ORM

ORM 全拼Object-Relation Mapping，中文意为 对象-关系映射。主要实现模型对象到关系数据库数据的映射。

ORM提供了一种面向对象操作数据库的方式给开发者。不需要编写原生SQL语句也能操作数据库，实现了业务代码与底层数据的解耦。

优点：

• 只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写SQL.
  • 对数据库的操作都转化成对类/对象的属性和方法的操作. 表字段—>对象属性, SQL关键字-> 操作方法
  • 不用编写各种数据库的原生sql语句，当然，也可以编写原生SQL语句。
• 实现了数据模型代码与数据库数据的解耦, 屏蔽了不同数据库操作上的差异
  • 不再需要关注当前项目使用的是哪种数据库。
  • 通过简单的配置就可以轻松更换数据库, 而不需要修改业务代码.

缺点：

• 相比较直接使用SQL语句操作数据库,ORM需要把操作转换成SQL语句，所以有性能损失.
• 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成模型实例对象, 在映射过程中有性能损失.
• 不同的ORM提供的操作不一样，增加了学习成本

Flask-SQLAlchemy

flask默认提供模型操作，但是并没有提供ORM，所以一般开发的时候我们会采用flask-SQLAlchemy模块来实现ORM操作。

SQLAlchemy是一个python语言编写的高性能的关系型数据库ORM框架，它提供了高层的 ORM 和底层的原生数据库的操作。

我们使用sqlalchemy 不需要调用sqlalchemy 本身这个模块，而是采用flask-sqlalchemy ，这是一个简化了 SQLAlchemy 操作的flask扩展模块。（主要是简化了sqlalchemy初始化代码和分页操作等）

SQLAlchemy：https://docs.sqlalchemy.org/en/14/

中文文档：https://www.osgeo.cn/sqlalchemy/orm/index.html

flask-SQLAlchemy：https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/2.x/quickstart/

安装 flask-sqlalchemy【清华源】

pip install flask-sqlalchemy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果sqlalchemy连接的是 mysql /MariaDB数据库，需要安装 mysqldb 或pymysql驱动

conda install flask-mysqldb -c conda-forge

安装flask-mysqldb时，注意

使用pip install 安装 flask-mysqldb的时候，python底层依赖于一个底层的模块 mysqlclient 模块
如果没有这个模块，则会报错如下：

Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-install-21hysnd4/mysqlclient/

解决方案：

sudo apt-get install -y libmysqlclient-dev python3-dev

# 运行上面的安装命令如果再次报错如下：
#   dpkg 被中断，您必须手工运行 ‘sudo dpkg --configure -a’ 解决此问题。

# 则根据提示执行命令以下命令，再次安装mysqlclient
#    sudo dpkg --configure -a
#    apt-get install libmysqlclient-dev python3-dev

解决了mysqlclient问题以后，重新安装 flask-mysqldb即可。
pip install flask-mysqldb -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

原生SQLAlchemy连接配置操作

db.py，代码：

from sqlalchemy import create_engine   # 驱动引擎
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # 数据库基类
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Boolean, Numeric, Text # 字段、整型
from sqlalchemy.orm import sessionmaker  # 连接会话

engine = create_engine(
    # 连接数据库的URL
    # url="mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/students?charset=utf8mb4",  # 如果底层驱动是pymysql
    url="mysql://root:[email protected]:3306/students?charset=utf8mb4",    # 如果底层驱动是MysqlDB
    echo=True, # 当设置为True时会将orm语句转化为sql语句打印，一般debug的时候可用
    pool_size=8, # 连接池的大小，默认为5个，设置为0时表示连接无限制
    pool_recycle=60*30 # 设置时间以限制数据库多久没连接自动断开
)

DbSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DbSession()

# 创建数据基类
Model = declarative_base()

manage.py，代码：

import db
class Student(db.Model):
    __tablename__ = "tb_student"
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(255))
    sex  = db.Column(db.Boolean)
    age  = db.Column(db.Integer)
    class_name = db.Column("class", db.String(255),)
    description = db.Column(db.Text)
    is_delete = db.Column(db.Boolean, nullable=True, default=False)

if __name__ == '__main__':
    # 如果没有提前声明模型中的数据表，则可以采用以下代码生成数据表，
    # 如果数据库中已经声明了有数据表，则不会继续生成
    db.Model.metadata.create_all(db.engine)

    # 根据ID查询一条数据
    # ret = db.session.query(Student).get(19)
    # print(ret)
    # print(ret.name)
    # print(ret.class_name)
    #
    # # 查询所有数据
    # data_list = db.session.query(Student).all()
    # print(data_list)
    # for data in data_list:
    #     print(data.name)

    # # 按条件查询
    # data_list = db.session.query(Student).filter(Student.sex==True, Student.class_name=='301').all()
    # print(data_list)
    # for data in data_list:
    #     print(data.sex, data.name)

    # 添加一条数据
    # student = Student(
    #     name="xiaohua",
    #     class_name="305",
    #     sex=False,
    #     age=18,
    #     description="美美的..",
    # )
    # db.session.add(student)
    # db.session.commit()
    #

    # # 添加多条数据
    # student_list = [
    #     Student(name="xiaohei", class_name="305", sex=False, age=18, description="美美的..",),
    #     Student(name="xiaobai", class_name="304", sex=True, age=18, description="美美的..",),
    #     Student(name="xiaohui", class_name="303", sex=False, age=18, description="美美的..",),
    # ]
    #
    # db.session.add_all(student_list)
    # db.session.commit()

    # 更新一条数据
    # student = db.session.query(Student).get(35)
    # student.name = "小会"
    # db.session.commit()

    # 更新多条数据
    # db.session.query(Student).filter(Student.class_name=="303").update({Student.age:Student.age+1})
    # db.session.commit()


    # 删除一条数据
    # student = db.session.query(Student).get(35)
    # db.session.delete(student)
    # db.session.commit()

    # 删除多条数据
    db.session.query(Student).filter(Student.class_name == "401").delete()

    # 原生SQL语句
    # 读
    cursor = db.session.execute('select * from tb_student')
    # 一条
    # data = cursor.fetchone()
    # print(data)

    # 多条
    # data_list = cursor.fetchall()
    # print(data_list)

    # 写[添加、删除、修改]
    cursor = db.session.execute(
        'insert into tb_student(name, class, age, sex, description) values(:name, :class, :age, :sex, :description)',
        params={
            "name": "xiaohong",
            "class": "307",
            "age": 19,
            "sex": 0,
            "description": ".....",
        })
    db.session.commit()
    print(cursor.lastrowid) # 获取最后添加的主键ID

数据库连接设置

• 在 Flask-SQLAlchemy 中，数据库的链接配置信息使用URL指定，而且程序使用的数据库必须保存到Flask的 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 配置项中

manage.py，代码：

# SQLAlchemy的链接配置："数据库名://账户名:密码@服务器地址:端口/数据库名称?配置参数选项"
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:[email protected]:3306/flaskdemo?charset=utf8mb4"


# 如果不使用mysqldb改用pymysql，则需要在连接时指定pymysql
# app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/flaskdemo?charset=utf8mb4"

其他设置项：

# 动态追踪修改设置，如未设置只会提示警告
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
#查询时会显示原始SQL语句
SQLALCHEMY_ECHO = True

• 配置完成需要去 MySQL 中创建项目所使用的数据库

mysql -uroot -p123
create database flaskdemo charset=utf8mb4;

常用的SQLAlchemy字段类型

常用的SQLAlchemy列约束选项