Django Framework: Чтение данных из базы данных MSSQL напрямую? Или импортировать набор данных в sqlite3?
Я хотел бы построить приборную панель администратора на фреймворке Django. До сих пор я работал в Django только с базами данных sqlite3. Однако панель администратора должна считывать статистику из базы данных MSSQL и отображать ее соответствующим образом. (Показатели продаж в виде графика, другие продажи в таблице и т.д.)
Показатели оборота очень обширны. Имеется несколько тысяч записей в месяц, и клиент хотел бы иметь возможность фильтрации по любому периоду даты. Необходимо считывать только данные из базы данных MSSQL. Запись или обновление данных нежелательны.
Пока это не проблема, но мне интересно, какое решение лучше для реализации проекта.
Следует ли мне подключить базу данных MSSQL непосредственно к Django или же мне следует читать базу данных MSSQL через определенные промежутки времени и кэшировать "результаты" в базе данных sqlite3?
Кэширование кажется мне более приятным решением, поскольку нам не нужны данные в реальном времени, и производительность сервера MSSQL может не пострадать в результате. Но мне придется создать дополнительный коннектор для передачи данных из MSSQL в sqlite3.
Как бы вы подошли к такому проекту?
Short version: I´d like to display data in django-framework App, should I read directly from MSSQL-Server or should I import the MSSQL-Dataset to local sqlite3-database?
Заранее спасибо за ваши ответы.
От официальной страницы SQLite:
Ситуации, в которых SQLite работает хорошо:
Формат файла приложения
.SQLite часто используется в качестве формата файлов на диске для настольных приложений, таких как системы контроля версий. приложений, таких как системы контроля версий, финансовый анализ инструменты, пакеты каталогизации и редактирования мультимедиа, пакеты CAD, программы для ведения учета и т.д. и т.д.
Кэш для корпоративных данных
.Многие приложения используют SQLite в качестве кэша соответствующего содержимого из корпоративной СУБД. Это уменьшает задержку, поскольку большинство запросов теперь выполняются к локальному кэшу и избегают сетевого обхода. Это также снижает нагрузку на сеть и центральный сервер базы данных. И во многих случаях это означает, что приложение на стороне клиента может продолжать работать во время перебоев в работе сети.