Python操作MySQL MongoDB Oracle三大数据库深入对比

本文将介绍如何使用Python对MySQL、MongoDB和Oracle三大数据库进行操作，并从安装、连接、基本操作、性能等多个方面进行深入对比。

环境配置

MySQL

首先需要安装MySQL数据库，可以去官网下载MySQL Installer，然后按照指引完成安装。

安装完成后，需要创建一个新的数据库，并创建一个新的表，以下是示例代码：

CREATE DATABASE mydatabase;

USE mydatabase;

CREATE TABLE users (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), age INT);

MongoDB

安装MongoDB可以直接去官网下载Community Server，然后按照指引完成安装。

安装完成后，可以使用Mongo Shell创建一个新的database，并插入一条数据，以下是示例代码：

mongo

use mydatabase

db.users.insert({name: "Alice", age: 18})

Oracle

Oracle的安装和配置比较复杂，不过Oracle官网有详细的安装指南，可以参考完成安装和配置。

安装完成后，可以使用Oracle SQL Developer创建一个新的database和表，以下是示例代码：

CREATE TABLE users (
  id NUMBER(10) PRIMARY KEY,
  name VARCHAR2(50),
  age NUMBER(3)
);

INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (1, 'Alice', 18);

连接数据库

MySQL

使用Python连接MySQL数据库需要安装PyMySQL模块，可以通过以下命令进行安装：

pip install PyMySQL

以下是连接MySQL并查询表中所有数据的示例代码：

import pymysql

# 创建连接
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='root',
    password='password',
    database='mydatabase'
)

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 查询表中所有数据
cursor.execute("SELECT * FROM users")
data = cursor.fetchall()
print(data)

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

MongoDB

使用Python连接MongoDB需要安装pymongo模块，可以通过以下命令进行安装：

pip install pymongo

以下是连接MongoDB并查询表中所有数据的示例代码：

import pymongo

# 创建连接
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

# 创建数据库和集合对象
db = client["mydatabase"]
users = db["users"]

# 查询集合中所有数据
data = users.find()
for d in data:
    print(d)

# 关闭连接
client.close()

Oracle

使用Python连接Oracle需要安装cx_Oracle模块，可以通过以下命令进行安装：

pip install cx_Oracle

以下是连接Oracle并查询表中所有数据的示例代码：

import cx_Oracle

# 创建连接
conn = cx_Oracle.connect('user/password@localhost:1521/orcl')

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 查询表中所有数据
cursor.execute("SELECT * FROM users")
data = cursor.fetchall()
print(data)

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

基本操作

MySQL

以下是MySQL数据库的基本操作示例代码：

# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)", ('Bob', 20))
conn.commit()

# 更新数据
cursor.execute("UPDATE users SET age = %s WHERE name = %s", (22, 'Bob'))
conn.commit()

# 删除数据
cursor.execute("DELETE FROM users WHERE name = %s", ('Bob',))
conn.commit()

MongoDB

以下是MongoDB数据库的基本操作示例代码：

# 插入数据
users.insert_one({'name': 'Bob', 'age': 20})

# 更新数据
users.update_one({'name': 'Bob'}, {'$set': {'age': 22}})

# 删除数据
users.delete_one({'name': 'Bob'})

Oracle

以下是Oracle数据库的基本操作示例代码：

# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (:1, :2, :3)", (2, 'Bob', 20))
conn.commit()

# 更新数据
cursor.execute("UPDATE users SET age = :1 WHERE name = :2", (22, 'Bob'))
conn.commit()

# 删除数据
cursor.execute("DELETE FROM users WHERE name = :1", ('Bob',))
conn.commit()

性能对比

经过测试，三种数据库在简单的增删查改操作中，MySQL的性能表现最好。在数据量较大时，MongoDB的性能表现也不错。而Oracle在插入和更新数据时会有明显的性能瓶颈。

另外，在性能方面，最好的方式是根据具体需求进行评估和测试，选择最适合的数据库。

总结

本文介绍了如何使用Python对MySQL、MongoDB和Oracle三大数据库进行操作，从环境配置、连接、基本操作、性能等多个方面进行了深入对比。在实际应用中，选择最适合的数据库是非常重要的一步，需要根据具体需求进行评估和测试。