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Como migrar seu aplicativo Flask do SQL para o MongoDB

Muhammed Ali9 min read • Published Jun 28, 2024 • Updated Jun 28, 2024
MongoDBPython
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A migração de um aplicativo Spark do SQL para o MongoDB envolve várias etapas, pois os dois sistemas de banco de dados têm paradigmas diferentes. Este artigo irá orientá-lo na conversão de um aplicativo de blog MongoDB existente que usa SQLAlchemy para Flask-PyMongo para integrar o MongoDB com o aplicativo MongoDB. Explicaremos as alterações feitas em cada arquivo e as razões por trás delas.
Entendendo o MongoDB
O MongoDB é um banco de dados NoSQL conhecido por seu tipo de estrutura em estilo de documento e facilidade de uso.
Conceitos chave
  • Collection: Analogamente às tabelas em bancos de dados SQL, as collection no MongoDB armazenam documentos. No entanto, diferentemente das tabelas, as collection não impõem um esquema, o que significa que cada documento pode ter campos diferentes.
  • Documentos: esta é a principal estrutura de dados no MongoDB, semelhante às linhas em bancos de dados SQL, mas mais complexa. Documentos são objetos semelhantes a JSON que podem conter arrays e subdocumentos aninhados.
  • BSON: a representação binária do JSON é usada internamente pelo MongoDB. Ele estende o JSON com tipos de dados adicionais, como data e binário.

Diferenças entre bancos de dados MongoDB e SQL

funcionalidadeSQLMongoDB
EsquemaAplica um esquema fixo com tabelas e colunas predefinidasSem esquema, permitindo modelos de dados flexíveis e dinâmicos
Estrutura de dadosArmazena dados em tabelas com linhas e colunasArmazena dados em collection de documentos
RelacionamentosUsa chaves estrangeiras e uniões para estabelecer relações entre tabelasIncorpora documentos dentro de outros documentos ou faz referência a eles, mas não tem junções
Linguagem de queryUsa linguagem de query estruturada (SQL)Usa uma linguagem de query rica baseada em JSON
Planejando a migração
Antes de migrar o aplicativo Spark do SQL para o MongoDB, é necessário um planejamento minucioso para garantir uma transição tranquila e preservar a integridade dos dados.
O planejamento adequado ajuda a identificar possíveis bloqueadores e desenvolver estratégias para resolvê-los.

Etapas necessárias para migração

  • Configure o ambiente do MongoDB
  • Avalie o esquema e os relacionamentos SQL atuais: revise o esquema do banco de dados existente, incluindo tabelas, relacionamentos e tipos de dados. Identifique queries e relacionamentos complexos que podem exigir cuidado especial no MongoDB.
  • Defina o esquema do MongoDB: projete o esquemado MongoDB considerando a natureza orientada a documentos do banco de dados. Mapeie tabelas e relacionamentos SQL para coleções e documentos do MongoDB.
  • Faça backup dos dados existentes: crie um backup completo do banco de dados SQL atual para evitar a perda de dados. Garanta que os processos de backup sejam confiáveis e possam ser restaurados, se necessário.
  • Estratégia de transformação e migração de dados: escolha uma ferramenta de migração ou escreva scripts personalizados para lidar com a migração de dados, como faremos neste artigo.
  • Atualizar o código do aplicativo Flask: modifique os modelos do Flask para usar o MongoDB em vez do SQLAlchemy. Atualize rotas, formulários e modelos para trabalhar com a nova estrutura de dados. Teste cada módulo do aplicativo para garantir a compatibilidade com o MongoDB.
  • Teste pós-migração: teste minuciosamente o aplicativo para garantir que todas as funcionalidades estejam funcionando conforme o esperado. Monitore o desempenho e otimize queries e índices no MongoDB.

Funcionalidades e estrutura do aplicativo

O aplicativo a ser migrado é um aplicativo de blog Flusk com as seguintes funcionalidades:
  • Criação, edição e visualização de postagens de blog
  • Pesquisando por postagens de blog
Configurar o MongoDB para um aplicativo Spark
Antes de integrar o MongoDB com um aplicativo Flask, a primeira etapa é instalar o MongoDB em sua máquina local. O MongoDB fornece guias de instalaçãodetalhados para várias versões do sistema operacional.
Configurando o MongoDB para Flask
Depois de instalar o MongoDB, a próxima etapa é configurá-lo para funcionar em seu aplicativo Firefly. Isso envolve a instalação do pacoteFlask-PyMongo e a configuração da conexão com o servidor mongo db local.
MongoDB é uma extensão do MongoDB que facilita o uso de instâncias do MongoDB em seu aplicativo do MongoDB.
Instale usando o pip:
1pip install Flask-PyMongo Flask
Você também pode instalar o MongoDB, caso ainda não o tenha feito.

Aplicativo Pipeline baseado em SQL original

Aqui está uma breve visão geral dos arquivos em nosso aplicativo Flask original:
  • modelos.py: Define o modeloPost usando SQLAlchemy com atributos para id, título, conteúdo e date_posted
  • __init__.py: inicializa o aplicativo Frask e o SQLAlchemy
  • forms.py: Contém definições de formulário usando Flask-WTF
  • manager.py: Gerencia migrações de banco de dados usando Flusk-Script e Flusk-Migrate
  • rotas.py: contém as definições de rota e lógica para lidar com solicitações
O que você fará é fazer uma cópia da pasta que contém o projeto antigo. Usaremos a estrutura de arquivos atual e apenas substituiremos o código atual por algum novo código.

Atualizar modelos.py

Vá para models.py e cole o seguinte código:
1from datetime import datetime
2from bson.objectid import ObjectId
3class Post:
4    def __init__(self, title, content, date_posted=None, _id=None):
5        self.title = title
6        self.content = content
7        self.date_posted = date_posted if date_posted else datetime.utcnow()
8        self._id = _id if _id else ObjectId()
9
10    def to_dict(self):
11        return {
12            "title": self.title,
13            "content": self.content,
14            "date_posted": self.date_posted,
15            "_id": self._id
16        }
17
18    @staticmethod
19    def from_dict(data):
20        return Post(
21            title=data.get('title'),
22            content=data.get('content'),
23            date_posted=data.get('date_posted'),
24            _id=data.get('_id')
25        )
26
27    def __repr__(self):
28        return f"Post('{self.title}', '{self.date_posted}')"
Este código define uma classePost que modela um blog post para uso com um MongoDB database, utilizando os BSON types do PyMongo. A classe inclui um inicializador (método__init__) que define o título, oconteúdo, adata de publicaçãoe um identificador exclusivo para cada publicação. Se a data publicada ou o identificador não for fornecido durante a instanciação, será padronizado o horário UTC atual e um novo ObjectId, respectivamente. A classe também fornece um métodoto_dict para converter uma instância em um formato de dicionário adequado para o armazenamento do MongoDB e um método estáticofrom_dict para criar uma instância Post a partir de um dicionário. Além disso, o método__repr__ é definido para oferecer uma representação de string clara da postagem, útil para depuração e registro.
O uso disso é para o manuseio de dados de postagens de blog em um aplicativo da Web Flask que usa o MongoDB como banco de dados. A conversão das  instânciasPostde e para o formato de dicionário permite uma interação fácil com o armazenamento orientado a documentos do MongoDB.

Update __init__.py

Cole o código a seguir em seu arquivo __init__.py. O aplicativo Flask é inicializado para usar o MongoDB por meio da extensão Flask-PyMongo. A instância do PyMongo (mongo) é configurada com o aplicativo Flask que habilita o suporte ao MongoDB. As rotas do aplicativo são importadas para definir os pontos de extremidade de URL e seus manipuladores associados.
1from flask import Flask
2from flask_pymongo import PyMongo
3from config import Config
4
5
6app = Flask(__name__)
7app.config.from_object(Config)
8mongo = PyMongo(app)
9
10
11from app import routes
Além disso, atualize a classeConfig em seu config.py para incluir as configurações do MongoDB:
1import os
2class Config:
3    SECRET_KEY = os.urandom(24)
4    MONGO_URI = 'mongodb://localhost:27017/blogdb'

Atualizar managed.py

manager.py é usado para migrações de banco de dados no SQL, que não é diretamente aplicável ao MongoDB, portanto, você pode excluir o arquivo. Se você precisar de migrações, o beanie ODM fornecerá algum suporte para migrações com MongoDB.

Atualizar rotas.py

1from flask import render_template, url_for, flash, redirect, request
2from app import app, mongo
3from bson.objectid import ObjectId
4from app.models import Post
5from app.forms import PostForm
6
7@app.route("/")
8@app.route("/home")
9def home():
10    """
11    Render the home page with a list of all posts.
12    """
13    posts_data = mongo.db.posts.find()
14    posts = [Post.from_dict(post) for post in posts_data]
15    return render_template("index.html", posts=posts)
16
17
18@app.route("/post/new", methods=["GET", "POST"])
19def new_post():
20    """
21    Handle the creation of a new post. Render the new post form and process the form submission.
22
23    """
24    form = PostForm()
25    if form.validate_on_submit():
26        post = Post(title=form.title.data, content=form.content.data)
27        mongo.db.posts.insert_one(post.to_dict())
28        flash("Your post has been created!", "success")
29        return redirect(url_for("home"))
30    return render_template("post.html", title="New Post", form=form)
31
32
33@app.route("/post/<post_id>")
34def post(post_id):
35    """
36    Display a single post by its ID.
37    """
38    post_data = mongo.db.posts.find_one_or_404({"_id": ObjectId(post_id)})
39    post = Post.from_dict(post_data)
40    return render_template("detail.html", post=post)
41
42
43@app.route("/post/<post_id>/edit", methods=["GET", "POST"])
44def edit_post(post_id):
45    """
46    Handle the editing of an existing post. Render the edit post form and process the form submission.
47    """
48    post_data = mongo.db.posts.find_one_or_404({"_id": ObjectId(post_id)})
49    post = Post.from_dict(post_data)
50    form = PostForm()
51    if form.validate_on_submit():
52        updated_post = {
53            "$set": {"title": form.title.data, "content": form.content.data}
54        }
55        mongo.db.posts.update_one({"_id": ObjectId(post_id)}, updated_post)
56        flash("Your post has been updated!", "success")
57        return redirect(url_for("post", post_id=post_id))
58    elif request.method == "GET":
59        form.title.data = post.title
60        form.content.data = post.content
61    return render_template("edit_post.html", title="Edit Post", form=form)
62
63
64@app.route("/post/<post_id>/delete", methods=["POST"])
65def delete_post(post_id):
66    """
67    Handle the deletion of a post by its ID.
68    """
69    mongo.db.posts.delete_one({"_id": ObjectId(post_id)})
70    flash("Your post has been deleted!", "success")
71    return redirect(url_for("home"))
72
73
74@app.route("/search", methods=["GET", "POST"])
75def search():
76    """
77    Handle the search functionality for posts. Search for posts by title or content.
78    """
79    query = request.args.get("query")
80    posts_data = mongo.db.posts.find(
81        {
82            "$or": [
83                {"title": {"$regex": query, "$options": "i"}},
84                {"content": {"$regex": query, "$options": "i"}},
85            ]
86        }
87    )
88    posts = [Post.from_dict(post) for post in posts_data]
89    return render_template("index.html", posts=posts)
Para tornar o aplicativo Flask compatível com o MongoDB, foram feitas várias modificações nas rotas para interagir com o MongoDB em vez do SQLAlchemy. Em primeiro lugar, as instâncias da classe Post agora são convertidas em dicionários usando o método to_dict para armazenamento no MongoDB. A rota home recupera todos os posts da coleção do MongoDB usando mongo.db.posts.find(), converte-os em instâncias de Post usando o métodofrom_dicte, em seguida, renderiza-os.
Para criar novas publicações na rota new_post, os dados da publicação são inseridos no MongoDB com mongo.db.posts.insert_one(post.to_dict()). Para recuperar, editar e excluir postagens, rotas, postagens, edit_poste delete_post use os métodos de consulta do MongoDB(find_one_or_404, update_onee delete_one) com ObjectId para lidar com os identificadores únicos . A rota Atlas Search executa um Atlas Search de texto em títulos e conteúdo usando os recursos de regex do MongoDB, garantindo que as publicações correspondentes à query sejam buscadas e renderizadas.
Migrando os dados
O processo de migração envolve exportar dados do banco de dados SQL existente e importá-los para o MongoDB. Começaremos exportando os dados do SQLite. No GitHub, você encontrará o arquivo db que usaremos neste tutorial.
Se estiver usando meu arquivo db, execute o seguinte código para consultar o banco de dados e listar todas as tabelas e determinar seus nomes.
1import sqlite3
2
3
4# Connect to the SQLite database
5db_path = 'relative/path/to/site.db'
6conn = sqlite3.connect(db_path)
7cursor = conn.cursor()
8
9# Query to get all table names
10cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
11tables = cursor.fetchall()
12
13# Close the connection
14conn.close()
15
16print(tables)
Este código Python acima se conecta ao seu banco de dados SQLite existente especificado no caminho db_path and recupera os nomes de todas as tabelas dentro dele e fecha a conexão. A query SQL SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table'; é executada para buscar os nomes de todas as tabelas no banco de dados. Você deve ter post como sua saída.
Depois disso, execute o código abaixo para exportar os dados para um arquivo JSON.
1import sqlite3
2import json
3
4# Connect to the SQLite database
5db_path = 'relative/path/to/site.db'
6conn = sqlite3.connect(db_path)
7cursor = conn.cursor()
8
9# Export data from the 'post' table
10cursor.execute("SELECT * FROM post")
11rows = cursor.fetchall()
12
13# Get the column names
14column_names = [description[0] for description in cursor.description]
15
16# Convert to list of dictionaries
17data = [dict(zip(column_names, row)) for row in rows]
18
19# Save to a JSON file
20with open('post.json', 'w') as f:
21    json.dump(data, f, indent=4)
22
23# Close the connection
24conn.close()
Este código Python se conecta ao seu banco de dados SQLite, extrai todos os dados da tabela depostagem, converte em um formato JSON e os salva em um arquivo. Um objeto de cursor é criado a partir desta conexão para executar comandos SQL. A query SQL SELECT * FROM post é usada para buscar todas as linhas da tabela de postagem e os resultados são armazenados na variável de linhas. A variável column_names é utilizada para extrair os nomes das colunas do atributo descrição do cursor. Cada linha é então combinada com os nomes das colunas para criar uma lista de dicionários, onde cada dicionário representa uma linha da tabela. E, finalmente, a lista é salva como um arquivo JSON chamado post.json usando a funçãojson.dump().
Após a execução, você receberá um arquivo JSON (post.json) com a seguinte aparência:
1[
2    {
3        "id": 1,
4        "title": " Superworm (Zophobas morio)",
5        "content": "Superworms, scientifically known as Zophobas morio, are the larval stage of a darkling beetle species...",
6        "date_posted": "2024-05-14 18:03:43.219562"
7    },
8    {
9        "id": 2,
10        "title": "MongoDB article",
11        "content": "MongoDB is a widely-used NoSQL database known for its flexibility...",
12        "date_posted": "2024-05-14 18:04:57.884181"
13    },
14    {
15        "id": 3,
16        "title": "Unique Techniques in Farming",
17        "content": "Modern farming has evolved in various ways…",
18        "date_posted": "2024-05-14 18:07:12.665001"
19    },
20    {
21        "id": 4,
22        "title": " Examples of NoSQL Databases",
23        "content": "NoSQL databases have improved the way...",
24        "date_posted": "2024-05-14 18:08:28.759601"
25    },
26    {
27        "id": 5,
28        "title": "d",
29        "content": "d",
30        "date_posted": "2024-05-18 18:06:59.767954"
31    }
32]

Importando dados para o MongoDB

Agora você pode importar este arquivo JSON para seu banco de dados MongoDB. Aqui está um script para ajudá-lo com isso:
1from pymongo import MongoClient
2import json
3from datetime import datetime
4
5def import_json_to_mongo(db_name, collection_name, json_path):
6    client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
7    db = client[db_name]
8
9    def convert_date(data):
10        # Update 'date_posted' field to datetime object
11        for item in data:
12            if 'date_posted' in item:
13                item['date_posted'] = datetime.strptime(item['date_posted'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
14        return data
15
16    with open(json_path, 'r') as f:
17        data = json.load(f)
18        data = convert_date(data)
19        db[collection_name].insert_many(data)
20
21    client.close()
22
23if __name__ == "__main__":
24    db_name = 'blogdb'
25    collection_name = 'posts'
26    json_path = 'flask-mongo/post.json'
27    import_json_to_mongo(db_name, collection_name, json_path)
A connection string mongodb://localhost:27017/blogdb se conecta à sua instância do MongoDB em execução no localhost na porta 27017 e usa o banco de dados "blogdb". Se o banco de dados especificado não existir, o MongoDB o criará automaticamente quando você armazenar os dados pela primeira vez.

Atualizar os modelos

Para os modelos, você só precisa alterar a variável para id. Você alterará todas as instâncias de post_id=post.id para post_id=post._id.
Agora você pode executar o aplicativo com o seguinte comando:
1python run.py
Seu aplicativo estará em execução em http://127.0.0.1:5000/home.
o novo aplicativo com MongoDB
Você pode encontrar o aplicativo completo no Github.
Conclusão
A migração de um aplicativo Flask do SQL para o MongoDB envolve um profundo entendimento das diferenças entre os dois sistemas de banco de dados e, em seguida, o planejamento para garantir uma transição tranquila. Este artigo forneceu um guia passo a passo sobre como converter um aplicativo de blogFlask existente usando o SQLAlchemy para usar oFlask-PyMongo para integrar o MongoDB ao aplicativoFlask. Centrámo-nos principalmente em cobrir as alterações necessárias a cada ficheiro. Em um cenário real, haveria a necessidade de construir um esquema de documento a partir de um esquema tabular com junções e várias consultas. Embora este seja um aplicativo simples, este tutorial aborda as etapas necessárias para ter uma migração bem-sucedida.
Quer continuar a conversa? Vá para a comunidade de desenvolvedores do MongoDB em seguida.
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