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sqlalchemy 一对多和多对多的创建语法

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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）

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

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

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？

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

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 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。

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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。

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