On 17/03/10 23:21, Jose Caballero wrote: > En mi caso concreto son bases de datos Oracle. Las tablas ya estan > creadas, y los esquemas son fijos. Lo que necesito es hacer muchas > consultas solo-lectura a esas DB, procesar el resultado (hacer > graficos y esas cosas) y, de vez en cuando, modificar el contenido de > una de las tablas. El tamagno de las tablas a leer es del orden de 10 > millones de entradas por tabla.
Una diferencia fundamental entre django ORM y Alchemy cuando usas bases de datos ya creadas (databases "legacy") es que la introspección de django se limita a crear un modelo nuevo a partir del que tienes, pero no siempre es posible usar la tablas originales sin modificación. Por contra, Alchemy ofrece muchas más posibilidades de mapear cualquier tabla, vista o query a una clase, sin alteración del modelo original. Yo tuve un problema similar, donde django no funcionaba a no ser que modificara mis tablas originales de oracle. Por simpleza, terminé construyendo un nuevo modelo de datos ajustado a las necesidades de django donde pasaba puntualmente los datos que necesitaba en cada momento. En tu caso no parece que sea lo recomendable, por lo que o bien utiliza alchemy o bien extrae los datos sin pasar por un ORM (que no es obligado). _______________________________________________ Python-es mailing list [email protected] http://mail.python.org/mailman/listinfo/python-es FAQ: http://python-es-faq.wikidot.com/
