初衷
为了让不同业务的数据分离,落到不同的库,使用django
连接多个数据库。
设置
# settings.py
DATABASES = {
"default": {},
"users": {
"NAME": "user_data",
"ENGINE": "django.db.backends.mysql",
"USER": "mysql_user",
"PASSWORD": "superS3cret",
},
"customers": {
"NAME": "customer_data",
"ENGINE": "django.db.backends.mysql",
"USER": "mysql_cust",
"PASSWORD": "veryPriv@ate",
},
}
-
Django
使用default
数据库,如果没有其他选择 -
default
可以没有,但是必须设置一个空字典
同步
设置多个数据库,需要同步多次。这里比较麻烦。
python3 manage.py
python manage.py migrate message。# 迁移到default库
python manage.py migrate message --database=message_db
迁移将会把所有model的所有表镜像的迁移到两个库,自带的指令不要指望一次迁移所有model分表存储
Database Routing
class MessageRouter:
"""
A router to control all database operations on models in the
auth and contenttypes applications.
"""
route_app_labels = { "message", "data"}
def db_for_read(self, model, **hints):
"""
Attempts to read auth and contenttypes models go to message_db.
"""
if model._meta.app_label in self.route_app_labels:
return "message_db"
return None
def db_for_write(self, model, **hints):
"""
Attempts to write auth and contenttypes models go to message_db.
"""
if model._meta.app_label in self.route_app_labels:
return "message_db"
return None
def allow_relation(self, obj1, obj2, **hints):
"""
Allow relations if a model in the auth or contenttypes apps is
involved.
"""
if (
obj1._meta.app_label in self.route_app_labels
or obj2._meta.app_label in self.route_app_labels
):
return True
return None
def allow_migrate(self, db, app_label, model_name=None, **hints):
"""
Make sure the auth and contenttypes apps only appear in the
'message_db' database.
"""
if app_label in self.route_app_labels:
return db == "message_db"
return None
可以通过django的路径中间件来对数据库的读、写、迁移权限进行设置。
需要在settings.py中添加
DATABASE_ROUTERS = ["path.to.MessageRouter"]
# my instance is ["message.MessageRouter.MessageRouter"]
fake迁移
如果遇到不希望迁移到A库,但会一直提示的情况,可以使用fake迁移
py manage.py migrate <app> --fake
总结
数据分库存储(也称为数据库分片或数据库分区)是一种将大型数据库分解为更小、更易于管理的组件(称为“分片”或“分区”)的策略。这种方法有多个潜在好处:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-670240.html
- 提高性能和响应时间
读写分离: 通过将读操作和写操作分配到不同的数据库或分片上,可以提高系统的吞吐量和响应时间。
并行处理: 分库允许多个查询和事务并行执行在不同的数据库或分片上,从而提高性能。 - 扩展性
水平扩展: 当数据量和访问量增加时,可以通过添加更多的数据库或分片来轻松扩展系统,而不是替换现有的硬件(这称为垂直扩展)。 - 简化备份和恢复
更快的备份: 小的数据库分片更容易和更快地备份。
局部恢复: 如果一个分片出现问题,你可以只恢复那个特定的分片,而不影响整个系统。 - 高可用性和故障转移
冗余: 数据可以在多个分片或数据库中进行冗余存储,从而提高数据的可用性。
故障隔离: 如果一个数据库或分片出现问题,它不会影响到其他分片,从而减少了故障的影响范围。 - 数据局部性
优化查询: 数据分片可以根据应用的访问模式来进行优化,例如,通过地理位置或时间来分片,从而提高查询性能。 - 管理和维护
分布式管理: 小的、分散的数据库通常更容易管理和维护。
版本控制和更新: 可以逐个更新或修改数据库分片,而不是一次性更新整个数据库。 - 成本效益
硬件成本: 通过使用分库,你可以在廉价的 commodity 硬件上分布式地存储和处理数据,而不是依赖单一、昂贵的高性能服务器。
尽管数据分库存储有很多好处,但它也带来了一些挑战,如数据一致性、复杂的查询和事务处理等。因此,在决定采用这种策略之前,需要仔细评估应用的需求和特点。
但是会比较麻烦,每次都要迁移两个数据库。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-670240.html
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