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日常數據管理工作中，需要處理存儲在不同類型數據庫系統的數據。對這些數據的管理，常見的是使用Navicat,DBeaver等管理工具。在對大量數據分析時，需要提取到Python/ target=_blank class=infotextkey>Python/R中進行處理。下面探索Python調用MySQL,MongoDB,InfluxDB等多種類型數據庫通用連接方法。實現方式是在Python中封裝各類數據庫接口包。

實現后的效果：1.安全。接口信息封裝便于保密管理；2.復用。一次封裝，永久復用；3.上手快。方便不熟悉python和數據調用的同學，只會簡單的sql即可使用，省時省力。

下面以MySQL,MongoDB,InfluxDB為例定義接口方法，然后把它們封裝成1個通用方法。

mysql_get(sql,db):

# 導入包
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine 
# 定義取數函數
def mysql_get(sql,db):
    conn = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/'+db)
    df_read = pd.read_sql_query(sql, conn)
    conn.dispose()
    return df_read

mongo_get(sql,db):

# 導入包
import pymongo
from bson.objectid import ObjectId
# 處理sql語句in的內容，準備工作
list_x = ['c', 'd', 'e', 'f']  # 非_id字段
list_id = ['df343dr34rwfd3', 'ji80jju8jeoe9']  # _id字段
obj_x = ObjectId(list_id)  # _id字段
# 定義取數函數
# eg, sql1:"select a,b from tb where a >= 1 order by b limit 5 " 
# eg, sql2:"select a,b from tb where a in {list_x} limit 5"
# eg, sql3:"select a,b from tb where _id in {obj_x} limit 5"
def mongo_get(sql, db):  
    # 第一步，解析sql,得到projectionFields,order by順序,head(n)等，過程略
    # 第二步，執行查詢，獲得結果
    mycl.NET = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017")
    collection = myclinet[db]
    serchRes = collection.find(queryArgs, projection=projectionFields)
    # 第三步，返回dict
    return serchRes

influx_get(sql,db):

import pandas as pd
from influxdb import InfluxDBClient
def influx_get(sql,db):
    client = InfluxDBClient('127.0.0.1','8086','root','root',db)
    # eg,sql:"select * from SYS_DISK where time >= '2022-06-01 00:00:00' and time <= '2022-06-30 23:55:00';"
    tab_res = client.query(sql)
    query_res = list(tab_res)
    df = pd.DataFrame(query_res[0])
    return df

可以看到，以上函數共同調用的參數為sql和db。我們再增加一個參數db_type，將構造一個通用的方法對以上數據庫調用。

def get_data(db_type,sql,db):
    if db_type == 'mysql':
        return mysql_get(sql,db)
    elif db_type == 'mongo':
        return mongo_get(sql,db)
    else:
        return influx_get(sql,db)

同理，其他類型的數據庫也可以加入到這個通用框架中，包括但不限于各類關系型，鍵值型，時序型數據庫。