SQL与NoSQL的选择

SQL数据库是基于关系模型的关系型数据库，使用结构化查询语言(Structured Query Languag)，很高效，少重复 NoSQL包括文档数据库、键值对数据库、列存储数据库、图形数据库，放宽对一致性的要求，有性能上的优势 两者各有好坏，可以根据实际去选择，这里我用的SQLite(不需要服务器便于演示)

SQLAlchemy的使用

SQLAlchemy提供了SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具，也就是数据库抽象层，Flask-SQLAlchemy包装了SQLAlchemy，安装起来方便快捷： pip install flask-sqlalchemy

安装后需要在app.config字典中添加数据库的URI和配置项，改动代码如下：

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy ... basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) # 根据文件名确定绝对路径 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///' + os.path.join(basedir, 'data.sqlite') # 组成数据库文件路径 app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True ... db = SQLAlchemy(app) # db实例表示程序使用的数据库，提供了常用方法供使用

在Flask-SQLAlchemy中，数据库使用URL指定，最流行的数据库引擎采用的数据库URL格式如下：

数据库引擎URLMySQLmysql://username:password@hostname/databasePostgrespostgresql://username:password@hostname/databaseSQLite（Unix）sqlite:absolute/path/to/databaseSQLite（Windows）sqlite:///c:/absolute/path/to/database

定义模型

模型表示程序中使用的持久化实体，在ORM中，模型是一个类，类中的属性对应数据库表中的列

持久化：是将程序数据在持久状态和瞬时状态间转换的机制。通俗的讲，就是瞬时数据（比如内存中的数据，是不能永久保存的）持久化为持久数据（比如持久化至数据库中，能够长久保存）

Flask-SQLAlchemy创建的数据库实例为模型提供了一个基类(db.Model)以及一系列辅助类和辅助函数，可用于定义模型的结构，让我们定义Role和User模型：

class Role(db.Model): __tablename__= "roles" id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(64), unique=True) users = db.relationship("User", backref="role") # 这个关系的面向对象视角, backref向User模型添加了role属性来定义反向关系 def __repr__(self): return "<Role %r>" % self.name class User(db.Model): __tablename__="users" id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True) role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey("roles.id")) def __repr__(self): return "<User %r>" % self.username

类变量__tablename__定义在数据库中使用的表名，如果没有则使用一个默认名字，但默认的表名没有遵守使用复数形式进行命名的约定，所以自己来指定，其余的类变量都是该模型的属性，被定义为db.Column类的实例

db.Column类构造函数的第一个参数是数据库字段的类型 下表是可用的列类型以及在模型中使用的Python类型：

类型名Python类型说 明Integerint普通整数，一般是32位SmallIntegerint取值范围小的整数，一般是16位BigIntegerint或long不限制精度的整数Floatfloat浮点数Numericdecimal.Decimal定点数Stringstr变长字符串Textstr变长字符串，对较长或不限长度的字符串做了优化Unicodeunicode变长Unicode字符串UnicodeTextUnicode变长Unicode字符串，对较长或不限长度的字符串做了优化Booleanbool布尔值Datedatetime.date日期Timedatetime.time时间DateTimedatetime.datetime日期和时间Intervaldatetime.timedelta时间间隔Enumstr一组字符串PickleType任何Python对象自动使用pickle序列化LargeBinarystr二进制文件

db.Column中其余的参数指定属性的配置选项，下表是最常使用的SQLAlchemy列选项：

选项名说明primary_key如果设为True，这列就是表的主键unique如果设为True，这列不允许出现重复的值index如果设为True，为这列创建索引，提升查询效率nullable如果设为True，这列允许使用空值，如果设为False，这列不允许使用空值default为这列设定默认值

__repr__方法：返回一个具有可读性的字符串表示模型，可在调试和测试时使用

建立关系

先来定义用户和角色的一对多关系，即一个角色可属于多个用户，而每个用户都只能有一个角色

看刚才定义的两个模型(表)，其中roles表存储所有可用的用户角色，每个角色都使用一个唯一的id值（即表的主键）进行标识，users表包含用户列表，每个用户也有唯一的id值，除了id主键之外，roles表中还有name列和password列，users表中的role_id是外键，引用角色的id，通过外键建立起了关系，传给db.Foreignkey()的参数'roles.id'表明这列的值是roles表中的id值

添加到Role模型中的users属性代表这个关系的面向对象视角，可以通过该属性返回与角色相关联的用户组成的列表，db.relationship()的第一个参数是与其建立关系的那个模型(表)，如果模型类尚未定义，可使用字符串形式指定，第二个backref参数向User模型中添加一个role属性，定义反向关系，通过它可以访问Role模型，这时获取的是模型对象，而不是外键的值

正常db.relationship()都能自己找到关系中的外键，如果模型中有两个或以上外键，SQLAlchemy就不知道该使用哪列，这时就要为db.relationship()提供额外参数，从而确定所用外键

下表是定义关系时常用的关系选项：

选项名说明backref在关系的另一个模型中添加反向引用primaryjoin明确指定两个模型之间使用的联结条件，只在模棱两可的关系中需要指定lazy指定如何加载相关记录，可选值有select（首次访问时按需加载）、immediate（源对象加载后就加载）、joined（加载记录，但使用联结）、subquery（立即加载，但使用子查询）、noload（永不加载）和dynamic（不加载记录，但提供加载记录的查询）uselist如果设为False，不使用列表，而使用标量值order_by指定关系中记录的排序方式secondary指定多对多关系中关系表的名字secondaryjoinSQLAlchemy无法自行决定时，指定多对多关系中的二级联结条件

常见的除了一对多关系还有： 一对一关系：可以用一对多关系表示，但需要在db.relationship()里把uselist设为False，把”多”变成”一”， 多对一关系：也可使用一对多表示，对调两个表即可；或者把外键和db.relationship()都放在”多”这一侧， 多对多：需要用到第三张表，这个表称为关系表，之后会写到