DML (Data Manipulation Language) incluye comandos como INSERT, UPDATE, DELETE y SELECT para manipular datos en una base de datos. Se utiliza en el código para gestionar datos a través de consultas SQL.
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/db", "user", "password");
String sql = "INSERT INTO table (column1, column2) VALUES (?, ?)";
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
pstmt.setString(1, "value1");
pstmt.setString(2, "value2");
pstmt.executeUpdate();
pstmt.close();
conn.close();
from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, update
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/db')
metadata = MetaData(bind=engine)
table = Table('table', metadata, autoload_with=engine)
stmt = update(table).where(table.c.column1 == 'old_value').values(column1='new_value')
with engine.connect() as conn:
conn.execute(stmt)
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/db", "user", "password");
String sql = "DELETE FROM table WHERE column1 = ?";
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
pstmt.setString(1, "value_to_delete");
pstmt.executeUpdate();
pstmt.close();
conn.close();
from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, select
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/db')
metadata = MetaData(bind=engine)
table = Table('table', metadata, autoload_with=engine)
stmt = select(table).where(table.c.column1 == 'value')
with engine.connect() as conn:
result = conn.execute(stmt)
for row in result:
print(row)
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/db", "user", "password");
conn.setAutoCommit(false);
try {
String sql = "UPDATE table SET column1 = ? WHERE column2 = ?";
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
pstmt.setString(1, "new_value");
pstmt.setString(2, "condition_value");
pstmt.executeUpdate();
conn.commit();
} catch (Exception e) {
conn.rollback();
} finally {
conn.setAutoCommit(true);
conn.close();
}
from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, insert
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/db')
metadata = MetaData(bind=engine)
table = Table('table', metadata, autoload_with=engine)
with engine.begin() as conn:
stmt = insert(table).values(column1='value1', column2='value2')
conn.execute(stmt)
Utilizar PreparedStatement en lugar de concatenar consultas SQL directamente para evitar inyección SQL.
El patrón DAO (Data Access Object) proporciona una interfaz para realizar operaciones DML y abstraer la lógica de acceso a datos del código de negocio.
Utilizar librerías como asyncpg para realizar operaciones DML de manera asíncrona en Python.
from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, insert
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/db')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
try:
table = Table('table', MetaData(bind=engine), autoload_with=engine)
stmt = insert(table).values(column1='value1', column2='value2')
session.execute(stmt)
session.commit()
except:
session.rollback()
finally:
session.close()
Utilizar bloques try-catch para manejar excepciones y asegurar el cierre de conexiones en bloques finally.
Optimizar las consultas, usar índices adecuados y minimizar el tamaño de las transacciones para mejorar el rendimiento de las operaciones DML.
El procesamiento por lotes agrupa múltiples operaciones DML en una sola transacción para mejorar el rendimiento.
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/db", "user", "password");
conn.setAutoCommit(false);
String sql = "INSERT INTO table (column1, column2) VALUES (?, ?)";
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
pstmt.setString(1, "value1");
pstmt.setString(2, "value2");
pstmt.addBatch();
}
pstmt.executeBatch();
conn.commit();
pstmt.close();
conn.close();
Utilizar conexiones de base de datos separadas por hilo y asegurarse de que las operaciones DML sean thread-safe.
from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, update
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/db')
metadata = MetaData(bind=engine)
table = Table('table', metadata, autoload_with=engine)
stmt = update(table).where(table.c.column1 == 'old_value').values(column1='new_value')
with engine.connect() as conn:
conn.execute(stmt)
Utilizar las API específicas de la base de datos NoSQL, como MongoDB's PyMongo o Cassandra's DataStax, para realizar operaciones DML.
Utilizar una sesión por hilo para asegurar que las transacciones sean aisladas y seguras en un entorno multi-thread.
import psycopg2
conn = psycopg2.connect("dbname=test user=postgres password=secret")
cur = conn.cursor()
cur.execute("INSERT INTO table (column1, column2) VALUES (%s, %s)", ("value1", "value2"))
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
Utilizar técnicas de replicación de datos y coordinación de transacciones distribuidas para manejar operaciones DML en sistemas distribuidos.
El patrón Repository proporciona una capa de abstracción para el acceso a datos, manejando operaciones DML y encapsulando la lógica de acceso a datos.
Algunas bases de datos NoSQL ofrecen soporte limitado para transacciones. Utilizar operaciones de escritura atómicas o diseñar el sistema para manejar la consistencia eventual.
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transaction;
Session session = HibernateUtil.getSessionFactory().openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
MyEntity entity = new MyEntity();
entity.setColumn1("value1");
session.save(entity);
tx.commit();
session.close();
Utilizar sincronización adecuada y asegurar que cada hilo tenga su propia conexión para evitar problemas de concurrencia en operaciones DML.
Utilizar técnicas de procesamiento por lotes y dividir operaciones grandes en transacciones más pequeñas para mejorar el rendimiento.
import psycopg2
conn = psycopg2.connect("dbname=test user=postgres password=secret")
cur = conn.cursor()
try:
cur.execute("UPDATE table SET column1 = %s WHERE column2 = %s", ("new_value", "condition_value"))
conn.commit()
except:
conn.rollback()
finally:
cur.close()
conn.close()
Utilizar las API específicas del proveedor de la nube y técnicas de manejo de datos en la nube, como la replicación y la escalabilidad automática.
El patrón Unit of Work mantiene un registro de las operaciones pendientes y asegura que todas las modificaciones se realicen en una transacción coherente.
Configurar el manejo de transacciones a nivel de aplicación y asegurarse de que las conexiones a la base de datos estén correctamente gestionadas.
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
cur = conn.cursor()
cur.execute("INSERT INTO table (column1, column2) VALUES (?, ?)", ("value1", "value2"))
conn.commit()
cur.close()
conn.close()