本文探讨了后端开发中存储引擎和数据类型的重要性。存储引擎选择影响性能、可扩展性和数据完整性，如关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）提供事务支持和数据一致性，适合严格数据关系场景；非关系型数据库（如MongoDB）适用于大规模数据存储和实时处理。数据类型定义数据结构和限制，确保数据一致性和有效性，开发者需根据业务需求选择合适的数据类型并进行验证。
在后端开发中，存储引擎和数据类型是至关重要的概念。存储引擎是指负责处理数据的软件组件，它定义了数据如何被存储、访问和操作。数据类型则是用来描述数据的特性和格式的规范，它决定了数据如何被解释和处理。
存储引擎的选择对于应用程序的性能、可扩展性和数据完整性起着重要作用。不同的存储引擎具有不同的特性和适用场景。下面我们将介绍几种常见的存储引擎以及它们的特点。
- 关系型数据库存储引擎
关系型数据库存储引擎是最常见的存储引擎之一，如MySQL、PostgreSQL等。它们使用表格的形式来组织数据，并且支持SQL语言进行数据操作。关系型数据库存储引擎提供了强大的事务支持和数据一致性保证，适用于需要严格数据关系和事务控制的应用场景。
以下是一个使用MySQL存储引擎的示例代码：
import mysql.connector
# 连接到MySQL数据库
conn = mysql.connector.connect(
host=
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