Flask数据库学习
数据库学习
@(Flask)
- 关系型数据库（SQL数据库）
- 文档数据库和键值对数据库 （NoSQL）
SQL数据库
表是关键。用表可以模拟程序中不同的实体。
- 主键：各行的唯一标识符。
- 外键：引用同一个表或不同表中的某行的主键。
表的列是固定的，所以这个可以对应到程序中的属性值。
关系型数据库复杂的地方在于联表查询。
NoSQL数据库
一般使用集合代替表。
使用文档代替记录。
NoSQL的设计方式使得联结变得困难。
所以NoSQL的设计很多地方需要反规范化操作，才能保证效率，但是数据重复是难以避免的了。
SQL or NoSQL
SQL数据库擅长处理：高效且紧凑的形式存储结构化数据。这种数据库需要花费大量精力保证数据库的一致性。
NoSQL数据库：放宽了对一致性的要求，获得了性能上的优势。
划重点：中小程序来说，SQL和NoSQL数据库都OK，且性能相当。
Python的数据库框架
Flask不限制使用何种类型的数据库包。
- MySQL
- Postgres
- SQLite
- Redis
- MonogoDB
- CouchDB
这些具体的数据库包。
数据库抽象层代码包
- SQLAlchemy
- MongoEngine
通过这些包可以处理高等级的Python对象。
选择考量因素
- 易用性：将高层的面向对象的操作转换为数据路指令。
- ORM : 对象关系映射
- ODM：对象文档映射
- 性能
- 可移植性
- Flask集成度：专门为Flask开发的扩展是首选。
Flask-SQLAlchemy
强大的关系型数据库框架。且提供了ORM，也有原生的SQL功能。
安装：pip install flask-sqlalchemy
数据库URL：
- MySQL :
mysql://username:password@hostname/database - Postgres :
postgresql://username:password@hostname/database - SQLite(Unix) :
sqlite:////absolute/path/to/database - SQLite(Windows) :
sqlite:///c:/absolute/path/to/database
以MySQL为例，hostname是MySQL服务所在的主机。
可以是:
- localhost
- 远程服务器
数据库服务器上可以托管多个数据库，所以要指定databasename。
可以看到SQLite没有hostname，username, password，因为SQLite不用服务器，是本地的数据库服务，安卓手机就用的是SQLite数据库。
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy #引入数据库管理包
basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///' + os.path.join(basedir,'data.sqlite')
db = SQLAlchemy(app)db是SQLAlchemy类实例，表示的就是程序使用的数据库，通过db可以获得SQLAlchemy提供的所有功能。
定义模型
模型的含义：程序使用的持久化实体。
一般来说，数据库的天然属性就是持久化。
ORM下，模型是一个Python类，类的属性对应到数据库表中的列。
SQLAlchemy创建的数据库实例为模型提供了：
- 一个基类
- 一系列辅助类和辅助函数
用于定义模型的结构。
#定义模型
class Role(db.Model):
__tablename__ = 'roles'
id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
name = db.Column(db.String(64),unique=True)
def __repr__(self):
return '' % self.name类变量__tablename__定义在数据库中说那个的表名。
db.Column()类构造函数参数：
- 第一个参数是数据库列和模型属性的类型
- 第二个参数是可选配置选项
第一个参数类型不列举了，重点看第二个可选参数。
- primary_key 设置为True，表示这是主键
- unique 设置为True，表示这列不允许出现重复的值
- index 设置为True，为这列创建索引，提升查询效率
- nullable 设置为True，允许使用空值，反之，不允许用空值
- default 定义默认值
__repr__()函数返回一个具有可读性的字符串表示模型，用于调试和测试。
关系
关系型数据库使用关系将不同的表中的行联系起来。
#在Role类中定义
users = db.relationship('User',backref='role')
#role_id位于users表中，这个是外键
role_id = db.Column(db.Integer,db.ForeignKey('roles.id'))db.relationship()第一个参数表明这个关系的另一端是哪个模型，如果模型尚未定义，可使用字符串形式执行。
backref参数向User模型中添加一个role属性。从而定义反向关系：通过这个属性可以替代role_id访问Role模型。此时可以获取的是模型对象，不是外键的值。
注：关于反向关系的理解，可以点击参考相关解释。
定义关系时常用的配置选项：
- backref : 在关系的另一个模型中添加反向引用
- primaryjoin : 明确指定两个模型之间使用的联结条件，只在模棱两可的关系中需要指定。
- lazy : 指定如何加载相关记录。可选值有：
select首次访问时按需加载immediate源对象加载后就加载joined加载记录但使用联结subquery立即加载，但使用子查询noload永不加载dynamic不加载记录，但提供加载记录的查询
- uselist 若设为false，不使用列表，而使用标量值
- order_by 指定关系中记录的排序方式
- secondary 指定多对关系中关系表的名字
- secondaryjoin SQLAlchemy无法自行决定时，指定多对多关系中的二级联结条件
注：上面这些不是特别清晰，需要在实例中阐述。
创建表
- 根据模型创建数据库
方法：db.create_all()函数
python hello.py shell
>>> from hello import db
>>> db.create_all()删除旧表：db.drop_all()
插入行
#同样在shell下
>>> from hello import Role, User
>>> admin_role = Role(name='Admin')
>>> mod_role = Role(name='Moderator')
>>> user_role = Role(name='User')
>>> user_john = User(username='john',role=admin_role)
>>> user_susan = User(username='susan',role=user_role)修改行
>>> admin_role.name = 'Administrator'
>>> db.session.add(admin_role)
>>> db.session.commit()删除行
>>> db.session.delete(mod_role)
>>> db.session.commit()查询行
SQLAlchemy为每个模型类都提供给了query对象。
最基本的查询是：Role.query.all()将返回表中的所有记录。
自然这个是很粗糙的，需要加条件过滤。
过滤器
进行更精确的数据库查询。
User.query.filter_by(role=user_role).all()
可以很方便查询SQLAlchemy生成的原生SQL查询语句：
>>> str(User.query.filter_by(role=user_role))将得到原生的SQL语句。
常用过滤器
- filter() 将过滤器添加到原查询，返回一个新查询
- filter_by() 把等值过滤器加到原查询上，返回一个新查询
- limit() 使用指定的值限制原查询返回的结果数量，返回一个新查询
- offset() 偏移查询返回的结果，返回一个新查询
- order_by() 根据指定条件对远程讯结果进行排序，返回一个新查询
- group_by() 根据指定条件对元查询结果进行分组，返回一个新查询
指定过滤器后，通过调用all()执行查询。
当然也有其他触发执行方法：
- all() 以列表形式返回查询的所有结果
- first() 返回查询的第一个结果，如果没有则返回None
- first_or_404() 返回查询的第一个结果，如果没有就终止请求，返回404错误响应
- get() 返回指定主键对应的行，没有则返回None
- get_or_404()
- count() 返回查询结果的数量
- paginate() 返回一个Pagniate对象，包含指定范围内的结果
视图函数中操作数据库
语法与上面在终端的用法相同。
集成Python shell
每次启动shell会话需要导入数据库实例和模型，为了避免重复，做些配置即可。
from flask_script import Shell
def make_shell_context():
return dict(app=app, db=db, User=User, Role=Role)
manager.add_command("shell",Shell(make_context=make_shell_context))用Flask-Migrate实现数据库迁移
用到再详谈。