العمل مع قواعد البيانات في Rust: PostgreSQL و MongoDB للمبتدئين

العمل مع قواعد البيانات في Rust: PostgreSQL و MongoDB للمبتدئين

Rust هي لغة برمجة نظامية حديثة تكتسب شعبية بفضل أدائها وأمانها. ولكن كيف تعمل مع قواعد البيانات في Rust؟ في هذه المقالة، سنشرح الاتصال وتنفيذ العمليات الأساسية مع نظامين شائعين لإدارة قواعد البيانات: PostgreSQL العلائقية و MongoDB الموجهة للمستندات. المادة موجهة للمطورين المبتدئين الذين لديهم معرفة أساسية بـ Rust.

لماذا يعتبر Rust وقواعد البيانات مزيجًا جيدًا؟

يقدم Rust نظامًا صارمًا للأنواع وضمانات أمان الذاكرة، وهو أمر قيم بشكل خاص عند العمل مع البيانات. يتم استبعاد أخطاء الوصول إلى الذاكرة، الشائعة في C/C++، في مرحلة التجميع. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن بيئة Rust مكتبات ناضجة للتفاعل مع قواعد البيانات: diesel لـ PostgreSQL والسائق الرسمي لـ MongoDB.

في هذه المقالة، سنتعلم:

\n
• الاتصال بـ PostgreSQL و MongoDB من Rust
\n
• تنفيذ عمليات CRUD (إنشاء، قراءة، تحديث، حذف)
\n
• العمل مع نتائج الاستعلامات بأمان وكفاءة
\n

1. العمل مع PostgreSQL عبر مكتبة Diesel

Diesel هي ORM ومنشئ استعلامات لـ Rust، توفر أمان الأنواع على مستوى التجميع. للبدء، أضف التبعيات في Cargo.toml:

[dependencies]\ndiesel = { version = "2.1", features = ["postgres"] }\ndotenvy = "0.15"\nserde = { version = "1.0", features = ["derive"] }\nserde_json = "1.0"\ntokio = { version = "1.0", features = ["full"] }

إعداد الاتصال

أنشئ ملف .env مع رابط قاعدة البيانات الخاصة بك:

DATABASE_URL=postgres://user:password@localhost/mydb

الآن لنكتب الكود للاتصال وإنشاء جدول:

use diesel::prelude::*;\nuse diesel::pg::PgConnection;\nuse dotenvy::dotenv;\nuse std::env;\n\npub fn establish_connection() -> PgConnection {\n    dotenv().ok();\n    let database_url = env::var("DATABASE_URL")\n        .expect("DATABASE_URL must be set");\n    PgConnection::establish(&database_url)\n        .unwrap_or_else(|_| panic!("Error connecting to {}", database_url))\n}

تعريف المخطط والنموذج

لننشئ جدول users والنموذج المقابل في Rust:

// schema.rs\ntable! {\n    users (id) {\n        id -> Int4,\n        name -> Varchar,\n        email -> Varchar,\n        created_at -> Timestamp,\n    }\n}\n\n// models.rs\n#[derive(Queryable, Selectable)]\n#[diesel(table_name = crate::schema::users)]\n#[diesel(check_for_backend(diesel::pg::Pg))]\npub struct User {\n    pub id: i32,\n    pub name: String,\n    pub email: String,\n    pub created_at: chrono::NaiveDateTime,\n}\n\n#[derive(Insertable)]\n#[diesel(table_name = crate::schema::users)]\npub struct NewUser {\n    pub name: String,\n    pub email: String,\n}

عمليات CRUD

مثال على إنشاء وقراءة المستخدمين:

use crate::models::{User, NewUser};\nuse crate::schema::users;\n\npub fn create_user(conn: &mut PgConnection, name: &str, email: &str) -> User {\n    let new_user = NewUser {\n        name: name.to_string(),\n        email: email.to_string(),\n    };\n\n    diesel::insert_into(users::table)\n        .values(&new_user)\n        .returning(User::as_returning())\n        .get_result(conn)\n        .expect("Error saving new user")\n}\n\npub fn get_all_users(conn: &mut PgConnection) -> Vec {\n    users::table\n        .load::(conn)\n        .expect("Error loading users")\n}

كما ترى، يتحقق Diesel من الأنواع وأسماء الأعمدة في مرحلة التجميع. سيؤدي الخطأ في اسم الحقل إلى خطأ في التجميع، وليس إلى فشل في وقت التشغيل.

2. العمل مع MongoDB عبر السائق الرسمي

MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL تخزن البيانات بتنسيق مشابه لـ JSON