WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Как настроить несколько схем в django с оракулом в качестве базы данных?

На моем рабочем месте я планирую использовать Python/Django в качестве серверной среды и React на переднем плане поверх oracle db из классического ASP. Поскольку наша база данных oracle была структурирована с самого начала существования компании, мы решили оставить ее как есть.

Насколько я понимаю, схемы в оракуле обычно доступны по имени пользователя/паролю, поэтому необходимо иметь пользователя/пароль для каждой схемы, чтобы иметь доступ, и наша база данных оракула имеет около 30 схем, содержащих множество таблиц внутри для каждой.

Django, с другой стороны, кажется, что он поддерживает только одну схему за раз, основываясь на приложении, установленном в settings.py, что звучит так, как будто в конфигурации баз данных должны быть разные пользователи/пароли, установленные в settings.py для каждого приложения. установлены.

До сих пор я пробовал class Meta и DATABASES в settings.py;

    // class Meta
    class SomeModel(models.Model):
            ///some fields and data types...

            class Meta():
                    managed=False
                    db_table=u'"schema\".\"table"'

    // DATABASES
    DATABASES = {
          'default': {
                'ENGINE': 'django.db.backends.oracle',
                'NAME': 'multi_schema_db',
                'USER': 'django_user',
                'PASSWORD': 'secret',
          },

          'data': {
                'ENGINE': 'django.db.backends.oracle',
                'NAME': 'multi_schema_db',
                'USER': 'data_user',
                'PASSWORD': 'secret',
          },
    }

Мои вопросы: есть ли обходной путь для доступа к нескольким схемам, где у django установлено только одно приложение?

P.S. Поправьте меня в любых недоразумениях, которые у меня есть выше.


Ответы:


1

В Django может быть несколько схем

DATABASES = {
      'default': {
            'ENGINE': 'django.db.backends.oracle',
            'NAME': 'multi_schema_db_1',  # The name is the schema
            'USER': 'django_user',
            'PASSWORD': 'secret',
      },

      'data': {
            'ENGINE': 'django.db.backends.oracle',
            'NAME': 'multi_schema_db_2',  # The name is the schema
            'USER': 'data_user',
            'PASSWORD': 'secret',
      },
}

Чтобы использовать определенную схему, вы используете .using()

SomeModel.objects.using('data').all()  # The default is to use the "default" database conection

Если некоторые модели находятся только в одной схеме, вы можете использовать маршрутизаторы, чтобы определить, какую базу данных использовать для каждой модели

class YourRouter:

    def db_for_read(self, model, **hints):
        return database_for_the_model

    def db_for_write(self, model, **hints):
        return database_for_the_model
12.07.2019
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]