notify_nats           publish bucket notifications to NATS endpoints
notify_nsq            publish bucket notifications to NSQ endpoints
notify_mysql          publish bucket notifications to MySQL databases
notify_postgres       publish bucket notifications to Postgres databases
notify_elasticsearch  publish bucket notifications to Elasticsearch endpoints
notify_redis          publish bucket notifications to Redis datastores

///

В основе SQLModel лежит SQLAlchemy, поэтому вы спокойно можете использовать любую базу данных, поддерживаемую SQLAlchemy (и, соответственно, поддерживаемую SQLModel), например:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, и т.д.

///

Como SQLModel se basa en SQLAlchemy, puedes usar fácilmente **cualquier base de datos soportada** por SQLAlchemy (lo que las hace también soportadas por SQLModel), como:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

En este ejemplo, usaremos **SQLite**, porque utiliza un solo archivo y Python tiene soporte integrado. Así que puedes copiar este ejemplo y ejecutarlo tal cual.

* <a href="https://hub.docker.com/_/postgres" class="external-link" target="_blank">PostgreSQL</a>
* <a href="https://hub.docker.com/_/mysql" class="external-link" target="_blank">MySQL</a>
* <a href="https://hub.docker.com/_/mongo" class="external-link" target="_blank">MongoDB</a>
* <a href="https://hub.docker.com/_/redis" class="external-link" target="_blank">Redis</a>, etc.

			Description:     "publish bucket notifications to NSQ endpoints",
			MultipleTargets: true,
		},
		config.HelpKV{
			Key:             config.NotifyMySQLSubSys,
			Description:     "publish bucket notifications to MySQL databases",
			MultipleTargets: true,
		},
		config.HelpKV{
			Key:             config.NotifyPostgresSubSys,
			Description:     "publish bucket notifications to Postgres databases",
			MultipleTargets: true,

* <a href="https://hub.docker.com/_/postgres" class="external-link" target="_blank">PostgreSQL</a>
* <a href="https://hub.docker.com/_/mysql" class="external-link" target="_blank">MySQL</a>
* <a href="https://hub.docker.com/_/mongo" class="external-link" target="_blank">MongoDB</a>
* <a href="https://hub.docker.com/_/redis" class="external-link" target="_blank">Redis</a>, etc.

        }

        if ("fess-crawler".equals(name)//
                || "fess-crawler-db".equals(name)//
                || "fess-crawler-db-h2".equals(name)//
                || "fess-crawler-db-mysql".equals(name)//
                || "fess-crawler-es".equals(name)//
                || "fess-crawler-opensearch".equals(name)//
                || "fess-crawler-lasta".equals(name)//

Це найпопулярніший фреймворк Python, який користується широкою довірою. Він використовується для створення таких систем, як Instagram.

Він відносно тісно пов’язаний з реляційними базами даних (наприклад, MySQL або PostgreSQL), тому мати базу даних NoSQL (наприклад, Couchbase, MongoDB, Cassandra тощо) як основний механізм зберігання не дуже просто.

Это самый популярный Python-фреймворк, и он пользуется доверием.
Он используется для создания проектов типа Instagram.

Django довольно тесно связан с реляционными базами данных (такими как MySQL или PostgreSQL), потому использовать NoSQL базы данных (например, Couchbase, MongoDB, Cassandra и т.п.) в качестве основного хранилища данных - непросто.

Django geniş çapta güvenilen, Python ekosistemindeki en popüler web framework'üdür. Instagram gibi sistemleri geliştirmede kullanılmıştır.

MySQL ve PostgreSQL gibi ilişkisel veritabanlarıyla nispeten sıkı bir şekilde bağlantılıdır. Bu nedenle Couchbase, MongoDB ve Cassandra gibi NoSQL veritabanlarını ana veritabanı motoru olarak kullanmak pek de kolay değil.