Django中的数据库设置

本文介绍如何在Django中通过设置settings.py文件来优化数据库配置,实现数据层剥离,减少冗余代码,提升开发效率。

在Django中可以在视图函数中使用python来实现,不过更简单的方法是在settings.py中设置,这样可以减少冗余代码,实现数据层剥离。

相信大多数人使用的是Mysql,这里不介绍Mysql怎么装以及配置了,打开settings.py设置如下:

DATABASES = {
    'default': {
        #'ENGINE': 'django.db.backends.', # Add 'postgresql_psycopg2', 'mysql', 'sqlite3' or 'oracle'.
        'ENGINE':'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'test',                      # Or path to database file if using sqlite3.
        'USER': 'root',                      # Not used with sqlite3.
        'PASSWORD': 'wangxb',                  # Not used with sqlite3.
        'HOST': '',                      # Set to empty string for localhost. Not used with sqlite3.
        'PORT': '',                      # Set to empty string for default. Not used with sqlite3.
    }
}

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
### Django 框架中的数据库使用指南 #### 配置数据库连接 为了使Django能够访问特定类型的数据库,`DATABASE_ENGINE` 设置告诉Django使用数据库引擎。如果在Django使用数据库,则此参数必须设置为支持的值之一[^1]。 对于MySQL数据库的具体配置,在项目的 `settings.py` 文件里应包含如下所示的部分: ```python DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'your_database_name', # 替换为实际的数据库名称 'USER': 'your_username', # 替换为具有适当权限的用户名 'PASSWORD': 'your_password', # 用户对应的密码 'HOST': '', # 默认为空字符串表示localhost 'PORT': '', # 默认为空字符串表示默认端口 } } ``` 合理的配置仅限于简单的连接信息设定;还需要考虑安全性与性能优化等方面的要求,以确保构建的应用既高效又安全[^4]。 #### 创建和管理模型 定义好数据库之后,就可以利用Django ORM(对象关系映射器)来操作数据表了。这通常涉及到创建Python类——即所谓的“模型”,这些模型对应着数据库里的表格结构。每一个属性代表一列字段,而整个类则描述了一张完整的记录表单。 例如,下面展示了一个简单的产品库存管理系统可能用到的商品模型定义方式: ```python from django.db import models class Product(models.Model): name = models.CharField(max_length=200) description = models.TextField() price = models.DecimalField(decimal_places=2, max_digits=8) def __str__(self): return self.name ``` 上述代码片段展示了如何基于Django框架建立一个商品实体及其相关联的数据域[^3]。 #### 执行迁移命令同步更改至数据库 每当修改或新增任何模型时,都需要执行相应的迁移指令以便让改动生效。这是通过运行以下两条终端命令完成的: ```bash python manage.py makemigrations python manage.py migrate ``` 第一条命令会自动生成必要的SQL语句文件,第二条则是真正地把这些变更应用到了目标数据库上[^2]。
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