MongoDB Atlas- 플라스크 애플리케이션 데이터베이스 빅 데이터에 대한 권리

MongoDB Atlas가 Python을 사용하여 플라스크 애플리케이션과 통합하는 방법을 살펴보십시오. 대규모 데이터베이스 프로젝트에 적합합니다.

비 SQL 데이터베이스는 더욱 발전하고 동적 스키마 기능으로 빅 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다. 빅 데이터 시대에 비 SQL 서버는 미래가 밝은 것으로 보이지만, 일부 경우에는 엔드 투 엔드 비즈니스 데이터 솔루션이 여전히 SQL 데이터베이스를 활용하는 데 적합합니다.

이 기사에서는 Python을 사용하여 Flask Applications와 통합하는 MongoDB Altas를 활용하는 방법을 살펴 보겠습니다. 이 접근 방식을 응용 프로그램 개발에 적용하는 것이 옳습니다.

Ingredients on Flask Application Database Using MongoDB Atlas & Python

웹 응용 프로그램 데이터베이스의 목차

MongoDB 소개 및 무료 Atlas 계정 생성

MongoDB는 유연한 JSON과 유사한 “문서”를 저장하는 오픈 소스 데이터베이스로, 관계형 데이터베이스와 같이 데이터 행 대신 내부의 필드의 숫자, 이름 또는 계층을 가질 수 있습니다. Python 개발자는 MongoDB를 Python 사전의 지속적이고 검색 가능한 저장소로 생각할 수 있습니다 (실제로 Pymongo가 MongoDB 문서를 대표하는 방식).

MongoDB는 개발자가 고려하고 채택 할 수있는 무료 및 유료 서비스 범위를 모두 제공합니다. 실제 요구에 따라 어느 것을 고려하고 있든 상관없이 AVG에 비해 제안이 균일하고 친절하고 합리적이라고 말할 것입니다. 시장에서의 제품. 무료 Atlas 계정에 가입하는 것은 매우 쉬우므로 이메일 주소 만 있으면됩니다.

무료 계정에 가입 한 후 새 클러스터를 만들어 봅시다. 기본적으로 다른 사람과 새로운 공유 서버를 의미합니다. 국가별로 서버를 선택할 수 있습니다. 나에게는 대상 시장에 가장 가까운 것을 선택하면 로딩 속도가 더 빠르지 만 무료 서비스 측면에서는 거의 동일합니다.

Then, we can go to the connection section and copy and paste the server connection URL. Please be sure to remove pymongo from the given URL if we would import a mongo client from pymongo in the script. You might be able to learn more in a moment next paragraph.

Create a Database & Collection

그런 다음 브라우즈 컬렉션 섹션으로 이동하여 새 데이터베이스를 만듭니다. 무료 계정 데이터베이스는 테스트를위한 일부 샘플을 제공합니다. 새로운 데이터베이스 생성과 관련하여 두 가지를 만들면됩니다. 하나는 새 데이터베이스 이름이고 다른 하나는 새로운 컬렉션 이름입니다. 이 이름을 복사하십시오. 우리는 잠시 후에 그것들을 사용할 것입니다.

Import MongoDB a& Certifi Modules

There are two modules we need to import for MongoDB integration. Python 3.9 or above version has already included these modules, which are pymongo and ceritifi

from pymongo import Mongo
Client
Certifi 가져 오기

MongoDB 구성 코드

For the password, all the special signal that existed in your password, such as #, $, ! and so on and so forth, needs to be converted into percent encodings, such as For more details, please google a free online converter and get your percent-encoded password.  

insert_one (), find ({}, {field_data : bool})

자, 이제 플라스크 애플리케이션에서 위의 배포가 준비되면 MongoDB 데이터베이스에 가입 사용자 데이터를 삽입하는 방법을 살펴볼 차례입니다.

insert_one ()

MongoDB는 JSON과 같은 데이터 구조를 사용하여 새 사용자 가입을 처리하는 것과 같은 새 데이터 세트를 삽입하거나 생성하기가 매우 쉽고 친숙합니다. 예를 들어,이 방법은 MongoDB와 연결되는 사용자 가입 페이지에 적용 할 수 있습니다.

볼 수 있듯이 속성을 형성하기위한 변수 데이터 세트가 포함 된 블록을 만들 수 있습니다. 실제 멤버십 다각화에 따라 부동산을 표준화하거나 부동산을 사용자 정의 할 수도 있습니다. 전체적으로, 그것은 슈퍼 애플리케이션 친화적입니다.

특정 필드 만 가져옵니다. 일부 필드 만 가져 오려면 Find 메소드에서 첫 번째 매개 변수를 {}로 전달하고 두 번째 매개 변수를 가져올 필드의 경우 1로, 가져 오지 않으려고하지 않는 사람들의 경우 0입니다.

이 방법은 특히 사용자 일치, API 개발, 타겟팅 설정 등에서 가장 일반적이고 인기있는 사용 중 하나 여야합니다.

MongoDB를 사용한 플라스크 애플리케이션 데이터베이스의 전체 파이썬 스크립트

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MongoDB Atlas와 Python을 사용하여 더 나은 빅 데이터 관리를 사용하여 Flask Application Database를 읽는 것을 즐기시기 바랍니다. 당신이 그렇게했다면, 아래에 나열된 것들 중 하나를 수행하여 항상 우리의 채널을 도울 수 있기 때문에 우리를 지원하십시오.

자주하는 질문:

Q1 : Flask MongoDB 통합이란 무엇입니까?

A : Flask MongoDB 통합은 인기있는 웹 프레임 워크 인 Flask가 효율적인 데이터 저장 및 검색을 위해 NOSQL 데이터베이스 인 MongoDB와 완벽하게 통합 할 수있는 기능입니다.

Q2 : Flask MongoDB 통합을 사용해야하는 이유는 무엇입니까?

A : Flask MongoDB 통합을 사용하면 쉽게 설정 및 구성, 유연한 데이터 모델링, 확장 성 및 웹 애플리케이션의 성능 향상 등 몇 가지 이점이 있습니다.

Q3 : Flask MongoDB 통합을 어떻게 설치합니까?

A : Flask MongoDB 통합을 설치하려면 Flask 및 MongoDB가 이미 설치되어 있어야합니다. 그런 다음 Python 패키지 설치 프로그램 인 PIP를 사용하여 필요한 Flask MongoDB 패키지를 설치할 수 있습니다. 자세한 설치 지침은 Flask MongoDB 통합 문서에서 찾을 수 있습니다.

Q4 : Flask MongoDB 통합은 다른 데이터베이스와 함께 작동 할 수 있습니까?

A : 아니요, Flask MongoDB 통합은 데이터베이스로서 MongoDB와 함께 작동하도록 특별히 설계되었습니다. MongoDB의 고유 한 기능에 대한 완벽한 통합 및 최적화를 제공합니다.

Q5 : Flask MongoDB 통합과 호환되는 플라스크의 버전은 무엇입니까?

A : Flask MongoDB 통합은 플라스크 버전 1.0 이상과 호환됩니다. 최적의 호환성과 성능을 위해 최신 버전의 플라스크를 사용하는 것이 좋습니다.

Q6 : Flask MongoDB 통합은 인증 및 승인을 지원합니까?

A : 그렇습니다. Flask MongoDB 통합은 MongoDB의 인증 메커니즘을 사용하여 인증 및 승인에 대한 내장 지원을 제공합니다. 이를 통해 웹 애플리케이션을 보호하고 민감한 데이터에 대한 액세스를 제어 할 수 있습니다.

Q7 : Flask MongoDB 통합은 대형 데이터 세트를 처리 할 수 ​​있습니까?

A : 그렇습니다. Flask MongoDB 통합은 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. Flask의 경량 및 모듈 식 아키텍처와 결합 된 MongoDB의 확장 성 및 유연한 데이터 모델링은 상당한 양의 데이터를 다루는 응용 프로그램에 적합한 선택입니다.

Q8 : Flask MongoDB 통합은 소규모 프로젝트에 적합합니까?

A : 그렇습니다. Flask MongoDB 통합은 소규모 프로젝트에도 적합합니다. 사용 편의성, 빠른 설정 및 유연한 데이터 모델링은 소형 및 대형 웹 응용 프로그램 모두에 탁월한 선택이됩니다.

Q9 : Flask MongoDB 통합 사용에 제한이 있습니까?

A : Flask MongoDB 통합은 많은 장점을 제공하지만 MongoDB를 위해 특별히 설계되었습니다. 다른 데이터베이스와 호환성이 필요하거나 MongoDB에 적합하지 않은 특정 요구 사항이있는 경우 대체 솔루션이 더 적절할 수 있습니다.

Q10 : Flask MongoDB 통합을위한 문서 및 리소스는 어디에서 찾을 수 있습니까?

A : 공식 Flask MongoDB 통합 웹 사이트에서 Flask MongoDB 통합을위한 포괄적 인 문서, 튜토리얼 및 기타 리소스를 찾을 수 있습니다. 또한 Flask 및 MongoDB 문서는 또한 두 기술을 통합하기위한 귀중한 정보를 제공 할 수 있습니다.