然后，依次是详细解析Django中对多种数据库（MySQL、PGSQL、ES、InfluxDB和MongoDB）的支持和配置方式的详解，比如在Django项目中使用MySQL/PGSQL数据库的配置方式和具体应用，在ES、MongoDB和influxdb数据库配置及应用实践中，解析在Django项目中配置并使用Elasticsearch（ES）、MongoDB和fluxdb数据库的步骤和方法。

3、Django配置和使用MySQL。

4、Django配置和使用PostgreSQL。

5、Django配置和使用Elasticsearch。

6、Django配置和使用MongoDB。

7、Django配置和使用InfluxDB。

8、针对ES、MongoDB、InfluxDB这三个非关系型数据的一个简单对比。

并带了一些配套的实战案例的代码演示，读者将掌握不同数据库的配置和应用技巧，以及在实际项目中如何运用这些数据库实现高性能、可扩展和易维护的数据存储和查询。并在文章最后概要分析了下ES、MongoDB和fluxdb数据库的特点、优势和适用场景。让我们一起参加这场Django数据库大乱斗，开辟属于自己的数据之路！

针对数据库方面的介绍，我在公众号CTO Plus前面的文章中，对数据库的作用、分类和特性做了详细介绍，可以阅读这篇文章《数据库介绍》，以及在第二篇文章中针对MySQL、Mariadb、PostgreSQL、MangoDB、Memcached和Redis做了详细介绍以及对比，具体可以参考文章《数据库篇：常见数据库MySQL、Mariadb、PostgreSQL、MangoDB、Memcached和Redis详细介绍》

本篇文章整个介绍下来，你可以看到一个明细的特点，那就是Django在不管你使用的是默认的SQLite、MySQL、PGSQL等数据库，甚至像使用MongoDB这样的文档型数据库，Django基于MVT的开发模式以及ORM的操作基本不变，我们只需要安装下对应的依赖库和稍微一点不一样的配置，就可以轻易的迁移更换我们项目使用的数据库。

扩展阅读：其他完整的Django项目详细配置settings.py项参考：《25、Django开发总结：settings.py设置选项详解》这篇文章对大部分常用的配置全部做了详细注释介绍，包括Redis等。

另外，关于MySQL数据库的特性、性能优化和常见问题解决方案。将在公众号CTO Plus后面的文章做详细介绍，本篇篇幅长了点。

更多关于Django的相关技术点，敬请关注公众号：CTO Plus后续的发文，有问题欢迎后台留言交流。

新建的Django初始内置项目的数据库为什么使用SQLite

当我们使用Django创建一个新的项目时，Django默认情况下使用免费的SQLite数据库，无需进行任何设置开箱即可使用。那么Django为什么会使用SQLite作为项目的数据库。这是因为SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库，非常适合Django的学习、开发和测试阶段使用。但是在生产环境中部署正式项目时，应该使用性能更优越的企业级数据库，比如MySQL和PostgreSQL。当然了，如果我们的项目对数据库的需求不需要，Django项目我们也可以移除掉数据库的配置。

db.sqlite3是一个数据库文件，Django默认使用的就是sqlite3，sqlite3是一个进程内的库，实现了自给自足、无服务器、零配置、事务性的SQL数据库引擎。

以下是为什么Django使用SQLite的一些原因：

1. 简单易用：SQLite是一个文件级数据库，数据库文件可以轻松地存储在项目的根目录下。这使得SQLite非常容易设置和使用，不需要任何额外的配置或服务器。同时我们在学习Django时，也不需要另外再去单独的安装一个数据库服务。

2. 零配置：使用SQLite作为默认数据库，Django可以自动处理数据库的创建和迁移。这意味着在开发阶段（适合我们零基础开始学些Django的读者），我们可以专注于应用程序的开发，而不必担心数据库的配置和管理。

3. 跨平台支持：SQLite是一个跨平台的数据库，可以在各种操作系统上使用，包括Windows、Mac和Linux。这使得开发人员可以轻松地在不同的环境中共享和部署项目。

SQLite的应用场景及优缺点

SQLite是一个轻量级的开源免费的数据库。它是一种嵌入式数据库，只是一个.db格式的文件，无需安装，无需配置和启动服务。SQLite试图为单独的应用程序和设备提供本地的数据存储。

接下来，让我们来了解一下SQLite的应用场景、优缺点。

SQLite的应用场景及优点

SQLite常见应用场景包括：

小型项目：SQLite适用于小型项目，特别是那些只需要存储少量数据的应用程序。例如，个人博客、简单的网站或小型移动应用程序(如android、微信)、文件档案管理和桌面程序(exe)文件数据库等。

嵌入式系统：由于SQLite是一个嵌入式数据库，它可以轻松地集成到各种嵌入式系统中，如移动设备、物联网设备等。

测试和开发：SQLite非常适合用于测试和开发阶段，因为它易于设置和使用，不需要额外的配置和服务器。

那么他的优点包括如下：

简单易用：SQLite非常容易设置和使用，不需要额外的配置和服务器。
零配置：SQLite可以自动处理数据库的创建和迁移，使得开发人员可以专注于应用程序的开发。
跨平台支持：SQLite可以在各种操作系统上使用，包括Windows、iOS、Mac和Linux，移植性非常好。
SQLite支持多种编程语言(如Python、C等)。

SQLite不适用的场景及缺点

然而，尽管SQLite在开发和测试阶段非常方便，但它不适合在生产环境中使用。SQLite的性能和扩展性相对较差，对于高并发和大规模数据处理来说不是一个理想的选择。在生产环境中，我们通常会使用更强大和可扩展的数据库，如MySQL或PostgreSQL。

以下是sqlite不适用的场景和缺点：

客户端/服务器程序

如果有许多的客户端程序要通过网络访问一个共享的数据库, 应当考虑用一个客户端/服务器数据库来替代SQLite。SQLite可以通过网络文件系统工作, 但是因为和大多数网络文件系统都存在延时, 因此执行效率很差。

高流量网站

SQLite通常情况下用作一个中小型网站(日访问次数少于10万、系统参数配置管理系统等)的后台数据库是完全可以胜任的。但是如果的网站的访问量大到开始考虑采取分布式的数据库部署, 那么应当毫不犹豫的考虑用一个企业级的客户端/服务器数据库来替代SQLite。

超大的数据集

SQLite相对于其他数据库，如MySQL或PostgreSQL，在处理大量数据和高并发请求时性能和扩展性较差。当在SQLite中开始一个事务处理的时候, 数据库引擎将不得不分配一小块内存(文件缓冲页面)来帮助它自己管理回滚操作。每1MB的数据库文件SQLite需要256字节。对于小型的数据库这些空间不算什么, 但是当数据库增长到数十亿字节的时候, 缓冲页面的尺寸就会相当的大了. 如果需要存储或修改几十GB的数据, 应该考虑用其他的数据库引擎。

高并发访问

SQLite在处理并发请求时可能会出现性能问题，因为它使用文件级锁定来处理并发访问。SQLite对于整个数据库文件进行读取/写入锁定，这意味着如果任何进程读取了数据库中的某一部分, 其他所有进程都不能再对该数据库的任何部分进行写入操作。同样的, 如果任何一个进程在对数据库进行写入操作, 其他所有进程都不能再读取该数据库的任何部分。对于大多数情况这不算是什么问题，在这些情况下每个程序使用数据库的时间都很短暂, 并且不会独占, 这样锁定至多会存在十几毫秒。但是如果有些程序需要高并发, 那么这些程序就需要寻找其他的解决方案了。

更多关于Django的相关技术点，敬请关注公众号：CTO Plus后续的发文，有问题欢迎后台留言交流。

为什么使用MySQL

尽管Django默认使用SQLite作为数据库，但在生产环境中，我们通常会使用更强大和可扩展的数据库，如MySQL或PostgreSQL。MySQL是最流行的开源免费的关系型数据库，可作为客户端/服务器数据库提供企业级的数据库服务。

以下是我认为为什么生产环境的Django项目要使用MySQL的一些原因：

1. 性能和扩展性：MySQL是一个强大的关系型数据库管理系统，具有优秀的性能和扩展性。它可以处理大量的数据和高并发请求，适合于大型和复杂的应用程序。

2. 数据完整性：MySQL支持事务和外键约束，可以确保数据的完整性和一致性。这对于需要保持数据一致性的应用程序非常重要。

3. 社区支持和生态系统：MySQL有一个庞大的开发者社区和丰富的生态系统，提供了许多工具和插件来支持开发和管理MySQL数据库。

4. 可扩展性：MySQL支持主从复制和分布式架构，可以轻松地扩展到多个服务器，以处理更大的负载。

5. 兼容性：MySQL是一个通用的数据库，被广泛支持和使用。它可以与各种编程语言和框架集成，包括Django。

如果需要开发一个高流量或高并发的网站，SQLite将不能满足需求。同时，如果要开发一个Web APP, 不同用户通过网络对数据库进行读写操作，那么SQLite也将不能胜任（比如分布式数据库)。这时需要考虑企业级的专业数据库了，比如MySQL（MariaDB、PostgreSQL等）。

在Django中，可以使用多种数据库配置方式来连接不同类型的数据库。常见的数据库类型包括MySQL、PostgreSQL、Elasticsearch、MongoDB和InfluxDB等。下面将详细介绍如何配置和使用这些数据库。

另外关于MySQL、PostgreSQL、Elasticsearch、MongoDB和InfluxDB的详细使用介绍，请关注公众号CTO plus，查看数据库系列的内容《MySQL进阶》、《PostgreSQL进阶》、《Elasticsearch进阶》、《MongoDB进阶》、《InfluxDB进阶》。

Django配置和使用MySQL

Django项目中配置使用MySQL一共分四步: 安装MySQL, 创建数据库名和设置用户名密码，通过pip安装第三方库pymysql和修改配置文件settings.py。

安装MySQL

关于Windows和Linux上的PGSQL服务的安装、配置与使用，请关注公众号CTO Plus，参考【MySQL系列】中的文章《MySQL在Linux/Windows上的安装使用与配置详细介绍》

创建数据库名和用户

创建数据库和用户后并给创建的用户授权

CREATE DATABASE database_name charset=utf8

CREATE USER 'username'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password'

GRANT ALL PRIVILEGES ON database_name.* TO 'username'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password'

database_name.*表示授权操作database_name中所有的表。

安装第三方库pymysql

使用第三方库比如pymysql，Django才能直接访问MySQL数据库，执行下面的命令进行安装：

pip install pymysql mysqlclient

然后在项目文件夹的__init__.py中文件中写入如下两行代码：

import pymysql

pymysql.install_as_MySQLdb()

修改数据库配置文件

在Django的配置文件中，可以通过DATABASES设置来配置MySQL数据库的连接。修改项目文件夹里的settings.py文件，添加创建的数据库和用户信息。

# 配置方式1：直接在settings文件中配置

DATABASES = {    'default': {        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',   # 数据库引擎        'NAME': 'database_name',         # 要存储数据的库名，事先要创建。        'USER': 'root',         # 数据库用户名        'PASSWORD': '123456',     # 密码        'HOST': 'localhost',    # 默认主机        'PORT': '3306',         # 数据库使用的端口         'TEST': {         'CHARSET': 'utf8',         'COLLATION': 'utf8_general_ci'         },    }}

# 配置方式2：通过配置文件的方式配置

DATABASES = {   'default': {       'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # 数据库引擎       'OPTIONS': {           'read_default_file': 'my.cnf',       }   },}

创建一个简单模型，使用如下命令，如果能正常生成表没出现错即可

python manage.py makemigrations

python manage.py migrate

Django配置和使用PostgreSQL

PostgreSQL在全球是仅次于MySQL的开源免费的关系型数据库，功能更加强大，是Django首选的关系型数据库。PostgreSQL是一个强大的开源关系型数据库管理系统，具有高度的可扩展性和丰富的功能。这节我将总结下如何在Django中配置和使用PostgreSQL，以实现可靠和高性能的数据存储和查询。

PGSQL的特点

首先我总结下PGSQL的特点：

1. 关系型数据库：PostgreSQL是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），支持SQL查询语言和ACID事务。

2. 高度可定制：PostgreSQL提供了丰富的扩展和插件系统，可以根据需要添加自定义数据类型、函数和操作符。

3. 强大的功能集：PostgreSQL支持复杂的查询、视图、触发器、存储过程和复制等功能。

4. 高度可靠： PostgreSQL具有高度可靠性和数据完整性，支持多版本并发控制（MVCC）和故障恢复机制。

5. 开源和活跃的社区支持：PostgreSQL是一个开源项目，有一个活跃的社区提供支持和持续的开发。

6. 水平扩展： PostgreSQL支持通过分片和复制来水平扩展，可以将数据分布在多个节点上，提高吞吐量和可用性。

7. 垂直扩展： PostgreSQL可以通过增加硬件资源（如CPU、内存和存储）来垂直扩展，提高性能和容量。

8. 连接池和负载均衡：可以使用连接池和负载均衡器来管理和分发数据库连接，提高并发处理能力。

9. 性能调优：通过索引优化、查询优化和硬件升级等方式提高数据库性能。

10. 高可用性和故障恢复：使用复制和故障切换来提供高可用性和故障恢复能力。

11. 并发控制和事务管理：使用事务和并发控制机制来处理并发访问和保证数据一致性。

接下来在Django项目中配置和使用PostgreSQL数据库

更多关于Django的相关技术点，敬请关注公众号：CTO Plus后续的发文，有问题欢迎后台留言交流。

安装与配置PostgreSQL

首先，需要安装PostgreSQL并启动它。可以从PostgreSQL官方网站下载并安装PostgreSQL。

关于Windows和Linux上的PGSQL服务的安装、配置与使用，请关注公众号CTO Plus，参考【PGSQL系列】中的文章《PGSQL在Linux/Windows上的安装、配置与使用详细介绍》

然后，我们创建数据库和用户，并给创建的用户授权。数据库名字，用户名和密码

# 创建名为myapp的数据库

CREATE DATABASE mydb;

# 创建用户名和密码

CREATE USER myuser WITH ENCRYPTED PASSWORD 'mypass';

# 给创建的用户授权

GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mydb TO myuser;

# 以下设置可手动进行设置，也可以在postgresql.conf中进行配置

# 设置客户端字符为utf-8，防止乱码

ALTER ROLE myuser SET client_encoding TO 'utf8';

# 事务相关设置 - 推荐

ALTER ROLE myuser SET default_transaction_isolation TO 'read committed';

# 设置数据库时区为UTC - 推荐

ALTER ROLE myuser SET timezone TO 'UTC';

安装第三方库psycopg2

Psycopg2是一个用于连接PostgreSQL数据库的Python驱动程序。在Django开发中，使用Psycopg2可以方便地与PostgreSQL数据库进行交互。可以使用以下命令来安装Psycopg2：

pip install psycopg2==2.9.5

配置文件settings.py

跟MySQL一样，找到settings.py中的DATABASES修改成如下即可：

DATABASES = {    'default': {        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2',   # 数据库引擎        'NAME': 'steverocket',         # 数据库名，Django不会帮创建，需要自己进入数据库创建。        'USER': 'postgres',     # 设置的数据库用户名        'PASSWORD': '123456',     # 设置的密码        'HOST': 'localhost',    # 本地主机或数据库服务器的ip        'PORT': '5432',         # 数据库使用的端口    }}

然后指定迁移命令，下面的命令执行成功即可

python manage.py makemigrations

python manage.py migrate

打开PGAdmin即可查看到pgsql迁移生成的表

创建数据库表

接下来我们在Django的模型文件（models.py）中，定义一个模型类，并创建数据库表：

from django.db import models
class Article(models.Model):   title = models.CharField(max_length=100)   content = models.TextField()

使用以下命令在数据库中创建模型对应的表格：

python manage.py makemigrations

python manage.py migrate

这将自动创建与Article模型对应的数据库表格。

数据存储和查询

在Django的视图文件（views.py）中，可以使用模型类来存储和查询数据：

from django.shortcuts import renderfrom .models import Article
def create_article(request):    if request.method == 'POST':        title = request.POST.get('title')        content = request.POST.get('content')        Article.objects.create(title=title, content=content)    articles = Article.objects.all()    return render(request, 'articles.html', {'articles': articles})

创建模板文件

在Django的模板文件（articles.html）中，展示文章列表：

<h1>Articles</h1><ul>{% for article in articles %}    <li>{{ article.title }}</li>{% empty %}    <li>No articles found.</li>{% endfor %}</ul>

这个实战案例展示了如何在Django中配置和使用PostgreSQL来实现可靠和高性能的数据存储和查询。通过使用PostgreSQL作为数据库引擎，我们可以轻松地创建和管理数据库表，并使用Django的模型和查询API来实现数据的存储和查询。无论是开发一个博客平台还是一个电子商务网站，使用PostgreSQL都可以提供更好的数据管理和查询功能，从而提升应用程序的性能和用户体验。

更多关于Django的相关技术点，敬请关注公众号：CTO Plus后续的发文，有问题欢迎后台留言交流。

Django配置和使用Elasticsearch

在海量数据库上运行搜索引擎的应用程序经常面临这个问题：检索产品信息的时间太长。这反过来又会导致糟糕的用户体验，从而对应用程序作为数字产品的潜力产生负面影响。

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，具有强大的全文搜索和实时数据分析功能, 是一个 NoSQL 分布式数据存储，适用于灵活的面向文档的数据库，以匹配具有实时参与需求的苛刻工作负载应用程序。本章节中，我们将探讨如何在Django中配置和使用Elasticsearch，以实现高效的全文搜索功能。我们将使用Django的模型和视图来索引和搜索数据，并通过Elasticsearch提供的强大的查询功能来实现高性能的搜索。

关于Elasticsearch的详细介绍和使用，可以关注公众号CTO Plus查阅【Elasticsearch系列】的文章，包括安装与配置的使用。

Haystack

Django Haystack是一个用于全文搜索的库（框架），而Elasticsearch是一个强大的开源搜索引擎。连接Django和ES中间的一个框架，Haystack为Django提供模块化搜索。它具有统一的API，允许插入不同的搜索后端（例如Solr、 Elasticsearch、Whoosh、Xapian等），而无需修改代码。结合使用Django Haystack和Elasticsearch可以为Django项目提供高效的全文搜索功能。这个框架其他更多使用我将在公众号CTO Plus后面的文章中再做详细介绍。本章节演示如何在Django项目中使用Haystack和Elasticsearch进行全文搜索。

安装包

通过以下命令安装Python Elasticsearch库：

pip install django-haystack==3.1.1

pip install drf-haystack==1.8.11

pip install elasticsearch==7.17.9

pip install elasticsearch-dsl==7.4.0

注册应用

把haystack当做APP注册到项目里面

配置

在配置文件中配置haystack使用的搜索引擎后端

HAYSTACK_CONNECTIONS = {    'default': {        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch7_backend.Elasticsearch7SearchEngine',  # 引擎版本需要根据自己的版本进行选择        'URL': 'http://127.0.0.1:9200/',  # es的服务地址        'INDEX_NAME': 'steverocket', # 索引的名称，必须是小写    }}

本地不同的es，就需要不同的版本

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

创建Elasticsearch索引

和django里面model一样，因为model里面的每一个类代表一个表，所以需要新建一个文件夹，放es里面的实体类，在Django的模型文件（models.py）中，定义一个模型类，并创建一个Elasticsearch索引：

from django.db import modelsfrom elasticsearch_dsl import Document, Text, Integerfrom elasticsearch_dsl.connections import connections
class Book(Document):    title = Text()    content = Text()    author = Test()
    class Index:        name = 'articles'
connections.create_connection(hosts=[settings.ELASTICSEARCH_HOST])Article.init()

在你的应用程序中，创建一个名为search_indexes.py的文件，并定义一个搜索索引类。例如，如果你的应用程序有一个名为Book的模型，可以创建一个名为BookIndex的搜索索引类：

from haystack import indexesfrom .models import Book
class BookIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):    content = indexes.CharField(document=True, use_template=True)    title = indexes.CharField(model_attr='title')    author = indexes.CharField(model_attr='author')
    def get_model(self):        return Book
    def index_queryset(self, using=None):        return self.get_model().objects.all()

在上述代码中，content字段用于全文搜索，title和author字段用于过滤和排序。

索引数据

在Django的视图文件（views.py）中，可以使用模型类来索引数据：

from django.shortcuts import renderfrom .models import Article
def index(request):    articles = Article.objects.all()    for article in articles:        Article(title=article.title, content=article.content).save()    return render(request, 'index.html')

搜索数据

在Django的视图文件（views.py）中，可以使用模型类来搜索数据：

from django.shortcuts import renderfrom haystack.query import SearchQuerySetfrom .models import Article
def search(request):    query = request.GET.get('q')    articles = Article.search().query("match", title=query).execute()    # 或    # results = SearchQuerySet().filter(content=query)return render(request, 'search.html', {'articles': articles})

在上述代码中，query变量获取用户输入的搜索关键字，results变量使用Haystack提供的SearchQuerySet进行搜索。

更多关于Django的相关技术点，敬请关注公众号：CTO Plus后续的发文，有问题欢迎后台留言交流。

Django配置和使用MongoDB

MongoDB是一个流行的NoSQL数据库，以其灵活的数据模型和可扩展性而闻名。在某些应用场景中，如社交媒体应用、大数据分析等，使用MongoDB可以更好地存储和查询非结构化数据。

关于MongoDB的安装配置与详细使用介绍，关注公众号CTO Plus中的【MongoDB系列】文章。

Django操作MongoDB的方法

有三种方法连接Django到MongoDB数据库，如下：

1、PyMongo：PyMongo 是 MongoDB 与Django 交互的标准驱动程序。这是在 Python 中使用MongoDB 的官方和首选方式。 PyMongo 提供了执行所有数据库操作的功能，例如搜索、删除、更新和插入。由于 PyMongo 可与 PyPI 一起使用，可以使用 pip 命令快速安装它。

2、MongoEngine: MongoEngine 是一个 Python 对象文档映射器。它类似于关系数据库中的 Object-Relational-Mapper。 MongoEngine 具有易于学习和使用的声明式 API。

其中，PyMongo和MongoEngine在我的自研产品《威胁情报系统》和《数字化资产脆弱性分析和漏扫系统》中，结合Flask框架就使用到了。

3、Djongo:如果正在使用 SQL 这样的关系型数据库并希望迁移到 MongoDB，那么可以使用 Djongo。在不更改 Django ORM 的情况下，Djongo 将所有 SQL 查询转换为MongoDB 语法查询。

配置settings.py

# MongoDB djongoDATABASES = {    'default': {        'ENGINE': 'djongo',        'NAME': "django4",        'ENFORCE_SCHEMA': False,  # 如果希望 Djongo 免迁移，请在的数据库配置中设置 ENFORCE_SCHEMA: False。使用此设置，集合是动态创建的，Djongo 不会将 SQL 语句转换为 MongoDB 命令。        'CLIENT': {            'host': 'mongodb://127.0.0.1:27017/django4',            # 'username': '',            # 'password': '',            # 'authSource': 'admin1',            # 'authMechanism': 'SCRAM-SHA-1',        }    }}
import mongoengine
mongoengine_conn = mongoengine.connect(host="127.0.0.1", port=27017, db="django4")

不需要数据库迁移

def user_info(request):    UserInfo.objects.create(        name="python",        age=22,        addr="python.org.com",        sex=True    )    return st_HttpResponse(f"请求路径：{request.path}, 集合总数：{UserInfo.objects.count()}")

请求执行完，自动在MongoDB的集合中插入数据

使用Django的ORM功能，可以将数据存储到MongoDB中，并进行查询操作。可以使用MongoDB的查询语言（MongoDB Query Language）来执行查询，并将结果返回给Django视图。

迁移migrate

迁移完成后查看库中生产的集合

创建MongoDB模型

在Django的模型中，创建一个与MongoDB集合对应的模型类。可以使用Django的ORM功能来定义模型，并在模型中定义字段和索引。

更多关于Django的相关技术点，敬请关注公众号：CTO Plus后续的发文，有问题欢迎后台留言交流。

Django配置和使用Influxdb

InfluxDB是一个开源的时序数据库，专门用于处理时间序列数据。在某些应用场景中，如监控系统、物联网设备数据收集等，使用InfluxDB可以更好地存储和查询时间序列数据。

1. 安装InfluxDB和Python InfluxDB库

首先，需要在系统上安装InfluxDB服务，关于InfluxDB的安装配置与使用，可以参考公众号CTO Plus的【InfluxDB系列】文章。

可以通过以下命令安装InfluxDB和Python InfluxDB库：

$ sudo apt-get install influxdb

$ pip install influxdb

2. 配置Django设置

在Django的设置文件（settings.py）中，需要添加InfluxDB的相关配置，包括数据库连接信息、认证凭证等。

INFLUXDB = {    'host': 'localhost',    'port': 8086,    'username': 'admin',    'password': 'password',    'database': 'monitoring',}

3. 创建InfluxDB模型

在Django的模型中，创建一个与InfluxDB数据库表对应的模型类。可以使用Django的ORM功能来定义模型，并在模型中定义字段和标签。

在Django的模型文件（models.py）中，创建一个与InfluxDB数据库表对应的模型类：

from django.db import modelsfrom influxdb import InfluxDBClient
class ServerMetrics(models.Model):    time = models.DateTimeField()    cpu_usage = models.FloatField()    memory_usage = models.FloatField()
    @classmethod    def insert(cls, cpu_usage, memory_usage):        client = InfluxDBClient(**settings.INFLUXDB)        point = {            "measurement": "server_metrics",            "time": datetime.now().isoformat(),            "fields": {                "cpu_usage": cpu_usage,                "memory_usage": memory_usage,            }        }        client.write_points([point])
    @classmethod    def get_latest(cls):        client = InfluxDBClient(**settings.INFLUXDB)        query = 'SELECT * FROM server_metrics ORDER BY time DESC LIMIT 1'        result = client.query(query)        return result.get_points().next()

4. 数据存储和查询

这里在使用Django和InfluxDB开发一个实时监控系统，用于监控服务器的性能指标（如CPU使用率、内存使用情况等）。通过定时任务，将服务器的性能数据存储到InfluxDB中，并使用Django的视图和模板来展示实时监控数据。

使用Django的ORM功能，可以将数据存储到InfluxDB中，并进行查询操作，使用InfluxDB的查询语言（InfluxQL）来执行查询，并将结果返回给Django视图，使用模型类来存储和查询数据，代码示例如下：

from django.shortcuts import renderfrom .models import ServerMetrics
def monitor(request):    if request.method == 'POST':        cpu_usage = float(request.POST.get('cpu_usage'))        memory_usage = float(request.POST.get('memory_usage'))        ServerMetrics.insert(cpu_usage, memory_usage)    latest_metrics = ServerMetrics.get_latest()    return render(request, 'monitor.html', {'latest_metrics': latest_metrics})

5. 创建模板文件

在Django的模板文件（monitor.html）中，展示实时监控数据：

<h1>Real-time Monitoring</h1><p>CPU Usage: {{ latest_metrics.cpu_usage }}</p><p>Memory Usage: {{ latest_metrics.memory_usage }}</p>
<form method="post">    {% csrf_token %}    <label for="cpu_usage">CPU Usage:</label>    <input type="text" name="cpu_usage" id="cpu_usage">    <label for="memory_usage">Memory Usage:</label>    <input type="text" name="memory_usage" id="memory_usage">    <input type="submit" value="Submit"></form>

这个实时监控系统可以通过一个表单来输入CPU和内存使用情况，并将数据存储到InfluxDB中。在展示页面中，会显示最新的CPU和内存使用情况。

更多关于Django的相关技术点，敬请关注公众号：CTO Plus后续的发文，有问题欢迎后台留言交流。

最后

最后，这里简单介绍下关于ES、MongoDB和InfluxDB数据库的特点、优势和适用场景

Elasticsearch（ES）

特点：ES是一个分布式、可扩展的全文搜索和分析引擎，基于Lucene。它具有实时性、高可用性和强大的搜索功能。

优势：ES具有强大的全文搜索和分析功能，支持复杂的查询和聚合操作。它适用于实时数据分析、日志分析、搜索引擎和大规模数据的全文搜索。

ES适用场景：实时数据分析、日志分析、搜索引擎、大规模数据的全文搜索。

MongoDB

特点：MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，使用JSON样式的文档存储数据。它具有灵活的数据模型和可扩展性。

优势：MongoDB适用于需要灵活的数据模型和高度可扩展性的场景。它支持复制和分片，可以处理大量的并发操作和海量数据。

MongoDB适用场景：需要灵活的数据模型和高度可扩展性的场景，如内容管理系统、用户配置文件和大规模数据存储。

InfluxDB

特点：InfluxDB是一个开源的时间序列数据库，专门用于存储和分析时间序列数据。它具有高性能、高可用性和易于使用的特点。

优势：InfluxDB适用于存储和分析时序数据，如传感器数据、监控数据和日志数据。它支持高精度的时间戳和灵活的数据模型。

InfluxDB适用场景：时间序列数据存储和分析，如传感器数据、监控数据和日志数据的存储和查询。

在某些情况下，使用默认的SQLite数据库可能无法满足我们的需求。通过配置和使用InfluxDB和MongoDB，我们可以在Django中更好地存储和查询时间序列数据和非结构化数据。通过经典的实战案例，我们可以更好地理解如何在Django中配置和使用InfluxDB和MongoDB，并将其应用于实际项目中。无论是开发实时监控系统还是社交媒体应用，使用InfluxDB和MongoDB都可以提供更好的数据存储和查询功能，从而提升应用程序的性能和用户体验。

Python专栏
https://blog.csdn.net/zhouruifu2015/category_5742543

最后，不少粉丝后台留言问加技术交流群，之前也一直没弄，所以为满足粉丝需求，现建立了一个关于Python相关的技术交流群，学习资料、代码和视频等将放在群中，加群验证方式必须为本公众号的粉丝，群号如下：

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