orm框架

1. SQL 语句生成组建 之前说过 ORM 框架中有一个非常重要的组件，那就是 SQL 语句生成组件。 SQL 语句生成组件，顾名思义就是用于生成 sql 语句的一个组件。之前的 Attribute 是用于修饰实体信息，而上一章讲的实体分析器分析了实体信息，在很大一部分程度上，以上做工作就是为这个 SQL 语句生成组件服务的。 该组件的核心接口是 IDbFactory , 它实现了接口 IDisposable 目前该 ORM 支持 SQL Server 数据库的 sql 语句生成，在后期过程中会逐步实现对 Oracle,Mysql,Access 等数据库的支持 下面是该接口定义的方法图表: 2. 核心接口 核心接口定义源码 核心接口定义源码 1 /* * 2 * 2010-2-2 3 * 4 * 情 缘 5 * 6 * IDbFactory 接口实现了IDisposable 接口，实现该 7 * 接口的类可以通过IDisposable 接口来释放对象占用 8 * 的内存。该接口的主要作用适用于根据实体对象来创 9 * 建SQL Server 数据库脚本。ORM 的主要作用是为了 10 * 实现对象化操作数据库，而此操作就是为了实现对象 11 * 化操作和数据库语句操作的过渡 12 * 13 * */ 14 using System; 15 using System

首先，我来介绍一下什么是ORM框架： O是object，也就 类对象 的意思，R是relation，翻译成中文是关系，也就是关系数据库中 数据表 的意思，M是mapping，是 映射 的意思。在ORM框架中，它帮我们把类和数据表进行了一个映射，可以让我们 通过类和类对象就能操作它所对应的表格中的数据 。ORM框架还有一个功能，它可以 根据我们设计的类自动帮我们生成数据库中的表格 ，省去了我们自己建表的过程。 django中内嵌了ORM框架，不需要直接面向数据库编程，而是定义模型类，通过模型类和对象完成数据表的增删改查操作。 使用django进行数据库开发的步骤如下： 配置数据库连接信息 在models.py中定义模型类 迁移 通过类和对象完成数据增删改查操作 Django框架--ORM框架--数据库的关系，如下图所示： 既然用到的数据库，那么我们就不得不提python中一个第三方模块pymysql 1. 安装pymysql pip install PyMySQL 2. 在Django工程的同名目录下的init文件中添加如下代码： from pymysql import install_as_MySQLdb install_as_MySQLdb() 这两句代码主要作用是，让Django框架能够以ORM框架的方式调用PyMySQL模块。 3. 修改数据库配置信息 DATABASES =

ORM之models.py 字段: 常用字段 : AutoField: 　　自增的整形字段，必填参数 primary_key = True，则成为数据库的主键。无该字段时，django自动创建。 　　一个model不能有两个AutoField字段。 IntegerField: 　　一个整数类型。数值的范围是 -2147483648 ~ 2147483647。 CharField: 　　字符类型，必须提供max_length参数。max_length表示字符的长度。 DateField: 日期类型，日期格式为YYYY-MM-DD，相当于Python中的datetime.date的实例。 参数： auto_now：每次修改时修改为当前日期时间。 auto_now_add：新创建对象时自动添加当前日期时间。 　　auto_now和auto_now_add和default参数是互斥的，不能同时设置。 DatetimeField: 日期时间字段，格式为YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ]，相当于Python中的datetime.datetime的实例。 字段类型，详情可点击查询 官网 。 AutoField(Field) - int自增列，必须填入参数 primary_key=True BigAutoField(AutoField) - bigint自增列

ylbtech-ORM：百科 1. 返回顶部 1、 对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM） 是通过使用描述对象和数据库之间映射的 元数据 ，将面向对象语言程序中的对象自动持久化到关系数据库中 。本质上就是将数据从一种形式转换到另外一种形式。 这也同时暗示着额外的执行开销 ；然而，如果ORM作为一种中间件实现，则会有很多机会做优化，而这些在手写的 持久层 并不存在。 更重要的是用于控制转换的元数据需要提供和管理；但是同样，这些花费要比维护手写的方案要少；而且就算是遵守ODMG规范的对象数据库依然需要类级别的元数据。 中文名：对象关系映射 外文名：Object Relational Mapping 别 称：ORM 适用领域范围：程序开发 目录 1 定义 2 实际应用 定义 对象-关系映射（Object/Relation Mapping，简称ORM），是随着 面向对象 的 软件开发方法 发展而产生的。面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法，关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流 数据存储 系统。对象和关系数据是 业务实体 的两种表现形式，业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系，而在数据库中，关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系。因此，对象-关系映射(ORM)系统一般以

ylbtech-ORM- IBatisNet：百科 1. 返回顶部 1、 IBatisNet 是一个类似于 ORM 框架，其实只是一个SQLMapper，它着重于 ORM 中的 M(Mapping)，提供了较为灵活数据访问和 面向对象 特性。最初 IBatis 是由 Java 开发的，.Net 版本是从 Java 版本移植而来。 IBatisNet 提供的 持久层 框架包括SQL Maps和Data Access Objects（ DAO ）。 外文名：ibatisnet 本 质：ORM 映射框架 着重于：ORM 中的 M(Mapping) 用 途：灵活数据访问和 面向对象 特性 IBatisNet 是一个 ORM 映射框架，着重于 ORM 中的 M(Mapping)，提供了较为灵活数据访问和 面向对象 特性。 最初 IBatis 是由 Java 开发的，.Net 版本是从 Java 版本移植而来。 IBatisNet 提供的 持久层 框架包括SQL Maps和Data Access Objects（ DAO ）。 2、 2. 返回顶部 3. 返回顶部 4. 返回顶部 5. 返回顶部 1、 https://baike.baidu.com/item/ibatisnet/9305985 2、 6. 返回顶部 作者： ylbtech 出处： http://ylbtech.cnblogs

1. 对Django的认识？ #1.Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 #2.Django内置的ORM跟框架内的其他模块耦合程度高。 #应用程序必须使用Django内置的ORM，否则就不能享受到框架内提供的种种基于其ORM的便利； #理论上可以切换掉其ORM模块，但这就相当于要把装修完毕的房子拆除重新装修，倒不如一开始就去毛胚房做全新的装修。 #3.Django的卖点是超高的开发效率，其性能扩展有限；采用Django的项目，在流量达到一定规模后，都需要对其进行重构，才能满足性能的要求。 #4.Django适用的是中小型的网站，或者是作为大型网站快速实现产品雏形的工具。 #5.Django模板的设计哲学是彻底的将代码、样式分离； Django从根本上杜绝在模板中进行编码、处理数据的可能。 2. Django 、Flask、Tornado的对比 #1.Django走的是大而全的方向,开发效率高。它的MTV框架,自带的ORM,admin后台管理,自带的sqlite数据库和开发测试用的服务器 #给开发者提高了超高的开发效率 #2.Flask是轻量级的框架,自由,灵活,可扩展性很强,核心基于Werkzeug WSGI工具和jinja2模板引擎 #3

Django 的认识，面试题 1. 对Django的认识？ #1.Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 #2.Django内置的ORM跟框架内的其他模块耦合程度高。 #应用程序必须使用Django内置的ORM，否则就不能享受到框架内提供的种种基于其ORM的便利； #理论上可以切换掉其ORM模块，但这就相当于要把装修完毕的房子拆除重新装修，倒不如一开始就去毛胚房做全新的装修。 #3.Django的卖点是超高的开发效率，其性能扩展有限；采用Django的项目，在流量达到一定规模后，都需要对其进行重构，才能满足性能的要求。 #4.Django适用的是中小型的网站，或者是作为大型网站快速实现产品雏形的工具。 #5.Django模板的设计哲学是彻底的将代码、样式分离； Django从根本上杜绝在模板中进行编码、处理数据的可能。 2. Django 、Flask、Tornado的对比 #1.Django走的是大而全的方向,开发效率高。它的MTV框架,自带的ORM,admin后台管理,自带的sqlite数据库和开发测试用的服务器 #给开发者提高了超高的开发效率 #2.Flask是轻量级的框架,自由,灵活,可扩展性很强,核心基于Werkzeug WSGI工具和jinja2模板引擎 #3

Composer Repositories Composer源 Firegento - Magento模块Composer源 Packagist - PHP包的源 PaketHub - 集成的PHP包的源 Private Packagist - 一个PHP的服务，提供Composer包的存储 WordPress Packagist - 使用Composer管理你的WordPress插件 Zend Framework Packages - Zend Framework Composer源 依赖管理 Dependency Management 依赖和包管理库 Composer Installers - 一个多框架Composer库安装器 Composer - 一个包和依赖管理器 Melody - 一个用于构建Composer脚本文件的工具 Pickle - 一个PHP扩展安装器 其他的依赖管理 Dependency Management Extras 其他的相关依赖管理 Composed - 一个在运行时解析你项目Composer环境的库 Composer Checker - 一个校验Composer配置的工具 Composer Merge Plugin - 一个用于合并多个composer.json文件的Composer插件 Composition -

SQLAlchemy 是一个用 Python 实现的 ORM （Object Relational Mapping）框架，它由多个组件构成，这些组件可以单独使用，也能独立使用。它的组件层次结构如下： 其中最常用的组件，应该是 ORM 和 SQL 表达式语言 ，这两者既可以独立使用，也能结合使用。 ORM 的好处在于它 自动处理了数据库和 Python 对象之间的映射关系，屏蔽了两套系统之间的差异。程序员不需要再编写复杂的 SQL 语句，直接操作 Python 对象就行。 屏蔽了各数据库之间的差异，更换底层数据库不需要修改 SQL 语句，改下配置就行。 使数据库结构文档化，models 定义很清晰地描述了数据库的结构。 避免了不规范、冗余、风格不统一的 SQL 语句，可以避免很多人为 Bug，也方便维护。 但是 ORM 需要消耗额外的性能来处理对象关系映射，此外用 ORM 做多表关联查询或复杂 SQL 查询时，效率低下。因此它适用于场景不太复杂，性能要求不太苛刻的场景。 都说 ORM 学习成本高，我自己也更倾向于直接使用 SQL 语句（毕竟更熟悉），因此这一篇笔记不涉及 ORM 部分，只记录 SQLAlchemy 的 Engine 与 SQL 表达式语言。 一、直接使用 Engine 和 Connections 第一步是创建数据库引擎实例： from sqlalchemy

Weed3，微型ORM框架（支持：java sql，xml sql，annotation sql；存储过程；事务；缓存；监听；等…） 05年时开发了第一代； 08年时开发了第二代，那时候进入互联网公司，对性能有了全新的认识； 14年时开发了第三代。因为不喜欢滥用反射，不喜欢有很多配置，所以一直在执着的没放弃。 前两代，都是在.net开发的；第三代，重点放在了java上。应该算是个功能全面且最小的ORM框架，无其它依赖，仅0.1mb。对外的接口也不多，主要由DbContext上的四个接口发起所有的操作。 因为一些执念写的东西都算是比较微型的： Snack3（Json框架 70kb，有序列化，有Jsonpath，有格式转换机制；强调构建能力） Solon（Web框架 80kb） 一个手机浏览器（0.1mb，可是有完整功能哦；算是一个创意作品） Weed3 特点和理念： 高性能：两年前有个同事测过四个ORM框架，它是性能最好的（不知道现在是不是）。 跨平台：可以嵌入到JVM脚本引擎（js, groovy, lua, python, ruby）；有.net，php版本（久没维护了）。 很小巧：只有0.1Mb嘛（且是功能完整，方案丰富；可极大简化数据库开发）。 有个性：不喜欢反射、不喜欢配置…（除了连接，不需要任何配置）。 其它的：支持缓存控制和跨数据库事务（算是分布式事务的一种吧）。