python内置数据库有哪些，简单代码python编写

Python内置有两种类型数据库：关系型数据库和非关系型数据库。下面将分别介绍它们以及相关知识。

一、关系型数据库

关系型数据库（Relational Database，简称RDB）是指采用了关系模型来组织数据的数据库。所谓关系模型，指的是由表格以及表格之间的联系（键值）构成的一个数据组织结构。常用的关系型数据库有MySQL、SQLite和PostgreSQL。

1. MySQL

MySQL是一种关系型数据库管理系统，使用最广泛，也是最流行的关系型数据库之一。它支持多线程和多用户，可以在不同的操作系统上运行，如Linux、Windows等。此外，MySQL还提供了强大的SQL查询语言，便于用户对数据库进行管理和查询。

以下是一个简单的示例代码，连接数据库并输出数据库中的数据：

```

import mysql.connector

# 连接数据库

mydb = mysql.connector.connect(

host="localhost",

user="username",

password="password",

database="mydatabase"

)

# 查询数据

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("SELECT * FROM customers")

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:

print(x)

```

2. SQLite

SQLite是一种轻量级的关系型数据库管理系统，它可以在嵌入式设备和普通计算机上运行。SQLite没有单独的服务器进程，而是直接访问存储在磁盘上的数据库文件。与其他关系型数据库不同，SQLite具有自我包容性、零配置、无服务等特点。

以下是一个简单的示例代码，连接数据库并输出数据库中的数据：

```

import sqlite3

# 连接数据库

conn = sqlite3.connect('example.db')

# 查询数据

c = conn.cursor()

c.execute("SELECT * FROM customers")

rows = c.fetchall()

for row in rows:

print(row)

# 关闭数据库连接

conn.close()

```

3. PostgreSQL

PostgreSQL是一种高度可扩展的关系型数据库管理系统，虽然它的性能稍低于MySQL，但它具有更好的数据完整性和安全性。PostgreSQL支持内置的复杂查询语句，可以对数据库进行高级操作，适合需要处理大量数据和高并发读写的应用程序。

以下是一个简单的示例代码，连接数据库并输出数据库中的数据：

```

import psycopg2

# 连接数据库

conn = psycopg2.connect(

host="localhost",

database="mydatabase",

user="username",

password="password")

# 查询数据

cur = conn.cursor()

cur.execute("SELECT * FROM customers")

rows = cur.fetchall()

for row in rows:

print(row)

# 关闭数据库连接

conn.close()

```

二、非关系型数据库

非关系型数据库（NoSQL，Not Only SQL）是指使用了非关系型数据模型的数据库管理系统，如键值对、文档、列族、图形等。在大数据量、高并发、分布式的场景下，非关系型数据库可以更好地满足不同需求。常用的非关系型数据库有MongoDB、Redis和Cassandra等。

1. MongoDB

MongoDB是一种文档存储型的非关系型数据库，它使用了JSON风格的文档格式来存储数据。MongoDB支持动态查询、索引、负载平衡和分片等功能，适合用于Web、移动应用、大型企业系统等场景。

以下是一个简单的示例代码，连接数据库并输出数据库中的数据：

```

import pymongo

# 连接数据库

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

mydb = myclient["mydatabase"]

mycol = mydb["customers"]

# 查询数据

for x in mycol.find():

print(x)

```

2. Redis

Redis是一种高性能的非关系型数据库，它支持多种数据类型的存储，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。Redis具有非常高的读写性能和扩展性，常用于缓存、消息队列等场景。

以下是一个简单的示例代码，连接数据库并输出数据库中的数据：

```

import redis

# 连接数据库

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 查询数据

for key in r.scan_iter("*"):

print(key.decode("utf-8"), r.get(key).decode("utf-8"))

```

3. Cassandra

Cassandra是一种分布式的非关系型数据库，它支持多节点的分布式数据存储和复制。Cassandra提供了高可用性、可伸缩性和容错性，适合用于大数据量和高并发场景。

以下是一个简单的示例代码，连接数据库并输出数据库中的数据：

```

from cassandra.cluster import Cluster

# 连接数据库

cluster = Cluster(['localhost'])

session = cluster.connect('mykeyspace')

# 查询数据

rows = session.execute('SELECT * FROM mytable')

for row in rows:

print(row)

```

总结：

Python内置了多种常见的关系型数据库和非关系型数据库，可以根据不同的需求选择不同的数据库类型。对于数据库的操作，需要使用相应的数据库驱动程序（如MySQLdb、psycopg2、pymongo等），并编写SQL语句或类似的指令来实现数据库的读写。使用python来访问数据库需要了解数据库的基本知识，如表和字段、数据类型、查询语句、事务处理等。同时，还需要注意安全性和性能方面的问题，避免出现数据泄露或应用程序性能瓶颈。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/