Flask 数据库SQLAlchemy

一、概念理解

ORM(Object Relationnal Mapping) 对象映射关系，简单来说，就是不在数据库里直接进行操作，而是在项目开发里完成数据库的增删改查操作，将面向对象语言程序中的对象自动持久化到关系数据库中。
SQLAlchemy是flask框架的插件，用于连接数据库的工具

二、操作步骤

安装SQLAlchemy插件：pip install flask_sqlalchemy 导入：from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
连接数据库格式（以mysql为例,连接不同数据库有不同的格式要求，应具体情况具体分析）：
mysql+pymysql://用户名:密码@数据库IP:端口/数据库名?charset=utf8
eg.
SQLALCHEMY_DATABASE_URI='mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/myblog?charset=utf8'
定义数据库模型（model）
通过定义一个类来设计数据库模型，完成数据表（包括字段、外键、主键等）的设计，常用的字段类型有Integer、String、DataTime、Boolean,例子如下：

需要注意几点：
(1)类的属性名默认为字段名
(2)类名的小写默认对应数据库表名，也可以指定表明，__tablename__
(3)熟记字段的几个属性：id、primary_key、unique、index、default
完成数据库的映射工作：初始化、迁移、更新
在项目程序中完成了对数据库的设计后，是时候更新到数据库中去了，主要分三个步骤：
（1）初始化：flask db init，首次生成数据库迁移文件
（2）迁移：flask db migrate，完成数据库迁移的脚本工作
（3）更新：flask db upgrade，完成数据库的更新工作，此项操作如果数据库有可视化操作软件的话，可以直接看到变化，如没有的话通过输入命令也可以查询
数据库操作：CRUD 增删改查
（1）Create增加：
创建类的实例对象，添加新创建的记录到数据库会话，提交数据库会话，eg.

（2）Read获取：
从数据库中获取相关数据，有这样的公式：<模型类>.query.<过滤方法>.<查询方法>
过滤方法可以获得更精确的查询，主要有filter、filter_by(以关键字表达式的方式)
查询方法主要包括all()、first()、one()、get()等，具体方法怎么用自己查哈，这里只是给出一个知识框架
User.query.filter_by(username='Susan').first()
（3）Update更新
直接赋值给字段属性就可以改变字段值，然后调用db.session.commit()
（4）Delete删除
跟增加差不多，把add()，改为delete(),eg .
db.session.delete(user)
db.session.commit()

可以将CRUD的语句应用到视图函数中去。

三、定义关系

关系型数据库最重要的就是表与表之间的关系，在设计数据库的时候如果设计的好可以满足大部分的功能需求，所以有必要学好这块，数据库关系有一对多、多对多、多对一

一对多。在多的这边定义外键，在一的这边定义映射关系
（1）定义外键：用来在A表存储B表的主键值以便和B表建立联系的关系字段。eg.db.ForeignKey('author.id')
（2）定义映射关系。主要使用了db.relationship（）函数，常用的SQLAlchemy关系函数参数有back_populates、back、lazy等。
多对一：外键和关系属性都定义在“多”这一侧。
eg.市民和城市属于多对一关系，在市民这边定义外键city_id，和关系“City”
一对一。分别在两表之间建立关系属性db.relationship()，并随便在一方定义外键db.ForeignKey()
多对多。两表之间无法直接建立外键和关系属性，需要额外添加一个关联表来处理。关联表不存储数据，只用来存储关系两侧模型的外键对应关系。