El jue, 18-03-2010 a las 04:06 +0100, Chema Cortes escribió: > On 17/03/10 23:21, Jose Caballero wrote: > > En mi caso concreto son bases de datos Oracle. Las tablas ya estan > > creadas, y los esquemas son fijos. Lo que necesito es hacer muchas > > consultas solo-lectura a esas DB, procesar el resultado (hacer > > graficos y esas cosas) y, de vez en cuando, modificar el contenido de > > una de las tablas. El tamagno de las tablas a leer es del orden de 10 > > millones de entradas por tabla. > > Una diferencia fundamental entre django ORM y Alchemy cuando usas bases > de datos ya creadas (databases "legacy") es que la introspección de > django se limita a crear un modelo nuevo a partir del que tienes, pero > no siempre es posible usar la tablas originales sin modificación. Por > contra, Alchemy ofrece muchas más posibilidades de mapear cualquier > tabla, vista o query a una clase, sin alteración del modelo original. > > Yo tuve un problema similar, donde django no funcionaba a no ser que > modificara mis tablas originales de oracle. Por simpleza, terminé > construyendo un nuevo modelo de datos ajustado a las necesidades de > django donde pasaba puntualmente los datos que necesitaba en cada > momento. En tu caso no parece que sea lo recomendable, por lo que o bien > utiliza alchemy o bien extrae los datos sin pasar por un ORM (que no es > obligado).
Además sqlalchemy tiene una cosa muy chula que es el sqlsoup [1] con el que puedes acceder a las tablas como si hubieras creado los modelos pero sin tener que hacerlo. Osea, si ya tienes la base de datos creada, utilizas sqlsoup y no tendrás que declarar las clases con todas las columnas y sus tipos. En mi blog tengo un ejemplo [2] [1] http://www.sqlalchemy.org/trac/wiki/SqlSoup [2] http://danigm.net/node/92
signature.asc
Description: Esto es una parte de mensaje firmado digitalmente
_______________________________________________ Python-es mailing list Python-es@python.org http://mail.python.org/mailman/listinfo/python-es FAQ: http://python-es-faq.wikidot.com/
