使用 SQLAlchemy 实现数据库关系：一对一与多对多

在开发应用程序时，我们经常需要在数据库中存储不同类型的数据，并且这些数据之间存在一定的关系。SQLAlchemy 提供了一种优雅的方式来处理这些关系，使得我们在编写 Python 代码时可以更加专注于业务逻辑而不是繁琐的 SQL 语句。本文将介绍如何使用 SQLAlchemy 实现一对一和多对多关系。

在开始之前，请确保安装了必要的 Python 包，包括 SQLAlchemy 和 pymysql 。你可以通过以下命令安装：

1pip install sqlalchemy pymysql

假设我们已经有一个 MySQL 数据库，连接字符串如下：

python

1DB_URI = "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/testsql"

一对一关系 (One-to-One)

一对一关系指的是两个表之间的一条记录只能对应另一条记录。例如，一个用户可以拥有一个电子邮件地址。

实现一对一关系

1. 定义模型类 - 使用 SQLAlchemy 的 declarative_base 来定义基础类，然后定义具体的模型类。
2. 设置外键 - 在子类中定义外键指向父类的主键。
3. 建立关系 - 使用 relationship 来建立表之间的关系。

python

1from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
2from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
3from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
5DB_URI = "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/testsql"
6engine = create_engine(DB_URI)
7Base = declarative_base()
8Session = sessionmaker(bind=engine)
9session = Session()
11class User(Base):
12    __tablename__ = 'users'
13    id = Column(Integer, primary_key=True)
14    name = Column(String(50))
15    email = relationship("Email", uselist=False, back_populates="user")
17    def __repr__(self):
18        return f"<User(name='{self.name}')>"
20class Email(Base):
21    __tablename__ = 'emails'
22    id = Column(Integer, primary_key=True)
23    address = Column(String(50))
24    user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
25    user = relationship("User", back_populates="email")
27    def __repr__(self):
28        return f"<Email(address='{self.address}')>"
30User.email = relationship(
31    "Email",
32    uselist=False,
33    back_populates="user"
36Base.metadata.create_all(engine)

使用一对一关系

现在我们可以创建用户和电子邮件地址，并将它们关联起来。

python

1# 创建用户
2user = User(name='John Doe')
3# 创建电子邮件地址
4email = Email(address='[email protected]')
5# 关联用户和电子邮件
6user.email = email
7# 添加到数据库
8session.add(user)
9session.commit()

多对多关系 (Many-to-Many)

多对多关系是指两个表之间的记录可以对应多个记录。例如，一个教师可以教授多门课程，而一门课程也可以有多个教师。

实现多对多关系

1. 定义中间表 - 使用 Table 定义一个中间表，该表至少包含两个外键，分别指向两个需要关联的表。
2. 定义模型类 - 定义两个模型类，并使用 relationship 来建立表之间的关系。

python

1from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey, Table
2from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
3from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
5DB_URI = "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/testsql"
6engine = create_engine(DB_URI)
7Base = declarative_base()
8Session = sessionmaker(bind=engine)
9session = Session()
11# 创建一个多对多的关系需要创建一个中间表
12teacher_courses = Table(
13    "teacher_courses",
14    Base.metadata,
15    Column("teacher_id", Integer, ForeignKey("teachers.id"), nullable=False, primary_key=True),
16    Column("course_id", Integer, ForeignKey("courses.id"), nullable=False, primary_key=True)
19class Teacher(Base):
20    __tablename__ = 'teachers'
21    id = Column(Integer, primary_key=True)
22    name = Column(String(50))
23    courses = relationship("Course", secondary=teacher_courses, back_populates="teachers")
25    def __repr__(self):
26        return f"<Teacher(name='{self.name}')>"
28class Course(Base):
29    __tablename__ = 'courses'
30    id = Column(Integer, primary_key=True)
31    name = Column(String(50))
32    teachers = relationship("Teacher", secondary=teacher_courses, back_populates="courses")
34    def __repr__(self):
35        return f"<Course(name='{self.name}')>"
37Base.metadata.create_all(engine)

使用多对多关系

创建教师和课程，并将它们关联起来。

python

1# 创建教师
2teacher1 = Teacher(name='Mr. Smith')
3teacher2 = Teacher(name='Ms. Johnson')
5# 创建课程
6course1 = Course(name='Mathematics')
7course2 = Course(name='Physics')
9# 关联教师和课程
10teacher1.courses = [course1, course2]
11teacher2.courses = [course1]
13# 添加到数据库
14session.add_all([teacher1, teacher2])
15session.commit()

你可以轻松地查询关系。

python

1# 查询教师及其教授的课程
2teacher = session.query(Teacher).filter_by(name='Mr. Smith').first()
3print(teacher.courses)
5# 查询课程及其对应的教师
6course = session.query(Course).filter_by(name='Mathematics').first()
7print(course.teachers)

以上就是使用 SQLAlchemy 实现一对一和多对多关系的基本方法。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用 SQLAlchemy 来管理数据库中的关系。

有时候，我们在使用 SQLAlchemy 操作某些 表 的时候，需要使用外键 关系 来实现 一对多 或者多对多的 关系 引用，以及对多 表 的联合查询，有序列的uuid值或者自增id值，字符串的分拆等常见处理操作。 1、在 SQLAlchemy 中定义具有嵌套 children 关系 的 表 要在 SQLAlchemy 中定义具有嵌套 children 关系 的 表 ，如 表 中包含 id 和 pid 字段，可以使用 relatio... 今天我们就讲讲 sqlalchemy 最后一种 关系 ： 一对一 首先，我们先创建user(父 表 )、arctire（子 表 ）两张 表 ，代码如下：#父 表 class User(Base):    __tablename__ = "user"    id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True)    name = Column(String... sqlalchemy 表 之间 的 关系 有三种：1、多对多  2、 一对多 3、 一对一 下面就讲讲 sqlalchemy 表 之间 如何 建立 多对多 关系 。　首先，我们把两个需要做多对多 关系 的模型定义出来,这里以Arctire，Tag模型为例（示例代码如下）class Arctire(Base):　　    __tablename__ = "arctire"　　　　id = Column(Integer , prima... 最为常见的 关系 就是 一对多 的 关系 。因为 关系 在它们 建立 之前就已经声明，您可以使用 字符串来指代还没有创建的类(例如如果Person定义了一个到Article的 关系 ，而Article在文件的后面才会声明)。 关系 使用relationship()函数 表 示。然而外键必须用类 sqlalchemy .schema.ForeignKey来单独声明: class Person(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) SQLAlchemy “采用简单的 Python 语言，为高效和高性能的 数据库 访问设计，实现了完整的企业级持久模型”。 SQLAlchemy 的理念是， SQL 数据库 的量级和性能重要于对象集合；而对象集合的抽象又重要于 表 和行。因此， SQLAlchemy 采用了类似于Java里Hibernate的数据映射模型，而不是其他ORM框架采用的Active Record模型。 其中author_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey("user.id"))这一句通过外键的方式使得Article 表 可以访问user 表 中的id项。在视图函数中，我们创建好articles和user实例后，通过articles.author=user进行绑定。比如我们要创建一张用户 表 和文章 表 ，因为用户与文章是 一对多 的 关系 (一个用户可以有多篇文章，一篇文章往往是一个用户所写)。可以看见成功创建了两个 表 ，并且author_id和user 表 的id是一致的。 SQLAlchemy 是一个强大的 Python ORM（对象 关系 映射）库，它允许我们将 数据库 表 映射到 Python 对象，并提供了丰富的 关系 模型来处理不同类型的 关系 ，包括 一对一 关系 。在本文中，我们将深入探讨 SQLAlchemy 中 表 一对一 关系 的概念，以及如何在模型中定义和使用这种 关系 。 一对一 关系 是 数据库 中两个 表 之间 的 关系 ，其中一个 表 的每个记录对应另一个 表 的一个记录，而且每个记录在另一个 表 中只有一个关联项。