本文目录导读：
Python作为一种广泛应用的编程语言，拥有丰富的数据库类型，这些类型为Python开发者提供了强大的数据处理能力，本文将深入剖析Python数据库类型，从基础到高级应用，帮助开发者更好地掌握Python数据库编程。
Python数据库类型概述
1、关系型数据库（Relational Database）
关系型数据库是Python中最常用的数据库类型，如MySQL、PostgreSQL、SQLite等，关系型数据库采用表格结构存储数据，以行和列的形式组织数据，便于数据查询、修改和删除。
2、非关系型数据库（Non-relational Database）
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非关系型数据库在Python中也有广泛应用，如MongoDB、Redis、Cassandra等，非关系型数据库采用不同的数据模型存储数据，如文档型、键值对、列族等，适用于处理大规模、高并发的数据场景。
3、图数据库（Graph Database）
图数据库是一种以图结构存储数据的数据库类型，如Neo4j、OrientDB等，图数据库适用于处理复杂的关系型数据，如社交网络、知识图谱等。
4、文件数据库（File Database）
文件数据库是一种以文件形式存储数据的数据库类型，如Berkeley DB、LevelDB等，文件数据库适用于处理大规模、结构简单的数据，如日志、配置文件等。
Python数据库操作基础
1、连接数据库
Python提供了多种数据库连接库，如MySQLdb、psycopg2、pymysql等，以下是一个连接MySQL数据库的示例：
import pymysql 连接数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='test')
2、创建表
以下是一个创建表的示例：
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创建游标
cursor = conn.cursor()
创建表
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
age INT
)
""")
提交事务
conn.commit()3、插入数据
以下是一个插入数据的示例：
插入数据
cursor.execute("""
INSERT INTO user (name, age) VALUES ('张三', 20)
""")
提交事务
conn.commit()4、查询数据
以下是一个查询数据的示例：
查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM user WHERE age = 20")
results = cursor.fetchall()
for row in results:
print(row)5、更新数据
以下是一个更新数据的示例：
更新数据
cursor.execute("""
UPDATE user SET name = '李四' WHERE id = 1
""")
提交事务
conn.commit()6、删除数据
以下是一个删除数据的示例：
删除数据
cursor.execute("""
DELETE FROM user WHERE id = 1
""")
提交事务
conn.commit()Python数据库高级应用
1、使用ORM（对象关系映射）库
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ORM库可以将数据库表映射为Python类，简化数据库操作，以下是一个使用SQLAlchemy ORM库的示例：
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
创建数据库引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/test')
定义User类
class User(Base):
__tablename__ = 'user'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
age = Column(Integer)
添加User表
Base.metadata.create_all(engine)
添加用户
user = User(name='王五', age=25)
session.add(user)
session.commit()2、使用数据库连接池
数据库连接池可以优化数据库连接资源，提高数据库操作效率，以下是一个使用数据库连接池的示例：
from sqlalchemy import create_engine
创建数据库引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/test', pool_size=10)
使用连接池
with engine.connect() as conn:
# 执行SQL语句
conn.execute("SELECT * FROM user")3、使用分布式数据库
分布式数据库可以解决单机数据库性能瓶颈，提高系统可扩展性，以下是一个使用Redis分布式数据库的示例：
import redis
连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
设置键值对
r.set('name', '张三')
获取键值对
print(r.get('name'))Python数据库类型丰富，为开发者提供了强大的数据处理能力，本文从基础到高级应用，深入剖析了Python数据库类型，包括关系型数据库、非关系型数据库、图数据库、文件数据库等，通过学习本文，开发者可以更好地掌握Python数据库编程，提高数据处理能力。
标签： #python数据库类型
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