Лучший ORM, простые структуры данных, строгий анализ запросов

Question

Какая наилучшая комбинация ORM db для простых структур данных. Это данные, которые содержат имена в качестве идентификаторов и местоположений, но основным взаимодействием которых будут числовые данные для времени (продолжительность спорта) и данные, связанные с валютой.

Сначала я хочу создать спортивную базу данных, которая будет принимать имена и статистику. Во-вторых, я планирую начать анализ инвестиций и акций db.

Какой ORM подходит для хранения многих числовых типов и имеет сильные функции запросов?

Я действительно не склонен к движку БД (скорее всего, используйте sqlite или mongo), поэтому любые предложения по улучшению сети с меньшим количеством серверов БД для удовлетворения ORM приветствуются.

Я рассмотрел несколько вариантов, но не хочу влиять на какие-либо предложения или мнения. Но для справки.

Genstone / Стекло - Smalltalk / Фаро / Писк Магма - Фаро / Писк SQLalchemy - Python Сиквел - Рубин Access / Excel - Micorosoft Я изучаю схему, но еще не видел ORM в продаже через Racket или Chicken. Дабо - питон

Answer 1

Я не согласен с тем, что нет необходимости в ORM с NoSQL, например, mongodb. Если в хранилище данных есть какое-либо отличие от способа создания, изменения, взаимосвязи, поиска и удаления объектов в среде программирования, то это необходимо сделать как можно меньшим и не навязчивым. Это работа ORM при работе с RDBMS. Но в принципе проблема отображения объектов на одном или нескольких языках в постоянное хранилище гораздо шире, чем просто подмножество, когда постоянное хранилище является реляционной базой данных.

Сегодня с несколькими уровнями распределенного и локального хранилища проблема больше, а не меньше. Данные могут передаваться из памяти процесса в локальную разделяемую память в локальные дисковые хранилища, которые могут представлять собой произвольное сочетание SSD и HD, и оттуда в распределенную память (например, memcache) и удаленные, возможно, реплицируемые хранилища. Не говоря уже о мобильных, локальных, облачных.

Проблема, которую призвана решить ORM, сегодня глубже и шире.

Я написал свой первый ORM в 1987 году из Objective C для ядра реляционной базы данных (на уровне файлов). Затем я несколько лет работал в компании, специализирующейся на объектных базах данных, и связывал языки с их ODBMS. Даже с объектной базой данных было некоторое несоответствие и потребность в мощных, но прозрачных интерфейсах для конкретного языка.