Django ORM vs SQLAlchemy – کدام ORM برای پروژه پایتون شما بهتر است؟

هنگام ساخت یک برنامه تحت وب با استفاده از پایتون، انتخاب ابزار درستی که بتواند پایگاه داده ORM را به درستی مدیریت کند، بسیار با اهمیت است. دو مورد از محبوب ترین ORMهای پایتون، SQLAlchemy و Django ORM هستند. هر دوی این ابزارها، قابلیت های خوبی برای تعامل با پایگاه داده دارند؛ اما هریک از آن ها پیش نیازها و فلسفه های توسعه متفاوتی با یکدیگر دارند.

در این مقاله، دو ابزار Django ORM و SQLAlchemy را بر اساس فاکتورهای مختلفی مانند سهولت استفاده، انعطاف پذیری، عملکرد و مقیاس پذیری با یکدیگر مقایسه می کنیم و به شما کمک می کنیم موردی که مطابقت بیشتری با پروژه شما دارد را انتخاب کنید.

Django ORM چیست؟

Django ORM یک لایه پایگاه داده انتزاعی در جنگو است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد به جای استفاده از کدهای خام SQL، از کدهای پایتون برای ارتباط با پایگاه داده استفاده کنند. این ابزار عملیات پایگاه داده ای را آسان می کند و یک API سطح بالا برای مدیریت و کامل کردن پرس و جوها ارائه می دهد.

اگر علاقه‌مند به یادگیری Django ORM و استفاده از این ابزار فوق‌العاده در پروژه‌های خود هستید، ما به شما پیشنهاد می کنیم دوره آموزشی Django Database ORM Mastery را دانلود و امتحان کنید!

ویژگی های کلیدی Django ORM

یکپارچگی کامل با جنگو، اولین ویژگی است که به آن اشاره می کنیم. این ویژگی در درون خود جنگو وجود دارد و یک آپشن پیش فرض در پروژه های Django است. ویژگی دوم مدیریت خودکار مهاجرت است. Django ORM، دارای یک سیستم مهاجرت اتوماتیک است که تغییرات ساختار پایگاه داده را مدیریت می کند.

API QuerySet دیگر ویژگی Django ORM است. این ویژگی به کاربر اجازه می دهد کوئری های پیچیده را فیلتر، مرتب و اجرا کند. انتزاع در سطح بالا، یکی دیگر از ویژگی های این ابزار است. این ویژگی نیاز به پرس و جوهای خام SQL را کاهش می دهد و در عین حال به شما اجازه می دهد پرس و جوهای سفارشی سازی شده را اجرا کنید. ویژگی آخری که می توانیم به آن اشاره کنیم، پشتیبانی از چندین پایگاه داده است. شما می توانید این پایگاه داده را به نحوی پیکربندی کنید که در آن واحد با چندین پایگاه داده کار کنید.

SQLAlchemy چیست؟

SQLAlchemy یک ابزار منعطف و قدرتمند برای کار با SQL و پایگاه داده در پایتون است. برخلاف Django ORM، این ابزار به هیچ یک از فریم ورک های تحت وب وابسته نیست و کنترل کاملی از تعاملات پایگاه داده را در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد. برخی از ویژگی های کلیدی این ابزار در ادامه بررسی می شوند.

زبان بیانی هسته SQL و تعریف ORM. این ابزار به توسعه دهندگان اجازه می دهد از بین مدل های ORM سطح بالا و عبارت های توصیفی سطح پایین SQL یکی را انتخاب کنند. کنترل دقیق، دیگر ویژگی ابزار SQLAlchemy است. این ابزار انعطاف پذیری بالایی در ارتباط با طراحی ساختار پایگاه داده، ارتباطات و پرس و جوها دارد.

پشتیبانی از ناهمزمانی نیز از ویژگی های SQLAlchemy است. این ویژگی یعنی، این ابزار به راحتی با فریمورک هایی مانند FastAPI کار می کند. از طرف دیگر SQLAlchemy از چندین پایگاه داده پشتیبانی می کند. برای مثال پایگاه داده هایی مانند PostgreSQL، MySQL، SQLite و دیگر پایگاه ها. شفافیت درعوض انتزاع، آخرین ویژگی است که می خواهیم به آن اشاره کنیم. با استفاده از این ویژگی، توسعه دهندگان کنترل کاملی بر روی عملیات SQL دارند.

اگه میخواید با SQLAlchemy و خصوصیات فوق العاده اش بیشتر آشنا بشین و یا قصد دارید تو پروژه بعدی تون ازش استفاده کنید اما نمیدونید از کجا شروع کنید، دوره Python Database Mastery: Dive into SQLAlchemy & Alembic رو دانلود کنید!

تفاوت های کلیدی بین Django ORM و SQLAlchemy

سهولت استفاده، یکی از تفاوت هایی است که بین این دو ابزار وجود دارد. Django ORM برای تازه کاران و توسعه دهندگان جنگو گزینه مناسبی است. این ابزار سطح انتزاع بالایی دارد و API ساده تری را در اختیار کاربران قرار می دهد. در مقابل آن، کار کردن با SQLAlchemy اندکی سخت تر است اما درعوض انعطاف پذری و کنترل بیشتری را در اختیار کاربران قرار می دهد.

انعطاف پذیری دیگر تفاوت این دو ابزار است. اگر پروژه های شما از الگوهای جنگو پیروی کند، Django ORM گزینه بهتری برای شما است. در مقابل آن SQLAlchemy، آزادی عمل بیشتری در زمینه طراحی پایگاه داده، بهینه سازی پرس و جوها و سفارشی سازی در اختیار کاربران قرار می دهد.

عملکرد، دیگر ویژگی مهمی است که باید آن را درنظر بگیرید. Django ORM برای عملیات استاندارد مناسب است اما به دلیل سطح بالای انتزاع، برای اجرای پرس و جوهای پیچیده کندتر است. این درحالی است که SQLAlchemy بهینه تر است و مخصوصا برای برنامه های پیچیده و مقیاس پذر، عملکرد بالاتری را ارائه می دهد.

مقیاس پذیری نیز در هنگام انتخاب بین دو ابزار باید درنظر گرفته شود. Django ORM برای پروژه هایی با سایز کوچک تا متوسط مناسب است و در هنگام اجرای عملیات پیچیده با محدودیت مواجه می شود. در مقابل آن، SQLAlchemy برای پروژه های بزرگ تر که نیاز به بهینه سازی عملیات دارند گزینه بهتری است.

پشتیبانی از SQL خام، در Django ORM وجود دارد اما این ابزار بر استفاده از ORM لایه ای تاکید بیشتری دارد. SQLAlchemy ، قابلیت نوشتن و اجرا کردن SQL خام را دارد.

در کدام پروژه ها از Django ORM و در کدام یک از SQLAlchemy استفاده کنیم؟

در جدول زیر مقایسه کاملی از دو ابزار SQLAlchemy و Django ORM در ارتباط با پروژه هایی که این ابزارها در آن ها قابل استفاده است آورد شده است.

چه زمانی از Django ORM استفاده کنیم؟

برخی از دلایلی که به شما کمک می کند از بین دو ابزار Django ORM و SQLAlchemy یکی را انتخاب کنید عبارتند از:

• اگر شما در حال توسعه پروژه جنگو هستید و می خواهید یکپارچگی کاملی داشته باشید بهتر است از Django ORM استفاده کنید.
• اگر به دنبال ORM ساده و قابل استفاده ای هستید تا با پایگاه داده در ارتباط باشید Django ORM مناسب تر است.
• ابزار Django ORM به شما کمک می کند مدیریت مهاجرت خودکار داشته باشید. همچنین از این ابزار می توانید برای پروژه های کوچک تا متوسط که عملیات پایگاه داده استانداری دارند، استفاده کنید.

چه زمانی از SQLAlchemy استفاده کنیم؟

اگر به کنترل دقیقی بر روی پرس و جوها و ساختار پایگاه داده نیاز دارید یا می خواهید پروژه بزرگ و پیچیده ای ایجاد کنید که نیاز به عملیات سطح بالا و پرس و جوهای بهینه شده دارد، بهتر است از SQLAlchemy استفاده کنید. همچنین پشتیبانی از برنامه های کاربردی ناهمزمان در فریم ورک هایی همچون FastAPI به این ابزار نیاز دارد. اگر بخواهید از ORM منعطف و مستقل از فریم ورک استفاده کنید SQLAlchemy برای شما مناسب است.

سخن آخر

هر دو ابزار Django ORM و SQLAlchemy، ابزارهای قدرتمندی هستند که هریک برای کاربرد جداگانه ای مورد استفاده واقع می شوند. اگر درحال کار بر روی یک پروژه جنگو هستید،Django ORM، ساده ترین و بهترین انتخاب برای شما است. اما اگر به دنبال بهینه سازی، انعطاف پذیری و کنترل بیشتر هستید، SQLAlchemy، آپشن بهتری برای شما است. با شناخت تفاوت های این دو ابزار، می توانید بر اساس نیازهای پروژه خود انتخاب دقیق تر و استراتژی مناسبی برای مدیریت پایگاه داده خود داشته باشید.