Datenbankzugriff

Einfache Softwarelösungen für verschiedene Probleme

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Datenbankzugriff

Für die folgenden Beispiele wollen wir eine Tabelle Personen(nr, name) mit den Attributen nr und Name erstellen und jeweils wieder abfragen.

TESTDATEN = [[101, "Peter"], 
             [102, "Petra"], 
             [103, "Hans"], 
             [104, "Claudia"]]

Sqlite

Mit dem Python-Paket sqlite3 kann auf sqlite-Datenbanken direkt zugegriffen werden. Es muss daher nicht installiert werden und ist bei jeder Python-Installation vorhanden.

In der folgenden Beispielanwendung erstellen wir eine Beispieltabelle, fügen ein paar Daten hinzu und geben diese wieder aus.

import sqlite3

Nach dem Import des sqlite3-Moduls können nun Daten hinzugefügt und anschließend wieder ausgelesen werden. Zunächst wird eine Verbindung erstellt und aus dieser ein Cursor generiert, mit dem auf die Datenbank zugegriffen werden kann.

Das SQL-Statement enthält ?. Diese werden durch die Werte in der Liste, die als zweites Argument übergeben werden, ersetzt. Hierdurch werden Sicherheitslücken wie SQL-Injection vermieden.

conn = sqlite3.connect("datenbank.db")
c = conn.cursor()
c.execute("""CREATE TABLE IF NOT EXISTS 
    personen(nr int, name text)""")

for nr, name in TESTDATEN:
    # use paramters ? to avoid sql injection
    print("Füge Daten hinzu:", nr, name)
    c.execute(
        "INSERT INTO personen (nr, name) VALUES(?,?)", 
        (nr, name))

conn.commit()
conn.close()

Füge Daten hinzu: 101 Peter
Füge Daten hinzu: 102 Petra
Füge Daten hinzu: 103 Hans
Füge Daten hinzu: 104 Claudia

Manchmal ist es übersichtlicher, wenn man den Parametern in der SQL-Anweisung einen Namen gibt. Dann werden statt ? die Parameter mit einem Namen wie :mein_parameter referenziert.

conn = sqlite3.connect("datenbank.db")
c = conn.cursor()

c.execute(
  "INSERT INTO personen (nr, name) VALUES(:nr,:name)", 
  {'nr':105, 'name':'Hannes'})

conn.commit()
conn.close()

Wir finden nun eine Datei datenbank.db im aktuellen Verzeichnis.

ls datenbank.db

datenbank.db

Die Daten können wieder aus der Datei gelesen werden.

conn = sqlite3.connect("datenbank.db")
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT nr, name FROM personen")

print("Nr.\t Name")
for i, name in cur:
    print(i, "\t", name)

conn.close()

Nr.	 Name
 Peter
 Petra
 Hans
 Claudia
 Hannes

Ändert man die row_factory einer sqlite-Verbindung, so kann man auch über den Namen auf Einträge zugreifen.

conn = sqlite3.connect("datenbank.db")
conn.row_factory = sqlite3.Row
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT nr, name FROM personen")
for row in cur:
    print(row['nr'], row['name'])

Peter
Petra
Hans
Claudia
Hannes

Auch über das sqlite3-Kommandozeilentool lassen sich die Daten anzeigen.

sqlite3 datenbank.db "SELECT * FROM personen"

Peter
Petra
Hans
Claudia

Die Standardausgabe kann auch hübscher dargestellt werden.

sqlite3 --box datenbank.db "SELECT * FROM personen"

┌─────┬─────────┐
│ nr  │  name   │
├─────┼─────────┤
│ 101 │ Peter   │
│ 102 │ Petra   │
│ 103 │ Hans    │
│ 104 │ Claudia │
└─────┴─────────┘

Fremdschlüssel (Foreign Keys) in SQLite

Foreign Keys werden in SQLite standardmäßig nicht unterstützt und müssen pro Connection einmal über PRAGMA foreign_keys = ON aktiviert werden.

conn = sqlite3.connect("datenbank.db")
cur = conn.cursor()
cur.execute("""
    CREATE TABLE freundschaft (
        person1 int, 
        person2 int,
        FOREIGN KEY (person1) REFERENCES personen(nr),
        FOREIGN KEY (person2) REFERENCES personen(nr),
        PRIMARY KEY (person1, person2)
    )
    """)

<sqlite3.Cursor at 0x7f6d13657740>

Wir befreunden die Personen Peter (101) und Petra (102) miteinander.

cur.execute("INSERT INTO freundschaft VALUES (101,102)")
conn.commit()

Leider wird nicht geprüft, ob die Personen, die befreundet werden sollen, überhaupt existieren.

So würden wir bei der nächsten Anweisung eine Fehlermeldung erwarten, da die Personen mit den IDs -1 und -2 nicht existieren.

cur.execute("INSERT INTO freundschaft VALUES (-1,-2)")
conn.commit()

Wird die Unterstützung für Fremdschlüssel aktiviert, erfolgt die gewünschte Fehlermeldung.

cur.execute("PRAGMA foreign_keys = ON")
cur.execute("INSERT INTO freundschaft VALUES (-3,-4)")
conn.commit()

---------------------------------------------------------------------------

OperationalError                          Traceback (most recent call last)

<ipython-input-9-d06c9f3b7f9e> in <module>
      1 c.execute("PRAGMA foreign_keys = ON")
----> 2 c.execute("INSERT INTO freundschaft VALUES (-3,-4)")
      3 conn.commit()


OperationalError: foreign key mismatch - "freundschaft" referencing "personen"

Wir löschen zum Schluss die Datenbank-Datei.

rm datenbank.db

MariaDB/MySQL

Für den Zugriff auf eine MariaDB/MySQL-Datenbank muss zusätzlich ein Connector für MySQL oder MariaDB installiert werden. Im Folgenden konzentrieren wir uns auf die Verwendung des MariaDB-Connectors.

Für Windows gibt es ein eigenes Installationsprogramm. Für Linux oder den RaspberryPi muss ggf. vorher MariaDB Connector/C installiert werden.

Zunächst wird der Connector installiert:

$ pip install mariadb

Bei Rechteproblemen:

$ pip install --user mariadb

Wenn alles geklappt hat, können wir im Anschluss das neue Modul importieren.

import mariadb

Wie stellen eine Verbindung mit der Datenbank her. Diesmal müssen wir Zugangsdaten und die Datenbank angeben.

conn = mariadb.connect(user='root', password='',
                       host='127.0.0.1',
                       database='test')
conn.close()

Nun können wir eine Tabelle personen in der Datenbank test erstellen.

conn = mariadb.connect(user='root', password='',
                       host='127.0.0.1',
                       database='test')
cur = conn.cursor()
cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS personen")
cur.execute("""CREATE TABLE IF NOT EXISTS 
               personen(nr int, name text)""")

conn.close()

Wir benutzen das Kommandozeilentool mysql und lassen uns die Tabellen in der Datenbank test anzeigen.

mysql -uroot --execute="SHOW TABLES;" test 

+----------------+
| Tables_in_test |
+----------------+
| personen       |
+----------------+

Nun können wir neue Daten in die Tabelle einfügen.

conn = mariadb.connect(user="root", password="",
                       host="127.0.0.1", database="test")
cur = conn.cursor()
for nr, name in TESTDATEN:
    print("Füge Daten hinzu:", nr, name)
    cur.execute(
        """INSERT INTO personen (nr, name) VALUES(?,?)""", 
        (nr, name))
conn.commit()
conn.close()

Füge Daten hinzu: 101 Peter
Füge Daten hinzu: 102 Petra
Füge Daten hinzu: 103 Hans
Füge Daten hinzu: 104 Claudia

Schließlich werden die Daten wieder mit einer SELECT-Anweisung aus der Datenbank abgefragt. Wir nutzen zunächst den Kommandozeilen-Client.

mysql -uroot --execute="SELECT * FROM personen" test 

+------+---------+
| nr   | name    |
+------+---------+
|  101 | Peter   |
|  102 | Petra   |
|  103 | Hans    |
|  104 | Claudia |
+------+---------+

Die Daten können natürlich auch mit Python abgerufen werden.

conn = mariadb.connect(user="root", password="",
                       host="127.0.0.1", database="test")
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT nr,name FROM personen")
for nr, name in cur:
    print(nr, name)
    
conn.close()

Peter
Petra
Hans
Claudia

NoSQL mit TinyDB

Jenseits von SQL gibt es noch verschiedene andere Ansätze, Daten in Datenbanken zu verwalten - hierbei werden keine Tabellen verwendet. Einer der Ansätze ist z.B. eine dokument-basierte Datenbank. Hier werden Daten als Dokumente wie z.B. JSON abgelegt. TinyDB ist eine solche Datenbank für Python.

Installation

Die Installation erfolgt auch hier einfach mit Hilfe von pip:

$ pip install tinydb

import tinydb

Eine Datenbank kann mit der Klasse TinyDB leicht erzeugt werden. Wie bei sqlite werden die Daten direkt in einer Datei gespeichert.

db = tinydb.TinyDB("db.json")

Die Datei db.json wurd als Textdatei angelegt. Wir können den Inhalt daher leicht betrachten und ggf. verändern.

file db.json

db.json: ASCII text, with no line terminators

cat db.json

{"_default": {}}

Daten hinzufügen

Noch ist die Datenbank leer. Füllen wir sie also mir ein paar Daten. Die Daten können einfache Dictionaries sein.

db.insert({"type": "apple", "count": 7})

db.insert({"type": "peach", "count": 3})

Als Rückgabewert erhalten wir eine ID für den neuen Eintrag. Ein anschließender Blick in die Datei offenbart die neuen Inhalte.

cat db.json

{"_default": {"1": {"type": "apple", "count": 7}, "2": {"type": "peach", "count": 3}}}

Wir sehen einen Eintrag _default, der auf den Namen der Standardtabelle hinweist, mit der wir arbeiten. Dazu noch die hinzugefügten Einträge.

Daten abfragen

Lassen wir uns alle Einträge einmal anzeigen.

db.all()

[{'type': 'apple', 'count': 7}, {'type': 'peach', 'count': 3}]

Über diese Liste aus Einzeleinträgen kann auch mit einer Schleife iteriert werden.

for item in db:
    print(item, "Typ:", item["type"])

{'type': 'apple', 'count': 7} Typ: apple
{'type': 'peach', 'count': 3} Typ: peach

Bis jetzt haben wir noch nicht viel gewonnen gegenüber einer direkten Speicherung eines Dictionaries. Dokumentenbasierte Datenbanken wie TinyDB bieten jedoch die Möglichkeit, komplexere Anfrage zu stellen.

Hierfür wird ein Query-Objekt erzeugt.

query = tinydb.Query()

In der search-Methode kann das Query-Objekt für Abfragen genutzt werden.

db.search(query.type == "apple")

[{'type': 'apple', 'count': 7}]

db.search(query.count < 5)

[{'type': 'peach', 'count': 3}]

Mit get greifen wir auf das erste Ergebnis einer Suche zu. Jeder Eintrag in der Datenbank hat eine eindeutige ID, die über das Attribut doc_id abgefragt werden kann.

peach = db.get(query.type == "peach")
peach.doc_id

Mit der ID können Einträge auch direkt abgerufen werden.

db.get(doc_id = 2)

{'type': 'peach', 'count': 3}

Daten aktualisieren

Auch Aktualisierungen werden über das Query-Objekt gemacht, wenn nicht alle Datensätze geändert werden sollen.

db.update({"count": 10}, query.type == "apple")

[1]

Wird keine Bedingung mit einem Query-Objekt verwendet, so werden alle Datensätze geändert.

db.update({"new_key": "new_value"})

[1, 2]

db.all()

[{'type': 'apple', 'count': 10, 'new_key': 'new_value'},
 {'type': 'peach', 'count': 3, 'new_key': 'new_value'}]

Schließlich löschen wir wieder alle Einträge.

db.purge()
db.all()

[]

Und löschen auch die Datenbankdatei.

rm db.json

Fortgeschrittene Anwendungen mit TinyDB werden im Handbuch beschrieben. Hier werden Fragen zur Performance beantwortet und komplexere Anfragen beschrieben.