sqlalchemy 一对多和多对多的创建语法
详解sql中的参照完整性（一对一，一对多，多对多）
详解sql中的参照完整性（⼀对⼀，⼀对多，多对多）⼀、参照完整性参照完整性指的就是多表之间的设计,主要使⽤外键约束。
多表设计: ⼀对多、多对多、⼀对⼀设计1.⼀对多关联主要语句：constraint cus_ord_fk foreign key (customer_id) REFERENCES customer(id)创建客户表——订单表⼀个客户可以订多份订单，每份订单只能有⼀个客户。
-- 关联（1对N）create table customer(id int PRIMARY KEY auto_increment,name varchar (20) not null,adress varchar (20) not null);create table orders(order_num varchar(20) PRIMARY KEY,price FLOAT not NULL,customer_id int, -- 进⾏和customer 关联的字段外键constraint cus_ord_fk foreign key (customer_id) REFERENCES customer(id));insert into customer(name,adress) values("zs","北京");insert into customer(name,adress) values("ls","上海");SELECT * from customer;INSERT INTO orders values("010",30.5,1);INSERT INTO orders values("011",60.5,2);INSERT INTO orders values("012",120.5,1);SELECT * from orders;notice： constraint: 约束的意思。
sqlalchemy一对多的关系
sqlalchemy⼀对多的关系#encoding: utf-8from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,String,Float,func,and_,or_,Text,\ForeignKeyfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationshipfrom random import randintHOSTNAME = '127.0.0.1'PORT = 3306DATABASE = 'first_sqlalchemy'USERNAME = 'root'PASSWORD = '123456'#dialect+driver://username:password@host:port/databaseDB_URI = "mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/" \"{db}?charset=utf8".format(username=USERNAME,password=PASSWORD,host=HOSTNAME,port=PORT,db=DATABASE) engine = create_engine(DB_URI)Base = declarative_base(engine)# Session = sessionmaker(engine)# session = Session()session = sessionmaker(engine)() #Session(**local_kw)#⽗表/从表#user/articleclass User(Base):__tablename__ = 'user'id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)username = Column(String(32),nullable=False)# articles = relationship("Article") #获取⽤户发布所有⽂章class Article(Base):__tablename__ = 'article'id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)title = Column(String(50),nullable=False)content = Column(Text,nullable=False)uid = Column(Integer,ForeignKey('user.id',ondelete='RESTRICT'))author = relationship('User',backref='articles') #sqlalchemy orm提供的# Base.metadata.drop_all()## Base.metadata.create_all()### #添加数据# user = User(username = 'xiaowu')# session.add(user)# mit()## article = Article(title = '圣墟',content = '吹⽜逼死坑的⼩说，天天吹⽔逼',uid = 1)# session.add(article)# mit()#现在有个需求，我要查询article表中关联user表的数据，同过uid查询'''article = session.query(Article).first()uid = article.uiduser = session.query(User).get(uid) #get根据主键会对⼀个对象或Noneprint(user)'''#上⾯写法也⾏，但是有没有更简便的呢？# from sqlalchemy.orm import relationship#sqlalchemy为我们提供了 relationshiparticle = session.query(Article).first()#获取user对象user = article.authorprint(user)#通过author这个字段就能直接查询出User所有关联的内容author_name = ernameprint(author_name)#我现在⼜另⼀个需求，获取⽤户发布的⽂章，该怎么做，#⾸先我们要明⽩⽤户跟⽂章的关系，是⼀对多关系user = session.query(User).first()article= user.articlesprint(article)#获取⽂章对象，[<__main__.Article object at 0x0000021D7BA2FC18>]是列表#获取⽤户发布的⽂件titlearticle_title = article[0].titleprint(article_title)#这时候就有疑问呢，同样是⽤relationship,为什么获取对象的类型却不⼀样，'''User （主表）对 Aritcle(⼦表) relationship 获取 aritcle的对象是列表包裹着的⽽ Aritcle(⼦表) 对 User（主表）relationship 获取 user 的对象就是内存对象要理解这种做法，就要理解⼀对多关系，user（⽤户）可以发表多篇⽂章，⽽ article（⽂章）只能有⼀个⽤户发布，所以获取article的对象是列表包裹着的'''#现在有⼀个需求能不能简化 relationship ，在⼦表显⽰#author = relationship('User',backref='articles')'''backref 就是反关联的意思，反向引⽤，article 通过 author 这个关键字正向引⽤ user表中的字段user 通过 articles 反向引⽤ article表中的字段'''。
python将数据写入多个数据库的方法
python将数据写入多个数据库的方法Python是一种功能强大的编程语言，它提供了多种方法将数据写入多个数据库。
在本文中，我们将讨论一些常用的方法来实现这一目标。
1. 使用SQLAlchemy库：SQLAlchemy是一个流行的Python SQL工具包，它提供了一种简洁的方式将数据写入多个数据库。
首先，我们需要安装SQLAlchemy库，可以使用以下命令：```pip install SQLAlchemy```接下来，我们可以创建一个数据库引擎并连接到多个数据库。
然后，可以使用Session对象将数据写入这些数据库。
下面是一个示例代码：```pythonfrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmaker# 连接到数据库1engine1 = create_engine('数据库1的连接字符串')Session1 = sessionmaker(bind=engine1)session1 = Session1()# 连接到数据库2engine2 = create_engine('数据库2的连接字符串')Session2 = sessionmaker(bind=engine2)session2 = Session2()# 将数据写入数据库1data = {'column1': 'value1', 'column2': 'value2'}session1.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (:column1, :column2)", data)# 将数据写入数据库2data = {'column1': 'value3', 'column2': 'value4'}session2.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (:column1, :column2)", data)mit()mit()```通过这种方法，我们可以轻松地将数据写入多个数据库。
sqlalchemy手册
sqlalchemy手册
SQLAlchemy是一个用Python编写的SQL工具包和对象关系映射器（ORM），它允许开发人员在Python中使用高效的SQL数据库访问。
SQLAlchemy的手册提供了详细的文档和指南，帮助开发人员了解如何使用SQLAlchemy来管理数据库和执行SQL查询。
SQLAlchemy手册包括以下内容：
1. 安装和配置，手册介绍了如何安装SQLAlchemy以及如何配置数据库连接和引擎。
2. 数据模型定义，手册详细介绍了如何使用SQLAlchemy定义数据模型，包括如何创建表、定义列、设置关联等。
3. 查询和过滤，手册提供了关于如何使用SQLAlchemy执行查询和过滤数据的指南，包括使用过滤器、排序和限制结果集等。
4. 关联和连接，手册解释了如何在SQLAlchemy中定义和使用关联关系，包括一对一、一对多和多对多关系，以及如何执行连接查询。
5. 事务和并发控制，手册介绍了如何使用SQLAlchemy管理数据库事务，包括提交、回滚和并发控制。
6. 性能优化，手册提供了关于如何使用SQLAlchemy进行性能优化的建议和最佳实践，包括使用索引、缓存和延迟加载等技术。
除了上述内容，SQLAlchemy手册还包括了大量的示例代码、用例和实践经验，帮助开发人员更好地理解和应用SQLAlchemy。
手册还提供了对常见问题和疑难解答的解决方案，以及对SQLAlchemy生态系统和相关工具的介绍。
总之，SQLAlchemy手册是开发人员学习和使用SQLAlchemy的重要参考资料，它提供了全面而详细的文档和指南，帮助开发人员更好地理解和应用SQLAlchemy来管理数据库和执行SQL查询。
sqlalchemy常用语法
sqlalchemy常⽤语法使⽤代码实现以下SQL语句创建表结构并插⼊数据：CREATE TABLE user (id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(32),password VARCHAR(64),PRIMARY KEY (id));INSERT INTO user(name, password) VALUES('fone', 'zff933');INSERT INTO user(name, password) VALUES('alex', 'alex3714');代码范例：from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, INTEGER, Stringfrom sqlalchemy.orm import sessionmakerengine = create_engine("mysql+pymysql://root:111111@localhost/t1", encoding='utf-8', echo=True) # echo=True表⽰输出详细执⾏过程Base = declarative_base() # ⽣成orm基类class User(Base):__tablename__ = 'user'# 表名id = Column(INTEGER, primary_key=True)name = Column(String(32))password = Column(String(64))Base.metadata.create_all(engine) # 创建表结构Session_class = sessionmaker(bind=engine) # 创建与数据库的会话session class，即这⾥返回的是⼀个class，不是实例Session = Session_class() # ⽣成session实例user_obj = User(name='fone', password='zff933') # ⽣成要创建的数据对象，插⼊INSERTuser_obj2 = User(name='alex', password='alex3714') # ⽣成要创建的数据对象# 此时还没创建对象，表user仍为空Session.add(user_obj) # 把要创建的数据对象添加到这个session，稍后统⼀创建Session.add(user_obj2) # 把要创建的数据对象添加到这个session，稍后统⼀创建# 此时还没创建对象，表user仍为空mit() # 统⼀提交，此时才会创建数据# 查询 selectSession.query(User).filter(查询条件).first() # 返回查询到的第⼀条数据Session.query(User).filter(查询条件).all() # 返回查询到的所有数据例如(接上例代码)：select_data = Session.query(User).filter(User.id > 3).all()注意，这⾥返回的select_data是⼀个内存对象，需要调⽤才能显⽰数据：print(select_data[0].id, select_data[0].name, select_data[0].password)若只取第⼀条数据则不⽤指定列表索引。
SQL的一对多,多对一，一对一，多对多什么意思？
SQL的⼀对多,多对⼀，⼀对⼀，多对多什么意思？
1、⼀对多：⽐如说⼀个班级有很多学⽣，可是这个班级只有⼀个班主任。
在这个班级中随便找⼀个⼈，就会知道他们的班主任是谁；知道了这个班主任就会知道有哪⼏个学⽣。
这⾥班主任和学⽣的关系就是⼀对多。
2、多对⼀：⽐如说⼀个班级有很多学⽣，可是这个班级只有⼀个班主任。
在这个班级中随便找⼀个⼈，就会知道他们的班主任是谁；知道了这个班主任就会知道有哪⼏个学⽣。
这⾥学⽣和班主任的关系就是多对⼀。
3、⼀对⼀：⽐如说⼀个班级有很多学⽣，他们分别有不同的学号。
⼀个学⽣对应⼀个学号，⼀个学号对应⼀个学⽣；通过学号能找到学⽣，通过学⽣也能得到学号，不会重复。
这⾥学⽣和学号的关系就是⼀对⼀。
4、多对多：⽐如说⼀个班级有很多学⽣，他们有语⽂课、数学课、英语课等很多课。
⼀门课有很多⼈上，⼀个⼈上很多门课。
这⾥学⽣和课程的关系就是多对多。
1、⼀对⼀的使⽤⽅法
（1）使⽤嵌套结果映射来处理重复的联合结果的⼦集。
（2）通过执⾏另外⼀个SQL映射语句来返回预期的复杂类型。
2、⼀对多的实现⽅法
在多的⼀⽅的表⾥⾯，添加外键。
3、多对多的实现⽅法
多对多，必须要通过单独的⼀张表来表⽰。
python_sqlalchemy用法_概述及解释说明
python sqlalchemy用法概述及解释说明1. 引言1.1 概述在现今快速发展的信息时代，数据库扮演着至关重要的角色，Python作为一种广泛应用的编程语言，它提供了许多强大的工具和库来处理数据库。
其中最受欢迎和广泛使用的就是SQLAlchemy。
SQLAlchemy是一个Python SQL工具包和对象关系映射器（ORM），它提供了高效而灵活的方式来与数据库进行交互。
对于开发人员来说，使用SQLAlchemy可以极大地简化和加速数据库相关操作。
本文将详细介绍Python SQLAlchemy的用法，并解释说明各个部分的功能及其背后的原理。
1.2 文章结构本文共分为五个主要部分：引言、Python SQLAlchemy简介、SQLAlchemy 基本用法、高级用法及扩展功能以及结论及展望。
每个部分都有其独特的内容和目标。
引言部分将对整篇文章进行概述，介绍SQLAlchemy在处理数据库方面的重要性，并提供对全文篇章和每个小节内容的总览说明。
1.3 目的本文旨在向读者详细介绍Python SQLAlchemy库，并帮助读者掌握其基本用法。
通过学习本文，读者将能够理解SQLAlchemy在开发过程中的作用，并能够使用SQLAlchemy进行数据库操作，包括增删改查等基本操作以及更高级的查询、关联关系处理、事务处理和性能优化技巧等扩展功能。
在文章的结论部分，我们将对全文进行总结和应用场景的归纳，并提供学习建议和未来发展方向展望。
这将帮助读者更好地理解SQLAlchemy并为其未来的学习和应用提供指导。
2. Python SQLAlchemy 简介:2.1 SQLAlchemy简介SQLAlchemy是一种以Python为基础的开源SQL工具包，它提供了一系列用于数据库访问和操作的功能。
该工具包允许开发人员使用Python语言来表示和处理关系数据库中的表、行和列等概念。
SQLAlchemy采用了对象关系映射（ORM）模式，通过将数据库中的表与Python对象进行映射，使得开发人员可以使用面向对象的方式进行数据库操作，而不需要直接编写SQL语句。
sqlalchemy 高级用法
sqlalchemy 高级用法SQLAlchemy 是一个功能强大的Python ORM（对象关系映射）库，它提供了许多高级用法来处理数据库操作。
在本文中，我将介绍一些常用的SQLAlchemy 高级用法，并为每个用法提供详细的解释和示例。
1. 复杂查询：SQLAlchemy 提供了丰富的查询功能，可以使用过滤器、排序器、联接和子查询等来构建复杂的查询。
下面是一些示例：````pythonfrom sqlalchemy import and_, or_from sqlalchemy.orm import sessionmaker# 创建SessionSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()# 使用过滤器查询query = session.query(User).filter(User.age > 18, User.gender == 'male')# 使用排序器查询query = session.query(User).order_by(User.age.desc())# 使用联接查询query = session.query(User).join(Address, User.id == er_id).filter(Address.city == 'New York')# 使用子查询subquery = session.query(er_id).filter(Address.city == 'New York').subquery()query = session.query(User).filter(User.id.in_(subquery))```2. 事务管理：SQLAlchemy 支持事务管理，可以确保数据库操作的原子性和一致性。
下面是一个事务管理的示例：````pythonfrom sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom sqlalchemy.exc import IntegrityError# 创建SessionSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()try:# 开始事务session.begin()# 执行数据库操作session.add(user1)session.add(user2)# 提交事务mit()except IntegrityError as e:# 回滚事务session.rollback()print("Error occurred during transaction:", str(e))finally:# 关闭Sessionsession.close()```3. 数据库关系映射：SQLAlchemy 提供了多种方式来处理数据库之间的关系，包括一对一、一对多和多对多关系。
sqlalchemy语句
sqlalchemy语句1. 哎呀，你知道吗？SQLAlchemy 语句就像一把神奇的钥匙，能打开数据库的宝藏之门！比如说，当你想从用户表中获取所有名字叫“张三”的用户信息，你就可以这样写：`session.query(User).filter( == '张三').all()` ，是不是很神奇？2. 朋友，SQLAlchemy 语句简直是编程世界里的超级英雄！像要实现复杂的关联查询，它能轻松搞定。
比如说，你有订单表和商品表，想知道每个订单里包含的商品详情，就可以像这样：`session.query(Order, Product).join(Order.products).all()` ，难道你不想试试？3. 嘿！SQLAlchemy 语句可不是一般的厉害，它就如同一位贴心的助手，总能满足你的需求。
比如说，你想按照价格从高到低排序商品，那写`session.query(Product).order_by(Product.price.desc()).all()` 不就妥了？这多方便啊！4. 亲，SQLAlchemy 语句那可是强大得让人惊叹！想象一下，它就像一个智能的导航仪，带你在数据库的海洋里畅游。
比如说，要计算商品的平均价格，你就写`session.query(func.avg(Product.price)).scalar()` ，是不是很厉害？5. 哇塞！SQLAlchemy 语句简直是神一般的存在，能解决各种数据库难题。
就像你想更新用户的密码，直接这样：`session.query(User).filter(User.id == 1).update({'password':'new_password'})` ，这也太牛了吧！6. 哎呀呀，SQLAlchemy 语句真的是太好用啦！它就像一个万能的魔法棒，指哪打哪。
比如说，要删除所有已过期的订单，只要写`session.query(Order).filter(Order.expiry_date < datetime.now()).delete()` ，是不是超简单？7. 嘿哟！SQLAlchemy 语句可真是个宝贝，能让你的数据库操作变得轻松愉快。
python sqlalchemy中的model用法
python sqlalchemy中的model用法【实用版】目录1.SQLAlchemy 简介2.Model 类的作用3.Model 类的基本用法4.Model 类的高级用法5.实战示例正文【1.SQLAlchemy 简介】SQLAlchemy 是一个 Python 库，用于与关系型数据库进行交互。
它提供了一个高级的 ORM（对象关系映射）以及一个底层的 SQL 表达式语言。
SQLAlchemy 在 Python 中使用十分广泛，它使得数据库操作变得更加简单和直观。
【2.Model 类的作用】在 SQLAlchemy 中，Model 类是用于定义数据库表的类。
它将数据库表的字段映射为类的属性，提供了一种将 Python 对象与数据库表记录相关联的方式。
通过使用 Model 类，我们可以轻松地实现对象与数据库表之间的映射。
【3.Model 类的基本用法】使用 Model 类的基本步骤如下：1.从 sqlalchemy import Column, Integer, String2.定义一个类，继承自 sqlalchemy.orm.model3.在类中，定义表的字段对应的属性，并使用 Column 类指定字段类型和约束4.定义表的主键，使用 PrimaryKey 类5.实例化 Model 类，创建表的记录下面是一个简单的示例：```pythonfrom sqlalchemy import Column, Integer, Stringfrom sqlalchemy.orm import modelclass User(model):id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String)age = Column(Integer)# 创建一个 User 实例user = User(id=1, name="Tom", age=20)```【4.Model 类的高级用法】除了基本的属性和主键定义，Model 类还提供了许多高级功能，如关系、事务、事件等。
db.relationship用法
一、概述在数据库设计和开发中，关系数据库的关系是非常重要的一部分。
在关系数据库中，数据之间的关系可以通过db.relationship来定义。
db.relationship是SQLAlchemy库中的一个特性，它允许开发者在Python对象中定义不同数据表之间的关系，在实际应用中非常常见。
二、基本用法1. 在SQLAlchemy中，使用db.relationship来定义两个数据模型之间的关系。
假设我们有一个User模型和一个Post模型，我们可以使用db.relationship在User模型中定义用户和帖子之间的关系。
2. 在User模型中，我们可以使用db.relationship来定义用户和帖子之间的一对多关系。
即一个用户可以对应多篇帖子。
具体的用法如下：```pythonclass User(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)username = db.Column(db.String(64), unique=True,index=True)posts = db.relationship('Post', backref='author',lazy='dynamic')```在这个例子中，通过db.relationship的使用，我们定义了一个名为"posts"的特性，它允许我们访问一个用户发布的所有帖子。
3. 在Post模型中，我们可以使用外键来表示帖子和用户之间的关系。
具体的用法如下：```pythonclass Post(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)body = db.Column(db.Text)timestamp = db.Column(db.DateTime, index=True,default=datetime.uow)user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'))```在这个例子中，我们使用db.ForeignKey来定义了一个外键，表示一个帖子属于某个特定的用户。
sqlalchemy常见面试题
sqlalchemy常见面试题
SQLAlchemy 是 Python 中常用的 ORM（对象关系映射）工具，用于简化数据库操作。
在面试中，可能会涉及到以下常见的SQLAlchemy 面试题：
1. 请介绍一下 SQLAlchemy 是什么，它的作用是什么？
2. 什么是 ORM？ORM 的优缺点是什么？SQLAlchemy 是如何实现 ORM 的？
3. 请解释一下 SQLAlchemy 中的 Session 和 Engine 的作用和区别。
4. SQLAlchemy 中的常见数据类型有哪些？请举例说明它们的用法。
5. 什么是 SQLAlchemy 中的查询？请举例说明如何执行简单的查询和复杂的联合查询。
6. SQLAlchemy 中的延迟加载是什么？它的作用和使用场景是
什么？
7. 请解释一下 SQLAlchemy 中的事务处理及其重要性。
8. SQLAlchemy 中的 ORM 映射是如何定义的？请举例说明如何定义一个简单的 ORM 映射。
9. 什么是 SQLAlchemy 中的关联关系？请举例说明一对一、一对多和多对多关联关系的定义和使用。
10. 在 SQLAlchemy 中，如何进行数据库迁移和版本控制？
以上是一些常见的 SQLAlchemy 面试题，希望能够帮助您更全面地了解 SQLAlchemy。
如果您需要更详细的解答或有其他问题，请随时告诉我。
SQLAlchemy基本使用，创建表，增删改查
SQLAlchemy基本使⽤，创建表，增删改查基础语法创建连接from sqlalchemy import create_engine# 写法1engine = create_engine("postgresql://scott:tiger@localhost/test?charset=utf8")# 写法2engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1/test",encoding='latin1', echo=True")URL的字符串形式是 dialect[+driver]://user:password@host/dbname[?key=value..]，在这⾥ dialect是⼀个数据库的名称，如mysql，oracle， postgresql等等，和driver⼀个DBAPI的名称，诸如 psycopg2，pyodbc，cx_oracle等。
或者，该URL可以是⼀个实例。
创建会话⽤来与数据库交谈,ORM对数据库的“处理”是。
当我们第⼀次设置应⽤程序时，在与语句相同的级别上，我们定义⼀个类，它将作为新对象的⼯⼚from sqlalchemy import sessionmakerSession = sessionmaker(bind=engine)db_session = Session()SQLAlchemy创建表,及简单的CRUD1.创建表# 1. 创建连接from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1/test?charset=utf8')# 2. 创建基类, 相当于 django orm中的model.modelfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()from sqlalchemy import Column,Integer,String# 3. 创建表模型class User(Base):__tablename__ = 'users'id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)name = Column(String(32))def __repr__(self):return Base.metadata.create_all(engine)2.单表的CRUD增加数据from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1/test?charset=utf8')from sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(bind=engine)db_session = Session()# 1. 添加单条数据# u = User(name='⽤户1')# db_session.add(u)# 2. 添加多条数据db_session.add_all([User(name='⽤户2'),User(name='⽤户3'),])# 结束记得提交,数据才能保存在数据库中db_mit()# 关闭会话db_session.close()查询数据from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1/test?charset=utf8')from sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(bind=engine)db_session = Session()# 查询⽤户表中所有⽤户user_all = db_session.query(User).all()# where条件查询user = db_session.query(User).filter(User.id>=2).all()# 取出⼀条数据user = db_session.query(User).filter(User.id>=2).first()db_session.close()修改数据from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1/test?charset=utf8')from sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(bind=engine)db_session = Session()# 更新单条数据res = db_session.query(User).filter(User.id==20).update({"name":"新⽤户"})db_mit()db_session.close()# 更新多条数据res2 = db_session.query(User).filter(User.id<=20).update({"name":"修改⽤户"})print(res) # 这⾥结果的数字是更新的⾏数db_mit()db_session.close()删除数据from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1/test?charset=utf8')from sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(bind=engine)db_session = Session()res = db_session.query(User).filter(User.id==20).delete()db_mit()db_session.close()复杂条件查询# 1.and_ or_ 条件查询from sqlalchemy.sql import and_,or_ret = db_session.query(User).filter(and_(User.id>3,=='xxx')).all()ret2 = db_session.query(User).filter(or_(User.id<2,=='xxx')).all()# 2. 查询所有数据res = db_session.query(User).all()# 3. 查询数据,指定查询数据列加⼊别名r3 = db_session.query(bel('username'),User.id).firset()print(r2.id,ername)# 4. 筛选条件格式r4 = db_session.query(User).filte(='xxx').all()r5 = db_session.query(User).filter_by(name='xxx').first()# 6. 原⽣sql查询r6 = db_session.query(User).from_statement(text("select * from User where name=:name")).params(name='xxx').all()# 7. 筛选查询列, query的时候不再使⽤User ORM对象,⽽是使⽤来对内容进⾏选取user_list = db_session.query().all()print(user_list)for row in user_list:print()# 8. 复杂查询from sqlalchemy.sql import textuser_list = db_session.query(User).filter(text('select * from User id<:value and name=:name')).params(value=3,name='xxx') # 9. 排序user_list = db_session.query(User).order_by(User.id.desc()).all()# 10. between 查询⼤于1⼩于3的ret = session.query(User).filter(User.id.between(1, 3), == 'xxx').all()# 11. in 只查询id等于1,3,4的ret = session.query(User).filter(User.id.in_([1,3,4])).all()# 12. 取反查询不等于1,3,4的ret = session.query(User).filter(~User.id.in_([1,3,4])).all()# 13. ⼦查询ret = session.query(User).filter(User.id.in_(session.query(User.id).filter_by(name='xxx'))).all()# 14. 通配符ret = db_session.query(User).filter(~.like('e%')).all()# 15. 限制ret = db_session.query(User)[1:2]# 16. 分组from sqlalchemy.sql import funcret = db_session.query(User).group_by(User.extra).all()ret = db_session.query(func.max(User.id),func.sum(User.id),func.min(User.id)).group_by().having(func.min(User.id) >2).all()复杂修改数据#⾼级版更新操作from my_create_table import User,enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(engine)db_session = Session()#直接修改db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({"name" : "xxx"})#在原有值基础上添加⽅式1, 名字后⾯加后缀db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({: + "后缀"}, synchronize_session=False)#在原有值基础上添加⽅式2, 年龄加⼀岁db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({"age": User.age + 1}, synchronize_session="evaluate")db_mit()3.⼀对多的操作外键 Foreignkey1.创建数据表及外键关系from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1/test?charset=utf8')from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKeyfrom sqlalchemy.orm import relationshipclass Scholl(Base):__tablename__ = 'school'id = Column(Integer,primary_key=True)name = Column(String(32))class Student(Base):__tablename__ = 'student'id = Column(Integer,primary_key=True)name = Column(String(32))# 关联字段,让class_id 与 class 的 id 进⾏关联,主外键关系(这⾥的ForeignKey⼀定要是表名.id不是对象, 这是数据库层⾯的 school_id = Column(Integer,ForeignKey('school.id'))# orm层⾯的关系,数据库中不存在这个字段to_school = relationship("School",backref='to_student')Base.metadata.create_all(engine)添加数据from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1/test?charset=utf8')from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKeyfrom sqlalchemy.orm import relationshipclass School(Base):__tablename__ = 'school'id = Column(Integer,primary_key=True)name = Column(String(32))class Student(Base):__tablename__ = 'student'id = Column(Integer,primary_key=True)name = Column(String(32))# 关联字段,让class_id 与 class 的 id 进⾏关联,主外键关系(这⾥的ForeignKey⼀定要是表名.id不是对象 school_id = Column(Integer,ForeignKey('school.id'))to_school = relationship("School",backref='to_student')# Base.metadata.create_all(engine)from sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(engine)db_session = Session()# 正向添加字段s = Student(name='⼩明',to_school=School(name='太阳⼩学'))s2 = Student(name='⼩亮',to_school=db_session.query(School).filter(=='太阳⼩学').first()) db_session.add(s)# 反向添加字段school = School(name='⽉亮⼩学')school.to_student=[Student(name='xxx1'),Student(name='xxx2')]db_session.add(school)db_mit()查询数据# 正向查询student_list = db_session.query(Student).all()for stu in student_list:print(,stu.to_)# 反向查询school_list = db_session.query(School).all()for school in school_list:print(,end='')for s in school.to_student:print()修改数据school = db_session.query(School).filter(=='太阳⼩学').first()db_session.query(Student).filter(Student.school_id==school.id).update({'name':'太阳⼩学⽣'})db_mit()删除数据school = db_session.query(School).filter(=='太阳⼩学').first()db_session.query(Student).filter(Student.id==school.id).delete()db_mit()db_session.close()3. 多对多关系创建表及关系from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1/test',encoding='utf8')from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()from sqlalchemy import Integer,Column,String,ForeignKeyfrom sqlalchemy.orm import relationshipclass Boy(Base):__tablename__ = 'boy'id = Column(Integer,primary_key=True)name = Column(String(16))to_girl = relationship('Boy',secondary='hotel',backref='to_boy')class Girl(Base):__tablename__ = 'girl'id = Column(Integer,primary_key=True)name = Column(String(16))class Hotel(Base):__tablename__ = 'hotel'id = Column(Integer,primary_key=True)boy_id = Column(Integer,ForeignKey('boy.id'))girl_id = Column(Integer,ForeignKey('girl.id'))Base.metadata.create_all(engine)基于relationship增加数据多对多boy = Boy(name='男孩1')boy.b_to_g = [Girl(name='⼥1'),Girl(name='⼥2')]db_session.add(boy)db_mit()基于relationship查询数据多对多# 创建连接from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1/test?charset=utf8') from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base# 创建基类Base = declarative_base()from sqlalchemy import Integer,Column,String,ForeignKeyfrom sqlalchemy.orm import relationship# 创建表关系class Boy(Base):__tablename__ = 'boy'id = Column(Integer,primary_key=True)name = Column(String(16))b_to_g = relationship('Girl',secondary='hotel',backref='g_to_b')class Girl(Base):__tablename__ = 'girl'id = Column(Integer,primary_key=True)name = Column(String(32))def __repr__(self):return class Hotel(Base):__tablename__ = 'hotel'id = Column(Integer,primary_key=True)boy_id = Column(Integer,ForeignKey('boy.id'))girl_id = Column(Integer,ForeignKey('girl.id'))# Base.metadata.create_all(engine)from sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(engine)db_session = Session()# 正向查询res = db_session.query(Boy).all()for boy in res:print(boy.id,,boy.b_to_g)# 反向查询res = db_session.query(Girl).first()for boy in res.g_to_b:print(boy.id,)。
sqlalchemy多对多关系
sqlalchemy多对多关系⼀、前⾔ 多对多的关系是⼀张表可以关联多张表。
现在来设计⼀个能描述“图书”与“作者”的关系的表结构，需求是1. ⼀本书可以有好⼏个作者⼀起出版2. ⼀个作者可以写好⼏本书⼆、表结构和数据book_m2m_author表由author表和book表⽣成三、事例from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, DATE, ForeignKeyfrom sqlalchemy.orm import relationshipfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import create_engine# 如果插⼊数据有中⽂，需要指定 charset=utf8engine = create_engine("mysql+pymysql://bigberg:111111@172.16.200.49:3306/study?charset=utf8", encoding='utf-8')Base = declarative_base() # 创建orm基类Base.metadata.create_all(engine)# 这个表的创建后，不需要维护book_m2m_author = Table("book_m2m_author", Base.metadata,Column("id", Integer, primary_key=True),Column('books_id', Integer, ForeignKey("books.id")),Column('authors_id', Integer, ForeignKey("authors.id")))class Book(Base):__tablename__ = "books"id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(64))pub_date = Column(DATE)authors = relationship("Author", secondary='book_m2m_author', backref="books") def__repr__(self):return class Author(Base):__tablename__ = "authors"id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(32))def__repr__(self):return # 创建表Base.metadata.create_all(engine)创建表mysql> desc authors;+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || name | varchar(32) | YES | | NULL | |+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+2 rows in set (0.00 sec)mysql> desc books;+----------+-------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+----------+-------------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || name | varchar(64) | YES | | NULL | || pub_date | date | YES | | NULL | |+----------+-------------+------+-----+---------+----------------+3 rows in set (0.00 sec)mysql> desc book_m2m_author;+------------+---------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+---------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || books_id | int(11) | YES | MUL | NULL | || authors_id | int(11) | YES | MUL | NULL | |+------------+---------+------+-----+---------+----------------+3 rows in set (0.00 sec)表结构四、插⼊数据# -*- coding: UTF-8 -*-import m2m_ormfrom m2m_orm import Authorfrom m2m_orm import Bookfrom sqlalchemy.orm import sessionmaker# 创建session会话Session_class = sessionmaker(bind=m2m_orm.engine) # ⽣成session实例session = Session_class()b1 = Book(name="python学习", pub_date="2018-01-01") b2 = Book(name="linux学习", pub_date="2018-02-01") b3 = Book(name="mysql学习", pub_date="2018-03-01") a1 = Author(name="Jack")a2 = Author(name="Jerru")a3 = Author(name="Marry")b1.authors = [a1,a2]b2.authors = [a2,a3]b3.authors = [a1,a2,a3]session.add_all([b1,b2,b3,a1,a2,a3])mit()插⼊数据mysql> select * from books;+----+--------------+------------+| id | name | pub_date |+----+--------------+------------+| 1 | python学习 | 2018-01-01 || 2 | mysql学习 | 2018-03-01 || 3 | linux学习 | 2018-02-01 |+----+--------------+------------+3 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from authors;+----+-------+| id | name |+----+-------+| 1 | Jack || 2 | Marry || 3 | Jerru |+----+-------+3 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from book_m2m_author;+----+----------+------------+| id | books_id | authors_id |+----+----------+------------+| 1 | 2 | 1 || 2 | 2 | 3 || 3 | 2 | 2 || 4 | 3 | 3 || 5 | 3 | 2 || 6 | 1 | 1 || 7 | 1 | 3 |+----+----------+------------+7 rows in set (0.00 sec)数据内容五、查询数据# -*- coding: UTF-8 -*-import m2m_ormfrom m2m_orm import Authorfrom m2m_orm import Bookfrom sqlalchemy.orm import sessionmaker# 创建session会话Session_class = sessionmaker(bind=m2m_orm.engine)# ⽣成session实例session = Session_class()print("通过作者表查关联书".center(30, '-'))author_obj = session.query(Author).filter(=='Jack').first()print(author_, author_obj.books, author_obj.books[0].pub_date)print("通过书表查关联作者".center(30, '-'))book_obj = session.query(Book).filter(Book.id==2).first()print(book_, book_obj.authors)# 输出----------通过作者表查关联书-----------Jack [python学习, mysql学习] 2018-01-01----------通过书表查关联作者-----------mysql学习 [Jack, Marry, Jerru]查询数据六、删除数据 删除数据时不⽤管boo_m2m_authors ， sqlalchemy会⾃动帮你把对应的数据删除 6.1 通过书删除作者author_obj = session.query(Author).filter(=='Jack').first()book_obj = session.query(Book).filter(Book.id==2).first()print(author_)print(book_obj.authors)book_obj.authors.remove(author_obj)print(book_obj.authors)mit()# 输出Jack[Jack, Marry, Jerru][Marry, Jerru] 6.2 直接删除作者author_obj = session.query(Author).filter(=='Jack').first()print(author_)session.delete(author_obj)mit()mysql> select * from authors;+----+-------+| id | name |+----+-------+| 2 | Marry || 3 | Jerru |+----+-------+2 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from books;+----+--------------+------------+| id | name | pub_date |+----+--------------+------------+| 1 | python学习 | 2018-01-01 || 2 | mysql学习 | 2018-03-01 || 3 | linux学习 | 2018-02-01 |+----+--------------+------------+3 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from book_m2m_author; +----+----------+------------+| id | books_id | authors_id |+----+----------+------------+| 2 | 2 | 3 || 3 | 2 | 2 || 4 | 3 | 3 || 5 | 3 | 2 || 7 | 1 | 3 |+----+----------+------------+5 rows in set (0.00 sec)# 这是直接将作者从表中删除了。
sqlalchemy 语法
SQLAlchemy 是一个Python 的SQL 工具包和对象关系映射(ORM) 系统，它为数据库交互提供了丰富的功能。
以下是SQLAlchemy 的一些基本语法和概念：创建引擎：pythonfrom sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('sqlite:///example.db')创建表：pythonfrom sqlalchemy import Column, Integer, Stringfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()class User(Base):__tablename__ = 'users'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String)fullname = Column(String)nickname = Column(String)插入数据：pythonfrom sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()new_user = User(name='new', fullname='New User', nickname='newbie')session.add(new_user)mit()查询数据：pythonusers = session.query(User).filter_by(name='new').all()更新数据：pythonuser = session.query(User).filter_by(name='new').first()user.fullname = 'Updated Full Name'mit()删除数据：pythonuser = session.query(User).filter_by(name='new').first()session.delete(user)mit()关联表：使用关系（relationship）来定义两个表之间的关系。
Python之路第十三天，高级（7）-详述数据库一对多，多对多表关系的设计以及如何查询
Python之路第⼗三天，⾼级（7）-详述数据库⼀对多，多对多表关系的设计以及如何查询⼀对多表设计和查询⽅法#!/usr/bin/env python3# Author: Zhangxunanfrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index, Tablefrom sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship# 连接数据库engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test", max_overflow=5)# 创建基类，所有创建表的类都要继承这个基类Base = declarative_base()# 创建会话，通过会话去操作数据库Session = sessionmaker(bind=engine)session = Session()# ⼀对多关系（⼀个组可以有很多⼈，⼀个⼈只能属于⼀个组）class Group(Base):__tablename__ = 'groups'nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)caption = Column(String(32))class User(Base):__tablename__ = 'users'nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)username = Column(String(32))group_id = Column(Integer, ForeignKey('groups.nid'))group = relationship("Group", backref='user')def init_db():"""通过上⾯的类创建表:return: None"""Base.metadata.create_all(engine)def drop_db():"""删除表:return: None"""Base.metadata.drop_all(engine)# 插⼊数据# session.add_all([# Group(caption='SA'),# Group(caption='DEV'),# Group(caption='TEST'),# Group(caption='DBA')# ])# mit()# session.add_all([# User(username='tom', group_id=1),# User(username='jerry', group_id=1),# User(username='jack', group_id=2),# User(username='rose', group_id=3),# User(username='eric', group_id=4),# User(username='james', group_id=4)# ])## mit()# 输出原⽣sqlsql = session.query(ername, Group.caption).join(Group, isouter=True).filter(ername == 'jack')print(sql)# 查询jack属于哪个组ret = session.query(ername, Group.caption).join(Group, isouter=True).filter(ername == 'jack').first() print(ret)# 输出原⽣sqlsql = session.query(ername, Group.caption).join(Group, isouter=True)print(sql)# 查询所有⽤户分别属于哪个组ret = session.query(ername, Group.caption).join(Group, isouter=True).all()print(ret)# 输出原⽣sqlsql = session.query(ername, Group.caption).join(Group, isouter=True).filter(Group.caption == 'SA')print(sql)# 查询SA组有哪些⼈ret = session.query(ername, Group.caption).join(Group, isouter=True).filter(Group.caption == 'SA').all() print(ret)# 正向查询 (group = relationship("Group", backref='user'),通过这⼀句建⽴关系，然后可以通过这种关系查询更⽅便) # 查询jack⽤户属于哪个组ret = session.query(User).filter(ername == 'jack').first()print(ername, ret.group.caption)# 查询所有⽤户分别属于哪个组ret = session.query(User).all()for obj in ret:# obj代指user表的每⼀⾏数据# obj.group代指group对象，print(obj.nid, ername, obj.group.caption)# 反向查询# 查询SA组有哪些⼈obj = session.query(Group).filter(Group.caption == 'SA').first()# obj 指代groups表⾥组名为SA的那⼀⾏数据# er 指代users对象（组为SA的⽤户数据）for item in er:print(ername, end=' ')多对多的表设计和查询⽅法#!/usr/bin/env python3# Author: Zhangxunanfrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index, Tablefrom sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship# 连接数据库engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test", max_overflow=5)# 创建基类，所有创建表的类都要继承这个基类Base = declarative_base()# 创建会话，通过会话去操作数据库Session = sessionmaker(bind=engine)session = Session()# 多对多(需要第三张表，专门⽤来存关系,⼀个⽤户可以登录多个服务器，⼀个服务器上可以有多个⽤户)class HostToHostUser(Base):__tablename__ = 'host_to_host_user'nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)host_id = Column(Integer, ForeignKey('host.nid'))host_user_id = Column(Integer, ForeignKey('host_user.nid'))class Host(Base):__tablename__ = 'host'nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)hostname = Column(String(32))port = Column(String(32))ip = Column(String(32))host_user = relationship('HostUser', secondary=lambda: HostToHostUser.__table__, backref='host')class HostUser(Base):__tablename__ = 'host_user'nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)username = Column(String(32))def init_db():"""通过上⾯的类创建表:return: None"""Base.metadata.create_all(engine)def drop_db():"""删除表:return: None"""Base.metadata.drop_all(engine)# session.add_all([# Host(hostname='web1', port='22', ip='192.168.1.65'),# Host(hostname='web2', port='22', ip='192.168.1.66'),# Host(hostname='web3', port='22', ip='192.168.1.67'),# Host(hostname='web4', port='22', ip='192.168.1.68'),# Host(hostname='web5', port='22', ip='192.168.1.69'),# ])# mit()# session.add_all([# HostUser(username='root'),# HostUser(username='tom'),# HostUser(username='jerry'),# HostUser(username='jack'),# HostUser(username='rose'),# ])# mit()# session.add_all([# HostToHostUser(host_id=1, host_user_id=1),# HostToHostUser(host_id=1, host_user_id=2),# HostToHostUser(host_id=1, host_user_id=3),# HostToHostUser(host_id=2, host_user_id=2),# HostToHostUser(host_id=2, host_user_id=4),# HostToHostUser(host_id=2, host_user_id=3),# ])# mit()# 需求：获取web1服务器中的所有⽤户# 原始⽅式需要经过三步：# 第⼀步：查询web1的服务器IDhost_obj = session.query(Host).filter(Host.hostname == 'web1').first()print(host_obj.nid)# 第⼆步：查询第三张表（关系表）查询所有⽤户的ID host_id == host_obj.nidhost_2_host_user = session.query(HostToHostUser.host_user_id).filter(HostToHostUser.host_id == host_obj.nid).all() uids = list(zip(*host_2_host_user))[0]print(uids)# 第三步：根据⽤户ID查找所有⽤户users = session.query(ername).filter(HostUser.nid.in_(uids)).all()users = [x[0] for x in users]print(users)# 当然也可以把上⾯三步合成⼀个sql，但太长了# 正向查询# host_user = relationship('HostUser', secondary=lambda: HostToHostUser.__table__, backref='host')# 上⾯这个话的意思是说给通过第三张表HostToHostUser给HostUser表建⽴关系# host_obj是⼀个对象，是表⽰hostname=='web1'的那⼀⾏数据 host_obj.nid为web1的nidhost_obj = session.query(Host).filter(Host.hostname == 'web1').first()for item in host_obj.host_user:print(ername, end=' ')# 需求2：获取tom⽤户可以登录哪些服务器# 原始⽅式需要经过三步# 第⼀步：查询tom⽤户的iduser_obj = session.query(HostUser).filter(ername == 'tom').first()print(user_obj.nid)# 第⼆步：查询第三张表(关系表)，查询所有服务器的ID, 条件是 user_obj.nid == host_user_idhost_ids = session.query(HostToHostUser.host_id).filter(HostToHostUser.host_user_id == user_obj.nid).all()host_ids = list(zip(*host_ids))[0]print(host_ids)# 第三步: 根据服务器ID查找服务器hostnamehosts = session.query(Host).filter(Host.nid.in_(host_ids)).all()hosts = [x.hostname for x in hosts]print(hosts)# 反向查询# host_user = relationship('HostUser', secondary=lambda: HostToHostUser.__table__, backref='host') # 上⾯这个话的意思是说给通过第三张表HostToHostUser给HostUser表建⽴关系host_user_obj = session.query(HostUser).filter(ername == 'tom').first()for item in host_user_obj.host:print(item.hostname, end=' ')print()。
SQLAlchemy外键的使用
SQLAlchemy外键的使⽤orm可以将数据库存储的数据封装成对象，同时，如果封装的好的话，所有的数据库操作都可以封装到对象中。
这样的代码在组织结构上会⾮常的清晰，并且相对与使⽤sql语句在sql注⼊⽅⾯会极具降低。
SQLAlchemy中的映射关系有四种，分别是⼀对多，多对⼀，⼀对⼀，多对多实现这种映射关系只需要外键(ForeignKey),和relationship⼀对多：from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, CHARfrom sqlalchemy import ForeignKeyfrom sqlalchemy.orm import relationship, backrefBase = declarative_base()class Parent(Base):__table__ = "parent"id = Column(Integer, Primary_key=True)name = Column(CHAR(50))child = relationship("child", backref="parent")class Child(Base):__table__ = "child"id = Column(Integer, Primary_key=True)name = Column(CHAR(50))parent_id = Column(Integer,ForeignKey('parent.id'))多对⼀：（建议）from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, CHARfrom sqlalchemy import ForeignKeyfrom sqlalchemy.orm import relationship, backrefBase = declarative_base()class Parent(Base):__table__ = "parent"id = Column(Integer, Primary_key=True)name = Column(CHAR(50))class Child(Base):__table__ = "child"id = Column(Integer, Primary_key=True)name = Column(CHAR(50))parent_id = Column(Integer,ForeignKey('parent.id'))parent = relationship("parent", backref="child")。
sql 多对多 实现原理
sql 多对多实现原理SQL多对多关系是关系数据库中非常常见的一种关系类型，它用于描述两个实体之间存在多对多的关系。
在SQL中，我们可以通过中间表的方式来实现多对多关系。
在多对多关系中，通常存在两个实体表和一个中间表。
假设我们有两个实体表A和B，它们之间存在多对多的关系。
为了实现这个关系，我们需要创建一个中间表，该表包含两个外键，分别指向实体表A和B的主键。
具体步骤如下：1. 创建实体表A和B：首先，我们需要创建两个实体表A和B。
这两个表分别用于存储实体A和实体B的信息。
2. 创建中间表：接下来，我们需要创建一个中间表，该表用于存储实体A和实体B之间的关系。
中间表包含两个外键，分别指向实体表A和B的主键。
3. 建立外键关系：在中间表中，我们需要建立外键关系，将中间表的外键与实体表A和B的主键相关联。
这样，就可以确保中间表中的关系是有效的。
4. 插入数据：插入数据时，我们需要同时向实体表A和B中插入数据，并在中间表中插入对应的关系数据。
这样，就可以实现实体A和实体B之间的多对多关系。
5. 查询数据：查询多对多关系时，我们可以通过连接中间表、实体表A和实体表B来获取所需的数据。
通过联合查询，我们可以根据需要获取实体A和实体B的相关信息。
通过上述步骤，我们可以实现SQL中的多对多关系。
这种关系可以很好地描述实际世界中存在的复杂关系，提供了更灵活的数据模型。
在数据库设计中，多对多关系常常用于解决实体之间的复杂关联问题。
需要注意的是，多对多关系可能导致数据冗余和一致性问题。
因此，在设计数据库时，我们需要仔细考虑实体之间的关系，并选择合适的关系模型。
同时，我们还需要注意数据插入和查询的效率，尽量避免性能问题的出现。
总结起来，SQL多对多关系是一种常见的关系类型，通过中间表的方式可以实现实体之间的多对多关系。
在数据库设计和查询中，我们需要注意关系的建立和查询效率，以及避免数据冗余和一致性问题的出现。
通过合理的数据库设计和查询操作，可以更好地满足实际需求，并提高系统的性能和可扩展性。
dependencyset用法
DependencySet是一种用于管理依赖关系的类，通常用于对象关系映射（ORM）框架中，例如在SQLAlchemy中。
DependencySet具有以下特点：1. 它是一种集合，可以存储多个依赖对象。
2. 它提供了添加、删除和查询依赖对象的方法。
3. 它可以通过依赖关系来维护对象之间的关联。
在SQLAlchemy中，DependencySet可以用于管理对象之间的关联关系，例如一对多、多对一和一对一的关系。
它可以通过调用add、remove和contains等方法来添加、删除和查询依赖对象。
以下是一个示例代码，演示了如何使用DependencySet来管理对象之间的关联关系：from sqlalchemy.orm import dependencyclass User(object):passclass Order(object):passdependency_set = dependency.DependencySet()# 添加依赖关系dependency_set.add(User, Order)# 查询依赖关系if dependency_set.contains(User):print("User is in the dependency set.")else:print("User is not in the dependency set.")# 删除依赖关系dependency_set.remove(User, Order)在上述示例中，我们首先导入了dependency模块，并创建了一个DependencySet对象。
然后，我们使用add方法将User和Order添加到依赖集中。
接着，我们使用contains方法来检查User是否存在于依赖集中。
最后，我们使用remove方法将User和Order从依赖集中删除。
请注意，DependencySet的具体用法可能因ORM框架的不同而有所差异。
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在SQLAlchemy 中，创建一对多（one-to-many）和多对多（many-to-many）关系需要使用不同的语法。
1. 一对多关系：
```python
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship
class Parent(Base):
__tablename__ = 'parent'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
children = relationship('Child', back_populates='parent')
class Child(Base):
__tablename__ = 'child'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id')) ```
在上述示例中，`Parent` 类有一个`children` 属性，它表示与该父对象相关联的子对象列表。
`Child` 类有一个`parent_id` 列，它表示父对象的`id`。
通过这种设置，一个父对象可以与多个子对象相关联，而每个子对象只能与一个父对象相关联。
2. 多对多关系：
```python
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Table, ForeignKey from sqlalchemy.orm import relationship, secondary
association_table = Table(
'association', Base.metadata,
Column('left_id', Integer, ForeignKey('left.id')),
Column('right_id', Integer, ForeignKey('right.id'))
)
class Left(Base):
__tablename__ = 'left'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
related = relationship('Right', secondary=association_table)
class Right(Base):
__tablename__ = 'right'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
```
在上述示例中，`Left` 类有一个`related` 属性，它表示与该左对象相关联的右对象列表。
`association_table` 是一个辅助表，用于存储左对象和右对象之间的关联关系。
通过将`association_table` 定义为辅助表，并使用`secondary` 参数将其与`Left` 和`Right` 类关联起来，可以实现多对多关系。
每个左对象可以与多个右对象相关联，每个右对象也可以与多个左对象相关联。