Discussion :

[Mister Nono]

Bonjour,

Un projet django utilise 2 bases de données. La première relationnelle, postgreSQL. La seconde non relationnelle, mongoDB.

Donc pour les objets de postgreSQL, les web services fonctionnent très bien.

Pour les objets de mongoDB, je n'arrive pas à faire un web service qui utilise un objet non géré par une base et qui renvoie un json.

Les web services sont de type Restful et la base de données MongoDB est managée avec python pymongo.

Par exemple, j'arrive à faire cela avec fastAPI et les objets Pydantic.

Comment feriez-vous ce type de web service ? Existe-t-il une documentation pour cela ?

Merci pour votre aide.

A+

[fred1599]

Bonsoir,

Quel type de WS ? API Rest, SOAP ?

Pour l'API Rest, on envoie une chaîne de caractères de la part du client et on récupère une chaîne sur le serveur, souvent dans un format spécifique comme JSON.

Que se soit en PostgreSQL ou MongoDB, peu importe...

[Mister Nono]

Bonsoir,

Quel type de WS ? API Rest, SOAP ?

Pour l'API Rest, on envoie une chaîne de caractères de la part du client et on récupère une chaîne sur le serveur, souvent dans un format spécifique comme JSON.

Que se soit en PostgreSQL ou MongoDB, peu importe...

C'est une API restful puisque j'utilise django rest_framework.

Je cherche un p'tit bout de code qui me servirait d'exemple : par exemple une requête GET ou POST.

Il n'y a rien sur le net. J'ai bien quelque piste de recherche mais pour l'instant je galère un peu.

Merci d'avance.

A+

[wiztricks]

Salut,

Il n'y a rien sur le net. J'ai bien quelque piste de recherche mais pour l'instant je galère un peu.

Une recherche donne ce genre d'article/tuto. en 1 seconde. Et si çà ne répond pas à ce que vous cherchez, ce n'est pas avec les informations que vous donnez sur les difficultés rencontrées qu'on va pouvoir vous aider.

- W

[Mister Nono]

Salut,



Une recherche donne ce genre d'article/tuto.

Merci. A+

[Mister Nono]

Salut,



Une recherche donne ce genre d'article/tuto. en 1 seconde. Et si çà ne répond pas à ce que vous cherchez, ce n'est pas avec les informations que vous donnez sur les difficultés rencontrées qu'on va pouvoir vous aider.

- W

C'est bien ce que je pensais, 1 seconde de recherche sur le net ne suffit pas à trouver la solution. En effet, cette documentation renvoie sur Djongo et non du pur MongoDB avec Pymongo.

Et puis pour le reste tout est dans la question. Il suffit de lire...

A+

[fred1599]

Pourquoi ne pas utiliser ce pourquoi Django a été créé ? C'est à dire simplifier la vie à l'aide d'applications évitant de réinventer la roue... donc djongo ?

Après Django, ça aime bien le SQL, node js aime bien MongoDB, faut s'adapter dans les choix et solutions.

[wiztricks]

Salut,

C'est bien ce que je pensais, 1 seconde de recherche sur le net ne suffit pas à trouver la solution. En effet, cette documentation renvoie sur Djongo et non du pur MongoDB avec Pymongo.

Soit vous voulez utilisez django avec un backend MongoDB comme on utiliserait un backend SQL, soit vous voulez interfacer MongoDB avec django avec pymongo.

Comme çà n'a pas été fait pour et c'est à vous d'imaginer comment interfacer les deux et écrire le code qui va avec... (et si vous ne trouvez rien sur Internet sur ce sujet peut être que çà n'a aucun intérêt).

- W

[Mister Nono]

Et bien l'application Django utilise une base de données relationnelle pour les objets ne demandant pas de grosses performances.

Pour les données dont les requêtes nécessitent de la performance (plus de 100 millions d'enregistrements) il a été choisi MongoDB.

Par contre Djongo a des performances exécrables, donc on utilise pymongo.

Voilà le pourquoi des choix de la solution, choix retenus après de multiples tests.

A+

[wiztricks]

Salut,

Par contre Djongo a des performances exécrables, donc on utilise pymongo.

Il y certainement d'autres backends.
Après si vous voulez connecter Django avec pymongo directement, à vous de chercher sur Internet ce que d'autres ont déjà fait (et de trouver une solution qui vous convienne).

- W

[Mister Nono]

Salut,



Il y certainement d'autres backends.
Après si vous voulez connecter Django avec pymongo directement, à vous de chercher sur Internet ce que d'autres ont déjà fait (et de trouver une solution qui vous convienne).

- W

Les tests réalisés sont fiables et sans équivoque. Pour ne citer qu'un exemple, 10000000 d'enregistrements insérés en plusieurs heures avec Djongo, et quelques minutes avec pymongo.

Pour le reste nous avons cherché comme des "forcenés" les réponses.

Alors avant de répondre, réfléchissez... Les gens qui posent des questions ne sont pas tous des demeurés.

[wiztricks]

Alors avant de répondre, réfléchissez... Les gens qui posent des questions ne sont pas tous des demeurés.

Je vous ai juste suggéré de chercher un peu sur Internet pour voir ce que d'autres ont déjà fait. Si vous n'avez rien trouvé de facile à réutiliser, ben, tant pis pour vous.

note: pour tester les performances de mongodb avec une quantité de données, il faut disposer d'une configuration disques/machines/réseau assez spéciale et couteuse... on cherche à optimiser les recherches (lectures) et çà fait assez de bande passante pour les écritures qu'on réalise par d'autres canaux (les sources ne sont pas des end-users).

- W

[fred1599]

Bonjour,

Alors avant de répondre, réfléchissez... Les gens qui posent des questions ne sont pas tous des demeurés.

Sauf que vous ne précisez pas vos tests dans votre premier message... Peut-être avez vous cherché un peu votre mal.

Sachez que la rigueur n'est pas que dans la réponse, mais aussi dans la questions posées, et que vous auriez sans doute moins perdu votre temps à lire nos réponses si vous aviez de votre côté montré plus détails sur la problématique.

Pymongo est logiquement plus rapide, car on utilise pas une machinerie qui fait d'autres choses et pas seulement ce que Pymongo fait, c'est une logique implacable et ne vous attendez pas à avoir mieux, car effectivement Djongo est une application qui ajoute encore d'autres fonctionnalités, ce qui sans doute doit justifier cette différence de temps.

Sinon faîte du pure python, rien ne vous en empêche et sortez du Framework Django.

Mais si vous êtes plusieurs à avoir cherché pendant un certains temps, c'est qu'il n'y a pas de solutions simples, voir peut-être pas du tout.

[wiztricks]

Salut,

Pymongo est logiquement plus rapide, car on utilise pas une machinerie qui fait d'autres choses et pas seulement ce que Pymongo fait, c'est une logique implacable et ne vous attendez pas à avoir mieux, car effectivement Djongo est une application qui ajoute encore d'autres fonctionnalités, ce qui sans doute doit justifier cette différence de temps.

Il y a des articles sur Internet qui montrent comment interfacer pymongo avec Django.
Après, quand le PO dit:

Pour ne citer qu'un exemple, 10000000 d'enregistrements insérés en plusieurs heures avec Djongo, et quelques minutes avec pymongo.

Moi j'utilise plutôt mongodb pour faire des recherches dans des gros tas de données semi-structurées. Remplir la base de données, c'est du presque en temps réel depuis différents systèmes... donc des canaux privilégiés auxquels Django n'apporte pas grand chose (surtout pour avoir une API rest basique pour écrire "vite" un ou plusieurs enregistrements JSON).

- W

[Mister Nono]

note: pour tester les performances de mongodb avec une quantité de données, il faut disposer d'une configuration disques/machines/réseau assez spéciale et couteuse... on cherche à optimiser les recherches (lectures) et çà fait assez de bande passante pour les écritures qu'on réalise par d'autres canaux (les sources ne sont pas des end-users).

- W

Ne vous inquiétez pas, ce n'est pas les serveurs très performants qui manquent pour les tests de performance.

A+

[Mister Nono]

Mais si vous êtes plusieurs à avoir cherché pendant un certains temps, c'est qu'il n'y a pas de solutions simples, voir peut-être pas du tout.

D'où l'utilité des forums.

[Mister Nono]

Moi j'utilise plutôt mongodb pour faire des recherches dans des gros tas de données semi-structurées. Remplir la base de données, c'est du presque en temps réel depuis différents systèmes... donc des canaux privilégiés auxquels Django n'apporte pas grand chose (surtout pour avoir une API rest basique pour écrire "vite" un ou plusieurs enregistrements JSON).

- W

Sauf que le projet doit fonctionner avec un serveur et un seul, et que ce serveur doit gérer à la fois les données relationnelles et les données non relationnelles.

Il était aussi hors de question de se passer des fonctionnalités Django pour tout ce qui n'est pas non relationnel.

D'où le choix suite aux spécifications du projet.

A+