SQLAlchemy(1)

目录

SQLAlchemy

1.简介

2.什么是ORM

3.开启MySQL的查询日志

4.SQLAlchemy与数据库的逻辑对应

5.连接数据库

6.创建会话Session

7.创建映射(Model)

1.Column的数据类型

2.Column列级别约束

3.表级别约束

8.单表操作

1.表的操作-增(insert into)

2.表的操作-删(delete)

3.表的操作-改(update)

4.表的操作-查(select)

1.基本查询

2.查询时的where子句

3.查询返回的列表(多个实例)以及标量(一个实例)

4.聚合查询

9.事务回滚

10.外键约束

 11.基本关系模式

1.一对多

2.一对多双向关系

3.一对一关系

4.多对多关系-中间表无意义

5.多对多关系-中间表有意义

12.双向关系中数据的查询和添加

13.cascade级联

1.一对多模式中relationship的影响

2.relationship中cascade参数设置

14.relationship中使用order_by排序

1.简介

SQLAlchemy是和很多数据库进行交互的一个库,它支持Postgresql,mysql,oracle,Ms-sql 等等主流的数据库库.虽然各个厂家的数据库使用SQL 语言不同,但是SQLAlchemy 在底层封装了他们,可以使用一套标准来操作数据库.

SQLAlchemy 的构成:

SQLAlchemy 最主要的组成就是SQLAlchemy Core 和SQLAlchemy ORM 两大部分.官网

• SQLAlchemy Core: 基于Scheme,类似传统的SQL 语句.

  • Connection Pooling: 连接池

  • Dlalect :根据Engine 的定义,调用不同的数据库API (比如mysql+pymysql)

  • schema/types:内部实现了类和表的映射

  • SQL Expession Language:封装好的SQL 语句

  • Engine:一个到数据的连接

• SQLAlchemy ORM: ORM ,关系对象映射,更好的从面向对象的角度去操作数据库.下面着重讨论ORM.

2.什么是ORM

ORM(Object-Relational Mapping),对象关系映射.

对象和关系数据是业务实体的两种表现形式.业务实体在内存中表现为对象,在数据库中表现为关系数据.内存中的对象之间存在关联和继承关系.而在数据库中,关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系.因此,ORM 一般以中间件的形式存在,主要实现程序对象到关系数据库数据的映射.

数据库中的表都是二维表,它的基本结构是行和列.如果一张表的内容用python 的数据结构表示出来的话,可以用一个list 来表示,它类似与list((1,2)) .在list 中包裹tuple 来表示一行记录.

比如,一张包含id,name的user 表

 user = [(1, 'Jack'),(2,'Bob'),(3, 'Harry')]

Python 的DB-API 返回的数据结构就类似上面这样的.

但是使用tuple 来表示一行,很难看出表的结构.比如在mysql 中也存在一张Users表.

 mysql root@192.168.101:test> desc Users;                                                                                                                                                                           +----------+-------------+------+-----+---------+-------+| Field    | Type        | Null | Key | Default | Extra |+----------+-------------+------+-----+---------+-------+| id       | int(11)     | NO   | PRI | <null>  |       || name     | varchar(50) | YES  |     | <null>  |       || fullname | varchar(50) | YES  |     | <null>  |       || password | varchar(50) | YES  |     | <null>  |       |+----------+-------------+------+-----+---------+-------+

SQL 语句中的约束,非空,数据类型等等,根本不能使用一个单独的list 来表示.

但是如果把一个tuple 用class 实例来表示,就更容易看出表的结构

 class Integer: def __init__(self, x):     self.x = int(x)class String:  def __init__(self, x):     self.x = str(x)  class User: def __init__(self, id,name):     self.id = Interger(id)     self.name = String(x)     user = [  User(1, 'Jack'),    User(2,'Bob'),    User(3, 'Harry')]

当然ORM 框架实现的并不是这么简单的,但是类似与这样把数据库的表结构映射在对象上,就是ORM.

而做这个工作的就是ORM 框架,在Python 中最有名的框架就是SQLAlchemy.

ORM 的优缺点:

• 提高开发效率,提高代码重用

• 是开发更加的抽象

• 可移植,不只是局限在mysql,可以是MS-SQL,orcal 等.

• 可以方便的引入一些附加功能等.

• 自动化进行关系数据库的映射需要消耗系统性.

• 在处理多表联查,where子句中复杂条件时,ORM 的语法会变得复杂.

3.开启MySQL 的查询日志

查询日志功能是否开启,并开启日志功能

 mysql root@192.168.101:test> show variables like 'general%';                    +------------------+---------------------------+| Variable_name    | Value                     |+------------------+---------------------------+| general_log      | OFF                       || general_log_file | /mysql_data/localhost.log |+------------------+---------------------------+mysql root@192.168.101:test> set GLOBAL general_log='ON';                       mysql root@192.168.101:test> show variables like 'general%';                    +------------------+---------------------------+| Variable_name    | Value                     |+------------------+---------------------------+| general_log      | ON                        || general_log_file | /mysql_data/localhost.log |+------------------+---------------------------+

在shall中查看日志(日志文件要根据自己的服务器的实际路径)

 $ tail -10 /mysql_data/localhost.log

4.SQLAlchemy 与数据库的逻辑对应

SQLALchemy 逻辑概念	数据库	说明
Engine()	连接数据库
Session()	连接池,事务池	Session 是Query 的入口
Model	表	Python 中类对应数据库的表,它用面向对象的形式来表现数据库中的表
Column	列	Python 类中定义了Column ,支持运算符操作
Query	行	可以对单行或多行操作(增删改查)