hari ini.
SQLITE: Pangkalan data tertanam ringan
SQLITE adalah enjin pangkalan data tertanam yang serba lengkap, pelayan yang ditulis dalam bahasa C. Ia menyokong bahasa SQL dan boleh diintegrasikan dengan mudah ke dalam pelbagai bahasa pengaturcaraan seperti Python. Sifat ringan menjadikannya sesuai untuk projek -projek kecil. Berbanding dengan RDBMS yang besar seperti MySQL, Oracle, atau Microsoft SQL Server, SQLite terkenal dengan kemudahan penggunaan dan kesederhanaannya. Tanpa perlu memasang dan mengkonfigurasi pelayan pangkalan data secara berasingan, SQLite tertanam terus ke dalam aplikasi dan beroperasi melalui kod.
Sebagai contoh, coretan kod untuk menggunakan SQLite dalam Python adalah seperti berikut:
<code class="python">import sqlite3</code>
MySQL vs SQLITE: Bagaimana memilih?
Kedua -duanya adalah pangkalan data relasi berdasarkan SQL, tetapi senario yang berkenaan adalah berbeza. SQLITE lebih sesuai untuk projek kecil, sistem tertanam, atau aplikasi yang tidak memerlukan data konkurensi tinggi dan besar -besaran. MySQL lebih sesuai untuk projek besar, aplikasi yang memerlukan prestasi tinggi dan skalabiliti, dan senario yang memerlukan banyak pemprosesan data. Pilihan akhir bergantung kepada keperluan khusus dan saiz projek.
Sumber Asal: WordPress
Atas ialah kandungan terperinci Mana yang lebih baik, mysql atau sqlite?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Jadual Kandungan Apakah analisis sentimen dalam perdagangan cryptocurrency? Mengapa analisis sentimen penting dalam sumber pelaburan cryptocurrency sumber data emosi a. Platform Media Sosial b. Media berita c. Alat untuk analisis sentimen dan teknologi alat yang biasa digunakan dalam analisis sentimen: Teknik yang diterima pakai: Mengintegrasikan analisis sentimen ke dalam strategi perdagangan bagaimana peniaga menggunakannya: Strategi Contoh: Dengan mengandaikan senario senario perdagangan BTC Penetapan: Isyarat Emosi: Tafsiran Pedagang: Keputusan: Batasan dan Risiko Analisis Sentimen Menggunakan Emosi Kajian 2025 baru -baru ini oleh Hamid

Apakah direktori lido? Mengkaji semula mekanisme operasi dan seni bina teknikal pengalaman staking token Lido LDO: Model ekonomi dan penyata pasaran Peruntukan duit syiling moden dan fungsi pasaran terkini data yang kompetitif dan risiko pembangunan yang berpotensi cabaran lidoda (LDO) Ramalan Harga Super Trend dan SMC Prospect Lidodao (LDO) dari 2025 hingga 2030 Lidodao (LDO) ramalan dari 2026 Lidodao

Apabila memproses set data besar yang melebihi memori dalam python, mereka tidak boleh dimuatkan ke dalam RAM pada satu masa. Sebaliknya, strategi seperti pemprosesan pemprosesan, penyimpanan cakera atau streaming harus diterima pakai; Fail CSV boleh dibaca dalam ketulan melalui parameter Pandas 'dan blok diproses oleh blok. Dask boleh digunakan untuk merealisasikan penjadualan dan penjadualan tugas yang serupa dengan sintaks pandas untuk menyokong operasi data memori yang besar. Tulis fungsi penjana untuk membaca fail teks mengikut baris untuk mengurangkan penggunaan memori. Gunakan format penyimpanan kolumnar parket yang digabungkan dengan pyarrow untuk membaca lajur atau kumpulan baris tertentu dengan cekap. Gunakan Memmap Numpy untuk memori peta tatasusunan berangka besar untuk mengakses serpihan data pada permintaan, atau menyimpan data dalam data ringan seperti SQLite atau DuckDB.

UsePrint () StatementStoCheckVariableValuuesandExecutionFlow, AddingLabelSandTypesforClarity, andRemoveThembeforeCommitting; 2.Usethepythondebugger (PDB) withbreakpoint () TopAuseExecution, InspectVariables, danStepThoughleShoughleShoughleShoTHoughleShoughleShoughleShoTHoughleVariable, danStepThoughleShoTHoughleShoTheShoThoTheShoThoTheShoThereShoTher ()

Untuk menambah kunci utama ke jadual yang sedia ada, gunakan pernyataan altertable dengan klausa AddPrimaryKey. 1. Pastikan lajur sasaran tidak mempunyai nilai null, tiada duplikasi dan ditakrifkan sebagai notnull; 2. Sintaks utama utama tunggal-lajur adalah nama meja altertable AddPrimaryKey (nama lajur); 3. Sintaks utama utama kombinasi Kombinasi Multi-lajur adalah nama jadual Altertable AddPrimaryKey (lajur 1, lajur 2); 4 Jika lajur membenarkan batal, anda mesti terlebih dahulu melaksanakan Modify to menetapkan notnull; 5. Setiap jadual hanya boleh mempunyai satu kunci utama, dan kunci utama lama mesti dipadamkan sebelum menambah; 6. Jika anda perlu meningkatkannya sendiri, anda boleh menggunakan Modify untuk menetapkan auto_increment. Pastikan data sebelum beroperasi

Unionremovesduplicateswhileunionallkeepsallrowsincludingduplicates; 1.UnionperformSdeduplicationBySortingAndComparingRows, ReturnlyNyUniquerSults, whitmakeslowerOnlargedatasets;

TheinoperatorinmysqlChecksifavalueMatchesanyInaspiedList, SimplyingMultipleOrconditions; ITWorksWithLiterals, Strings, Date, andSubqueries, InfroveSqueryreadability, properswellonIndexedColumns, supportsNotin (WithCombeRoRls)

Untuk memadam pandangan di MySQL, gunakan pernyataan Dropview; 1. Sintaks asas ialah dropviewview_name; 2. Jika anda tidak pasti sama ada pandangan itu wujud, anda boleh menggunakan dropviewifeXistsview_name untuk mengelakkan kesilapan; 3. Anda boleh memadam pelbagai pandangan sekaligus melalui dropViewifeXistsView1, View2, View3; Operasi penghapusan hanya menghilangkan definisi pandangan dan tidak menjejaskan data jadual asas, tetapi anda perlu memastikan bahawa tiada pandangan atau aplikasi lain bergantung pada pandangan, jika tidak, ralat mungkin disebabkan, dan pelaksana mesti mempunyai kebenaran drop.
