Pythonはその強力なデータ処理機能とともに、さまざまなデータベースシステムと連携できるツールを提供しています。データの追加や検索、更新、削除などの操作をPythonのコードだけでおこなえます。
Pythonで扱える主要なデータベースとそれぞれのアクセス方法の一部を以下に示します。
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関係データベース（Relational Databases）
- MySQL: mysql-connector-python, PyMySQL などのライブラリ
- PostgreSQL: psycopg2, asyncpg など
- SQLite: Python標準ライブラリの sqlite3
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非関係データベース（NoSQL Databases）
- MongoDB: pymongo, motor など
- Cassandra: cassandra-driver など
- Redis: redis-py など
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インメモリデータベース（In-Memory Databases）
- Memcached: python-memcached など
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時系列データベース（Time Series Databases）
- InfluxDB: influxdb-python など
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グラフデータベース（Graph Databases）
- Neo4j: neo4j など
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オブジェクトデータベース（Object Databases）
- ZODB: ZODB パッケージなど
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NewSQLデータベース（NewSQL Databases）
- CockroachDB: psycopg2 など
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クラウドネイティブデータベース（Cloud Native Databases）
- Google Cloud Bigtable: google-cloud-bigtable など
これらは、Pythonで扱うことが可能なデータベースの一部です。実際には多くの他のデータベースも存在し、それぞれのデータベースに応じたライブラリやドライバを使用することで接続が可能です。
Pythonとデータベースを操作する基本から応用まで、実践例を交えて詳細に解説しています。ぜひ最後までお読みいただき、Pythonでデータベース操作をマスターしましょう。