内容简介:SQL中的表关系一直是比较难理解的地方。同样SQLAlchemy也对他们做了实现,如果对SQL中的表关系理解透彻的话,这里也可以更容易理解。在相关联的表中,我们可以不创建表关联的定义,而只是单纯互相引用id即可。但是,查询和使用起来就要麻烦很多:可以看到,这样的效率非常低。
SQL中的表关系一直是比较难理解的地方。同样SQLAlchemy也对他们做了实现,如果对 SQL 中的表关系理解透彻的话,这里也可以更容易理解。
为什么需要定义Relationships
在相关联的表中,我们可以不创建表关联的定义,而只是单纯互相引用id即可。但是,查询和使用起来就要麻烦很多:
#给定参数User.name,获取该user的addresses # 参考知乎:https://www.zhihu.com/question/38456789/answer/90470689 def get_addresses_from_user(user_name): user = session.query(User).filter_by(name=user_name).first() addresses = session.query(Address).filter_by(user_id=user.id).all() return addresses
可以看到,这样的效率非常低。
好在原生的SQL就有relationship设置,SQLAlchemy将其引入到了ORM模型中。
它可以让我们只在表中声明表之间的关系,之后每次使用就完全无需手动 交叉搜索
,而是像对待一个表中的数据一样直接使用。
为什么不需要定义relationships?
经过实践返回来加的这一节:实践中的SQLAlchemy的"relationship"在一定程度上反而导致了整体表关联关系的极大复杂化,还有效率的极其低下。
如果你的数据库只有两个表的话,那么relationship随便定义随便用。如果只有几百条数据的话,那么也请随便玩。
但是,当数据库中有数十个表以上,单个关联层级就多过三个表以上层层关联,而且各个数据量以万为单位。那么,"relationship"会把整个人都搞垮,简直还不如手写SQL语句清晰好理解,并且效率也差在了秒级与毫秒级的区别上。
SQLAlchemy只能很轻松handle Many to Many
,但是如果是常见的 Many to Many to Many
,或者是 Many to Many to Many to Many
,那简直就是噩梦。
但是,我们都知道,项目做到一定程度,都会摆脱不了ORM。无论是自己造轮子还是用别人的,无论起点是不是纯SQL,终点都是ORM。
那么该怎么办呢?
网友的建议是:
用SQLAlchemy建立各种ORM类对象,不要用内置的关联,直接在查询的时候手动SQL语句!
经过实践,我的建议是:
- 容易SQL-Injection注入的地方,用SQLAlchemy的
query
- 创建ORM对象时候,用SQLAlchemy
- 多层关联的时候,不要用SQLAlchemy
- 查询的时候,用SQL
- 插入数据的时候,不要用SQLAlchemy。(官方都说明了插入百万级的时候,和SQL插件是秒级的)
relationship() 函数
参考官方文档:Linking Relationships with Backref
SQLAlchemy创建表关联时,使用的是 relationshi()
这个函数。
它返回的是一个类的属性,比如father类的 children
属性。但是,它实际上并没有在father表中创建任何叫children的列,而是自动帮你到相关联的children表中去找数据,让你用起来感觉没有差别而已。
这是非常方便的!
relationship()
这个函数的参数非常多,每一个参数都有很多内容需要理解。因为所有的表关联的形态,都是在这个函数里面定义的。
以下分别讲解。
Reference 正向引用
传统的方法,是在父类中定义一个 关系 relationship
或叫 正向引用 Reference
,子类只需定义一个外键。比如:
class Father(..): id = Column(..) children = relationship('Child') class Child(..): father_id = Column( Integer, ForeignKey('father.id') ) # 添加数据 daddy = Father() jason = Child() emma = Child() # 将孩子挂到父亲名下 daddy.children.append(jason) daddy.children.append(emma)
这样当每次我们使用 father.children
的时候,就会自动返回与这个father相关联的所有children了。
Back Reference 反向引用
单纯定义的 relationship('子类名')
只是一个正向引用,也就是只能让父类调用子对象。反过来,如果要问children他们的父亲是谁,就不行了。
所以,我们还需要一个 反向引用 (Back Reference)
的声明,让子对象能够知道父对象是谁。
定义方式是在父类的relationship(..)中加一个参数 backref
:
class Father(..): children = relationship( 'Child', backref='parent' )
注意:
- backref参数里面使用的随便写,主要用于之后子类的引用。
- backref参数是
双向性
的,意思是,只需要在父类中声明一次,那么父⇄子
的双向关系就确立了,不用再去子类中写一遍。
这时候,我们在添加就可以这样互相调用了:
>>> Jason = Child() >>> print( Jason.parent ) <__main__.Father object at 0x10222f860>
Bidirectional & Unidirectional Back Reference 双向和单向的反向引用
后来,SQLAlchemy发现这种只在一边定义双向性 backref
的方法有点不太直观,所以又添加了另一个参数 back_populates
参数,而这个back_populates参数是单向性的,也就是说:
你要确立双方向关系就必须在两边的类中都声明一遍。这样比较直观。
可以把 backref
和 back_populates
都读为"as",这样就好记忆了。
比如:
class Father(..): id = Column(..) children = relationship( 'Child', back_populates='parent' ) class Child(..): father_id = Column( Integer, ForeignKey('father.id') ) parent = relationship( 'Father', back_populates='children' )
注意: back_populates
要求父类子类的关系名称必须严格“对称”:
- 父类的relationship属性名
children
,必须对应子类的关系中的back_populates
中的值 - 子类的relationship属性名
parent
,必须对应父类的关系中的back_populates
中的值
这样一来利用 反向引用
参数创建的关系就确立了。但是注意,
无论用 backref
还是 back_populates
创建的关联,如果我们必须要为父子对象添加对象间的关联才能引用,否则谁也不知道谁是谁的父亲、儿子:
>>> daddy = Father() >>> son = Child() >>> daughter = Child() >>> daddy.children [] >>> son.parent None >>> daddy.children.append( son ) >>> daddy.children.append( daughter ) >>> daddy.children [ <Child ...>, <Child ...> ] >>> son.parent <Father ...>
另外:上面添加父子关系的时候,不光可以用 daddy.children.append
,
还可以在声明子对象的时候确定: son = Child( parent=daddy )
反向引用
参数对比:
-
backref
参数:双方向。在父类中定义即可。只能通过daddy.children.append()
方式添加子对象关联。 -
back_populates
参数:单方向。必须在父子类中都定义,且属性名称必须严格对称。还可以通过Child(parent=daddy)
的方式添加父对象关联。
SQL中的表关系
对应关系:
- One to Many 一对多:
- Many to One 多对一:
- Many to Many 多对多:
One to Many 一对多
建立一个 One-to-Many
的多表关联:
# ... class Person(Base): id = Column(...) name = Column(...) pets = relationship('Pet', backref='owner') # 上面这句是添加一关联,而不是实际的列 # 注意:1. 'Pet'是大写开头,因为指向了 Python 类,而不是数据库中表 # 2. backref是指建立一个不存在于数据库的“假列”, # 用于添加数据时候指认关联对象,代替传统id指定 class Pet(Base): id = Column(...) name = Column(...) owner_id = Column(Integer, ForeignKey('person.id') # 上面这句添加了一个外键, # 注意外键的'person'是数据库中的表名,而不是class类名,所以用小写以区分
创建好关联的表以后,我们就可以直接插入数据了。注意,插入带关联的数据也和SQL插入有些不同:
#... # 添加主人 andy = Person(name='Andrew') session.add( andy ) seession.commit() # 添加狗 pp01 = Pet(name='Puppy', owner=andy) pp02 = Pet(name='Puppy', owner=andy) # 注意这句话中,owner是刚才主表中注册relationship中的backref指定的参数名, # 传给owner的是主表的一个Python实例化对象,而不是什么id # 看起来复杂,实际上sqlalchemy可以自动取出object的id然后匹配副表中的foreignkey。 session.add(pp01) session.add(pp02) session.commit() print( andy.pets ) # >>> [<Pet 1>, <Pet, 2>] # 返回的是两个Pet对象 print( pp01.owner ) # >>> <Person 'Andrew'> # 同样,副表中利用owner这个backref定义的假列,返回的是Person对象。
Many to One 多对一
比如职工和公司的关系就是多对一。这和公司与职工对一对多有什么区别?
区别其实是在SQL语句中的:多对一的关联关系,是在多的一方的表中定义,一的一方表中没有任何关系定义:
class Company(...): id = Column(...) class Employee(..): id = Column(...) company_id = Column( ..., ForeignKey('company.id') ) company = relationship("Company")
Many to Many 多对多
多对多的关系也很常见,比如User和Radio的关系:
一个Radio可以有多个用户可以订阅,一个用户可以订阅多个Radio。
SQL中处理多对多的关系时,是把多对多分拆成两个一对多关系。做法是:新创建一个表,专门存储映射关系。原本的两个表无需设置任何外键。
SQLAlchemy的实践中,也和SQL中的做法一样。
注意:既然有了专门的Mapping映射表,那么两个表各自就不需要注册任何ForeignKey外键了。
示例:
# 做出一个专门的表,存储映射关系 # 注意:1. 这个表中两个"id"都不是主键,因为是多对多的关系,所以二者都可以有多条数据。 # 2. 映射表必须在前面定义,否则后面的类引用时,编译器会找不到 radio_users = Table('radio_users', Base.metadata, Column('whatever_name1', Integer, ForeignKey('radios.id')), Column('whatever_name2', Integer, ForeignKey('users.id')) ) # 定义两个ORM对象: class Radio(Base): __tablename__ = 'radios' rid = Column('id', Integer, primary_key=True) followers = relationship('User', secondary=radio_users, # `secondary`是专门用来指明映射表的 back_populates='subscriptions' # 这个值要对应另一个类的属性名 ) class User(Base): __tablename__ = 'users' uid = Column('id', Integer, primary_key=True) subscriptions = relationship('Radio', secondary=radio_users, back_populates='followers' # 这个值要对应另一个类的属性名 )
其中, secondary
是专门用来指明映射表的。
注意:多对多的时候我们也可以用 backref
参数来添加互相引用。但是这种方法太不直观了,容易产生混乱。所以这里建议用 back_populates
参数,在两方都添加引用,表现一种平行地位,方便理解。
然后插入数据时候是这么用:
r1 = Radio() r2 = Radio() r3 = Radio() u1 = User() u2 = User() u3 = User() # 添加对象间的关联 r1.followers += [u1, u2, u3] # 反过来添加也一样 u1.subscriptions += [r2, r3]
Many to Many to Many 多对多对多 (深层关联)
深层关联,为了避免理解困难,最笨的方法就是简单的使用外键ID,然后手动搜索另一个表的对应ID。
但是SQLAlchemy也可以实现这种深层关联:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- Java 反序列化深究
- 一次深究 Bug 根源的案例
- honggfuzz漏洞挖掘技术深究系列(4)—— 扩展Fuzzer
- Bochspwn漏洞挖掘技术深究(1):Double Fetches 检测
- 密码学技术何以为信?深究背后的计算困难性理论
- 框架与RTTI的关系,RTTI与反射之间的关系
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Host Your Web Site In The Cloud
Jeff Barr / SitePoint / 2010-9-28 / USD 39.95
Host Your Web Site On The Cloud is the OFFICIAL step-by-step guide to this revolutionary approach to hosting and managing your websites and applications, authored by Amazon's very own Jeffrey Barr. "H......一起来看看 《Host Your Web Site In The Cloud》 这本书的介绍吧!