Flask-SQLAlchemy - 会话如何与多个数据库一起工作？

Question

我正在开发一个 Flask 项目，我正在使用 Flask-SQLAlchemy。
我需要使用多个已经存在的数据库。
我创建了“app”对象和 SQLAlchemy 对象：

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy


app = Flask(__name__)
db = SQLAlchemy(app)

在配置中我设置了默认连接和附加绑定：

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'postgresql://pg_user:pg_pwd@pg_server/pg_db'
SQLALCHEMY_BINDS = {
    'oracle_bind': 'oracle://oracle_user:oracle_pwd@oracle_server/oracle_schema',
    'mssql_bind': 'mssql+pyodbc://msssql_user:mssql_pwd@mssql_server/mssql_schema?driver=FreeTDS'
}

然后我使用声明性系统创建表模型，并在需要时设置 __bind_key__ 参数表示该表位于哪个数据库中。
例如：

class MyTable(db.Model):
    __bind_key__ = 'mssql_bind'
    __tablename__ = 'my_table'
    
    id = db.Column(db.Integer, nullable=False, primary_key=True)
    val = db.Column(db.String(50), nullable=False)

以这种方式，一切正常，当我进行查询时，它会在正确的数据库上进行。

阅读 SQLAlchemy 文档和 Flask-SQLALchemy 文档我了解这些事情 （我把它们写下来以检查我是否理解正确）：

• 您可以通过会话处理事务。
• 在 SQLAlchemy 中，您可以将会话与特定引擎绑定。
• Flask-SQLAlchemy 在请求开始时自动创建会话 (scoped_session)，并在请求结束时销毁它
  

所以我可以这样做：

record = MyTable(1, 'some text')
db.session.add(record)
db.session.commit()

我无法理解当我们在 Flask-SqlAlchemy 中使用多个数据库时会发生什么，关于会话。

我验证了系统能够通过__bind_key__参数在正确的数据库中正确绑定表， 因此，我可以通过 db.session 在不同的数据库中插入数据，并且在提交时，所有内容都会被保存。

但是，我无法理解 Flask-SQLAlchemy 是创建多个会话（每个引擎一个会话）还是以不同的方式管理该事物。
在这两种情况下，如何引用特定数据库的会话/事务？
如果我使用db.session.commit()，系统会在所有相关数据库上提交，但如果我只想提交单个数据库，我该怎么办？
我会这样做：

db.session('mssql_bind').commit()

但我不知道该怎么做。

我还看到了一个 Flask-SQLAlchemy 实现，它应该可以简化这些情况的管理：

问题：https://github.com/mitsuhiko/flask-sqlalchemy/issues/107
实施：https://github.com/mitsuhiko/flask-sqlalchemy/pull/249

但我不知道如何使用它。

在 Flask-SQLAlchemy 中，如何专门为每个引擎管理会话？

Answer 1

Flask-SQLAlchemy 使用customized session 根据给定的__bind_key__ attribute in mapped class 处理绑定路由。实际上，它实际上将该键作为信息添加到创建的表中。换句话说，Flask 不会创建多个会话，每个绑定一个会话，而是根据绑定键路由到正确的可连接（引擎/连接）的单个会话。请注意，普通 SQLAlchemy 具有开箱即用的 similar functionality。

在这两种情况下，如何引用特定数据库的会话/事务？ 如果我使用db.session.commit()，系统会在所有涉及的数据库上进行提交，但如果我只想为单个数据库提交该怎么办？

在会话中使用会话拥有的连接来破坏和发布对特定数据库的提交可能不是一个好主意。会话是一个整体，keeps track of state 用于对象实例，在需要时刷新对数据库的更改等。这意味着会话处理的事务不仅仅是数据库事务，还有会话自己的事务。所有这些都应该作为一个提交和回滚。

另一方面，您可以创建新的 SQLAlchemy（或 Flask-SQLAlchemy）会话，可能是 join the ongoing transaction in one of the binds：

session = db.create_scoped_session(
    options=dict(bind=db.get_engine(app, 'oracle_bind'),
                 binds={}))

这就是拉取请求的内容。它允许使用现有的事务连接作为新的 Flask-SQLAlchemy 会话的 绑定。这在测试中非常有用，这可以从拉取请求的基本原理中看出。这样你就可以拥有一个“主”事务，例如可以回滚测试中完成的所有事情。

请注意，如果存在 bind_key，SignallingSession 始终会参考 db.get_engine() 方法。这意味着示例会话无法查询没有绑定键且在您的 oracle DB 上不存在的表，但仍可用于具有您的 mssql_bind 键的表。

另一方面，您链接到的问题确实列出了向特定绑定发出 SQL 的方法：

rows = db.session.execute(query, params,
                          bind=db.get_engine(app, 'oracle_bind'))

还列出了其他不太显式的方法，但显式优于隐式。