扩展和优化数据库以满足应用程序的需求是一项巨大的挑战。如果您还没有阅读我最近关于Django 如何为Python 和 SQL数据库应用程序完成繁重工作的博客，我强烈建议您去看看。简而言之，SQL 针对 SQL 数据库进行了优化，而Python 并非如此，Django是一个很好的中介，可以帮助您构建更有效的应用程序，同时减少使用这两种语言时的摩擦、复杂性和代码。
因此，虽然 Django 承担了创建数据库应用程序的重任，但您仍需负责数据库的日常管理和监控。其中一些管理任务可以通过使用Linode Managed Databases 等服务委托给云提供商来完成，但您可能会在扩展过程中发现新的障碍，例如：
- 数据库迁移。通过对数据库方案进行有控制的更改，将现有数据库转换为新的理想状态。
- 多数据库部署。为了优化性能，开发人员可以在设计应用程序时，将不同的数据库用于不同的功能。例如，一个主读写数据库和一个用于普通查询的读取副本数据库。
如果您的其中一个数据库使用 SQL，您可以使用 Django 减少摩擦，在处理大量数据时让您的生活更轻松。
这两个关键数据库管理概念的介绍与《了解数据库》电子书和我的新教育视频系列中有关构建可投入生产的 Django 应用程序的分步说明相匹配。无论哪种学习途径，都将帮助您让 Django 为您完成 SQL 的繁重工作。
数据库迁移
刚开始工作时，为任何给定的列确定正确的数据类型都可能有点棘手，尤其是您的数据需求不可避免地会随着时间的推移而变化。如果您希望标题字段只有 80 个字符长怎么办？如果您需要添加一个时间戳字段，以便准确跟踪项目何时添加到数据库中？
在创建表格后对其进行更改可能会非常麻烦，原因有以下几点：
- 如何处理已有的价值观？
- 如果原有行缺少新列/字段的数据怎么办？
- 如果删除一列/字段怎么办？数据会发生什么变化？
- 如果添加一个以前不存在的关系（即外键）怎么办？
对于 Django 开发人员来说，幸运的是我们有一种叫做 makemigrations 和 migrate.
让我们来看看它是如何运作的。
下面是我们的 Django 数据模型示例：
class BlogArticle(models.Model):
user = models.ForeignKey(User, default=1, on_delete=models.SET_DEFAULT)
title = models.CharField(max_length=120)
slug = models.SlugField(blank=True, null=True)
content = models.TextField(blank=True, null=True)
publish_timestamp = models.DateTimeField(
auto_now_add=False,
auto_now=False,
blank=True,
null=True,
)让我们添加字段：
updated_by = models.ForeignKey(
User, related_name="editor", null=True, blank=True, on_delete=models.SET_NULL
)通过该字段，我们可以跟踪对模型进行更改的最后一位用户。
让我们更新模型：
class BlogArticle(models.Model):
user = models.ForeignKey(User, default=1, on_delete=models.SET_DEFAULT)
title = models.CharField(max_length=120)
slug = models.SlugField(blank=True, null=True)
content = models.TextField(blank=True, null=True)
publish_timestamp = models.DateTimeField(
auto_now_add=False,
auto_now=False,
blank=True,
null=True,
)
# our new field
updated_by = models.ForeignKey(
User, related_name="editor", null=True, blank=True, on_delete=models.SET_NULL
)现在，我们将文件保存为 BlogArticle 类是在 (models.py)，我们如何让数据库知道发生了这一更改？
有两种方法：
python manage.py makemigrationspython manage.py migrate
让我们来讨论一下这两条命令的作用：
python manage.py makemigrations
python manage.py makemigrations 会发现以下变化 一应俱全 models.py 文件，并查找更改。如果发现有更改，就会创建一个新的python 文件，并使用 拟议变动 我们的 SQL 数据库 需要 要做的。拟议的修改如下
from django.conf import settings
from django.db import migrations, models
import django.db.models.deletion
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
migrations.swappable_dependency(settings.AUTH_USER_MODEL),
('articles', '0001_initial'),
]
operations = [
migrations.AddField(
model_name='article',
name='updated_by',
field=models.ForeignKey(blank=True, null=True, on_delete=django.db.models.deletion.SET_NULL, related_name='editor', to=settings.AUTH_USER_MODEL),
),
]当然，这只是另一个Python 文件。该文件让我们（开发人员）知道数据库中应该发生什么。它是用Python 而不是 SQL 编写的，以保持一致性并利用 Django ORM 的内置功能。
但为什么这是一份应该发生的文件呢？这有几个原因：
- 如果我们需要在事情发生之前回顾应该发生的事情，我们可以在这里抓住它。
- 这
makemigrations命令不会 查看 数据库，以查看这一更改是否 会 甚至会发生。 - 数据库可能已经根据这些要求进行了更改（取决于与管理数据库的人/物有关的许多因素）。
- 如果我们需要在更改生产数据库之前运行测试，那么现在就是一个绝佳的时机。
假设这一更改有效（就我们所知），我们就可以提交更改：
python manage.py 迁移
python manage.py migrate 将尝试为我们更改数据库，包括所有字段、列、表、外键等，Django 将为我们完成这些工作，以确保数据库按照我们的预期方式更新。
需要注意的是，Django可能会因为多种原因而无法进行这些更改。对于新的 Django 开发人员来说，这几乎总是由于添加和删除字段和列以及未能正确运行迁移造成的。
只要方法得当、 python manage.py migrate 确保了一个稳定的系统，能将我们的Python 代码与我们的 SQL 表相匹配，从而让我们享受到 Django 和 SQL 数据库所带来的所有乐趣。
这如何让我们更加灵活？
Python 结构化查询语言有广泛的应用，而 SQL 则没有。结构化查询语言的名字里就写着它的局限性。谁在用SQL 制作皮克斯动画？
好了，说了这么多，我想说的是，Python 的简单性实际上有助于开发人员在不知不觉中采用 SQL 的强大功能。
为什么托管数据库和 Django 有意义？
在创建网络应用程序（包括 Django）时，您需要决定一些事情：
- 我们需要哪种数据存储解决方案？MySQL、Postgres、MongoDB、Redis、Object Storage 等
- 我们将如何运行/整合数据存储解决方案？
- 我们如何从中断或停机中恢复？
- 我们将如何维护存储解决方案？
- 我们如何确保存储解决方案的安全？
- 我们如何备份存储解决方案？
这些问题的答案可能会随着项目复杂程度的增加而改变，但出发点都是一样的：在自我管理和第三方管理之间做出选择。
自我管理：
- 优点控制和成本
- (康：你要对一切负责。
托管服务通常从一开始就需要花费更多的钱，而自我管理则意味着你可以使用自己喜欢的 Linux 发行版，这些发行版在某种程度上（或某种程度上）已经针对你的需求进行了优化。这可能包括运行你的团队修改过的 MySQL 分支版本。您可能会在运行服务上节省开支，但这总是需要花费更多的时间来维护。
第三方管理的数据库：
是的，按美元和美分计算，它可能会稍贵一些，但维护所需的时间会大大减少。对于我的网络应用程序来说，这种选择和托管数据存储解决方案是我的实际选择。在这个例子中，我们已经使用 Django 来管理数据库事务。SQLAlchemy 也具有这种优势，因为它可以与 FastAPI、Flask 等框架一起使用。如果您已经将 SQL 编写工作外包给Python 软件包，为什么不外包 SQL 服务器的运行呢？
现在，鉴于Python ORM（如 Django ORM 和 SQLAlchemy）的有效性，我建议您尽可能使用托管数据库和/或托管数据存储服务：
- 缩短开发时间
- 减少管理时间
- 缩短恢复时间
- 减少服务中断
- 降低部署和开发的复杂性
- 降低数据库迁移（从其他服务迁移）的复杂性
- 减少 SQL 开发人员的重复/无效/低效活动
- 降低 DevOps/Ops 复杂性
- 提高非数据库开发人员的效率
- 提高部署和开发速度
- 提高可靠性（通常以服务水平协议为后盾）
- 加强安全
- 提高可维护性
- 增加备份和冗余
- 边际成本增加
我在列出上述清单时，考虑到了在 Linode 上使用托管 MySQL 数据库集群以及 Linode Object Storage(用于存储 CSS、JavaScript、图片、视频等文件）。实际上，使用这些服务可以帮助我们继续专注于使用 Django、FastAPI、Flask、Node.js 或其他工具构建优秀的网络应用程序。换句话说，我们将重点转移到构建用户真正需要的工具和软件上。要知道，这才是对他们真正有价值的地方。
MySQL、PostgreSQL、Redis 和 Django
长期以来，Django 的主要数据库是 PostgreSQL。我认为这在很大程度上是因为您只能在 PostgreSQL 中使用 JSONField。在 Django 3.2+ 和 MySQL 5.7.8+ 版本中，JSONField 现在也适用于 MySQL。
为什么这很重要？
在处理用户生成的内容或存储来自其他 API 服务的数据时，经常需要存储 JSON 等非结构化数据。让我们来看看如何实现：
from django.db import models
class Pet(models.Model):
name = models.CharField(max_length=200)
data = models.JSONField(null=True)
def __str__(self):
return self.name下面是我要存储的与 Pet 有关的数据：
pet1 = {
"name": "Bruno",
"type": "Rat",
"nickname": "We don't talk about it",
"age": 2,
"age_interval": "months"
}
pet2 = {
"name": "Tom",
"type": "Cat",
"breed": "Mixed"
"age": 4,
"age_interval: "years",
"favorite_food": [{"brand": "Acme", "flavor": "Tuna" }]
}
pet3 = {
"name": "Stewey",
"type": "Dog",
"breed": "unknown"
"age": 34,
"age_interval: "dog years",
"nickname": "Football"
}这些数据告诉我们什么时候需要 JSONField .我们可以存储所有宠物的名字（使用 name 键），其余部分存储在 JSONField 中。关于 JSONFields 因为即使有这些不同的模式，它们也可以像 Django 的其他标准字段一样被查询。
Django 开发人员一直在争论使用哪种数据库：MySQL还是PostgreSQL。长期以来，我一直选择PostgreSQL，因为 JSONField 只能在PostgreSQL上使用，但现在情况不再是这样了。我的意见是，选择一个并坚持使用，直到它不再满足你的需求。
但我们用 Redis 来做什么呢？
Redis 是一种内存数据存储，速度快得令人难以置信，通常用作临时数据库（稍后详述）、缓存服务和/或消息队列。我之所以称它为临时数据库，是因为它是内存数据库。内存通常比磁盘存储昂贵，因此在内存中长期存储数据通常是不可行的。
Redis 和 Django 的主要用途是缓存和队列。
缓存：假设您有几个用户经常访问的网页。您希望这些网页中的数据能尽快显示给用户。作为 Django 的缓存系统，Redis 可以轻松实现这一目标。这些页面中的数据可能是通过 SQL 数据库渲染的，但 Redis 可以从缓存中存储渲染的数据。换句话说，将 Redis 与 SQL 结合使用通常可以加快响应速度，同时减少对 SQL 数据库的查询量。
排队：Redis 的另一个流行用例是将长期运行的任务卸载给另一个进程（通常通过名为 Celery 的Python 软件包）。需要这样做时，可以将 Redis 用作应在其他时间完成的任务队列。
例如，如果用户需要一份过去五年所有交易的报告，软件可能需要几个小时才能真正生成该报告。显然，没有人会盯着一台机器看上几个小时。因此，我们会将用户的请求卸载到 Redis 队列中。一旦进入 Redis，我们就可以运行一个工作进程（如在 Django 中使用 Celery）来实际生成报告。一旦报告完成，无论耗时多久，用户都会收到通知。这种通知和其他通知一样，也可以通过 Redis 队列和 Celery/Django 工作进程来完成。
综上所述，Redis和MySQL实际上可以很好地互补。你可以通过LinodeMarketplace 部署一个自我管理的 Redis 数据库服务器。
Object Storage
我推荐使用的最后一种与数据相关的托管服务是 LinodeObject Storage 。Object Storage 负责您可能需要存储的所有其他类型的数据。例如，我们不会在 MySQL 中存储视频中的所有字节。相反，我们会存储与该视频相关的元数据，并将视频存储在Object Storage 中。
以下是对象存储的几种用途：
- 层叠样式表（CSS）
- JavaScript（如 React.js、Vue.js、Vanilla.js 等）
- 视频
- Images (原始数据和压缩数据）
- CSVs, XLSX
- 数据库Backups
- Docker 容器映像层（如果自行管理）
- 训练机器学习算法的迭代
- Terraform 州档案
- PDF 文件（包括大文件和小文件）
- 任何需要经常下载（或上传）的持久性文件
摘要
读完这篇文章后，我希望您会有动力在您的网络应用项目中利用托管服务的力量。Django 是在 SQL 数据库之上构建网络应用的优秀解决方案，但它肯定不是唯一的解决方案。如果您想深入了解 SQL 和 SQL 服务器的内部结构，我认为这是一项值得一试的工作，看看有多少成功的应用程序利用 Django 来处理 Django 能做的大部分工作。
以下是一些（或许多）亮点，它们使在 Linode 上使用托管 MySQL 的 Django 非常出色：
- Django 可为您提供繁重的 SQL 工作（Flask/FastAPI 的 SQLAlchemy 等工具也是如此）。
- Django 也支持原始 SQL 命令（同样，SQLAlchemy 等工具也支持原始 SQL 命令）。
- Django 帮助初学者学习 SQL 命令
- Django 内置了对 MySQL 和 PostgreSQL 的支持（此外还有一个特定于数据库的python 客户端）。
- 提高生产部署速度
- 提高可靠性和可恢复性
- 使开发和生产环境几乎完全匹配数据库技术
- 让基于容器的 Django 更简单、更可靠
- 实现从单节点部署到多节点的扩展，甚至完全过渡到 Kubernetes
- 新 Django/Python 开发人员更容易使用生产级系统
- 在多个基于python 的应用程序之间共享数据库更容易，也更安全（例如，FastAPI 应用程序从/到基于 Django 的 MySQL 数据库读/写）。
- Django 的 JSONField 现在支持使用 MySQL（以前仅支持 PostgreSQL）
- 易于测试（在 CI/CD 或本地开发环境中进行测试）
- 扩展以满足 Django 的需求
- 支持在单个 Django 项目中使用多个数据库，例如：使用 MySQL 作为主读写数据库，并使用 MySQL 读取副本数据库进行常用查询。
- 严格的访问控制（Linode 专用 IP、本地开发）
- 连接需要 SSL 证书（增加了部署的复杂性，但也提高了安全性）
- 实现专用连接（在同一地区；降低连接成本）
如果您对在 Linode 上部署 Django 应用程序的现代方法以及可管理的 MySQL 数据库、用于 CI/CD 的 GitHub 操作、Terraform 和Ansible 感兴趣，请访问大量免费的分步教学内容：
- 在Linode上观看我们的理解数据库视频教程系列直播
- 下载《了解数据库》：扩展版电子书
为了帮助你开始，Coding for Entrepreneurs GitHub有一个代码库，与该系列的每个步骤相配套。祝你好运，一定要通过Twitter@JustinMitchel让我知道事情进展如何。
注释