SqlAlchemy使用教程(六) -- ORM 表间关系的定义与CRUD操作-Toy模板网

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SqlAlchemy使用教程(六) -- ORM 表间关系的定义与CRUD操作,数据库,python,flask,scrapy,pandas,pytorch

SqlAlchemy使用教程(一) 原理与环境搭建

SqlAlchemy使用教程(二) 入门示例及编程步骤

SqlAlchemy使用教程(三) CoreAPI访问与操作数据库详解

SqlAlchemy使用教程(四) MetaData 与 SQL Express Language 的使用

SqlAlchemy使用教程(五) ORM API 编程入门

本章内容，稍微有些复杂，建议腾出2小时空闲时间，冲杯咖啡或泡杯茶 😃 , 慢慢看，在电脑上跑下代码，可以加深理解.

六、表间关系的定义与CRUD操作

表间关系主要包括：一对多，一对一，多对多。其中一对多关系中也隐含了多对一关系。
表间关系是数据库操作中的重要技术点，非常有必要理解与掌握。

1、一对多表间关系的定义

一对多表间关系实现语法

以一对多关系为例，

子表侧，与父表是一对多关系，
父表侧，可以反向查询子表数据，与子表是多对一关系。

class Parent(Base):
    __tablename__ = "parent_table"
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    children: Mapped[List["Child"]] = relationship(back_populates="parent")


class Child(Base):
    __tablename__ = "child_table"
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    parent_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("parent_table.id"))
    parent: Mapped["Parent"] = relationship(back_populates="children")

说明：
1）在子表中添加外键字段，以及relationship()引用，
2）在父表中添加relationship()引用，用于反向查询。

示例代码

父表：company, 子表 person, 表结构类定义如下。

from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Session
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
from sqlalchemy.orm import relationship
from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy import String, Integer
from typing import List

class Base(DeclarativeBase):
    pass
class Company(Base):
    __tablename__ = "company"
    id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True)
    company_name: Mapped[str] = mapped_column(String(30), index=True)
    persons: Mapped[List['Person']] = relationship(
        back_populates="company", cascade="all, delete-orphan")

    def __repr__(self) -> str:
        return f"Company(id={self.id}, company_name={self.company_name})"

class Person(Base):
    __tablename__ = "person"
    id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True)
    name: Mapped[str] = mapped_column(String(30))
    age: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
    company_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("company.id"))
    company: Mapped['Company'] = relationship(back_populates="persons")

    def __repr__(self) -> str:
        return f"Person(id={self.id}, name={self.name})"

说明：
1）从子表视角看，1个人只属于1个Company; 但1个Company 对应多个人，因此在父表则，relationship() 左侧的类型注解为 List[‘Person’], 也可以用Set[‘Person’]
2）父表中添加删除依赖，cascade=“all, delete-orphan”，即子表中不存在对父表记录的引用时，才能删除，以保证数据的完整性。
3）当前版本可能存在bug, 官方文档中的示例中有的字段使用简化写法（右侧未给出mapped_column())，sqlite3运行是没有问题的，但mysql, postgresql创建表时会丢弃简化写法的字段，导致后续insert等操作失败。因此请严格请勿采有简化写法。

多对一关系的实现语法

当不需要反向查询时，则父表与子表形成Many to One 多对一关系，在父表则添加子表的外键与relationship()引用，子表无须做额外配置

class Parent(Base):
    __tablename__ = "parent_table"
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    child_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("child_table.id"))
    child: Mapped["Child"] = relationship()


class Child(Base):
    __tablename__ = "child_table"
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)

如果允许 child_id空值，则将改字段的类型注解修改为

from typing import Optional
......
child_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(ForeignKey("child_table.id"))

对于3.10+版本，类型注解支持 | 操作符

child_id: Mapped[int | None] = mapped_column(ForeignKey("child_table.id"))
child: Mapped[Child | None] = relationship(back_populates="parents")

2、插入数据与多表联合查询

1）在数据库创建表

# 创建数据库连接引擎对象
engine = create_engine(
    "mysql+mysqlconnector://root:Admin&123@localhost:3306/testdb")
# 将DDL语句映射到数据库表，如果数据库表不存在，则创建该表
Base.metadata.create_all(engine)
# 打印创建创建的表
Print(Base.metadata.tables)

2）插入数据

基本步骤包括：

(1)为测试方便，先写1个get_or_create()函数，如果插入对象在数据库中已存在则不插入，以方便连续测试。
(2)创建session对象
(3)先创建父表对象并插入
(4)创建子表对象并插入
(5)用多表查询方法检查结果

Step-1: 自定义create_or_create()函数

官方提供的upsert方法不通用。下面函数是通用的，

def get_or_create(session, model, defaults=None, **kwargs):
    """如果不存在则创建，如果存在则返回
    输入参数：
        session: sqlalchemy session
        model: 自定义的ORM类
        defaults: 有默认值的字段
        kwargs: 其他字段(必须包含主要字段)
    返回值：
        instance: 返回的实例
    """
    instance = session.query(model).filter_by(**kwargs).first()
    if instance:
        print("instance already exists", instance)
        return instance
    else:
        params = dict((k, v) for k, v in kwargs.items()
                      if not isinstance(v, ClauseElement))
        if defaults:
            params.update(defaults)
        instance = model(**params)
        session.add(instance)
        session.commit()
        print("instance inserted", instance)
        return instance

Step-2: 向两个关联表插入数据

用with 语句创建session对象，插入操作顺序，先父表再子表

with Session(engine) as session:
    # 插入数据
    get_or_create(session, Company, company_name="蜀汉")
    get_or_create(session, Company, company_name="曹魏")
    get_or_create(session, Company, company_name="东吴")
    
    stmt = select(Company)
    results = session.scalars(stmt)
    print(results.all())

    # insert data in person table
    company_shu = session.scalars(select(Company).where(
        Company.company_name == "蜀汉")).first()
    get_or_create(session, Person, name="刘备",
                  age=42, company=company_shu)
    get_or_create(session, Person, name="关羽",
                  age=40, company=company_shu)
    get_or_create(session, Person, name="张飞", age=38, company=company_shu)
    company_wei = session.scalars(select(Company).where(
        Company.company_name == "曹魏")).first()
    get_or_create(session, Person, name="张辽", age=40, company=company_wei)
    get_or_create(session, Person, name="曹操", age=38, company=company_wei)
    company_wu = session.scalars(select(Company).where(
        Company.company_name == "东吴")).first()
    get_or_create(session, Person, name="周瑜", age=30, company=company_wu)

3) 多表联合查询

   # select with Join 多表查询
    stmt = select(Person).join(Person.company).where(
        Company.company_name == "蜀汉").order_by(Person.age)
    results = session.scalars(stmt)
    # 遍历结果
    for r in results:
        print(r.name, r.age, r.company.company_name)

Output:

instance inserted Company(id=1, company_name=蜀汉)
instance inserted Company(id=2, company_name=曹魏)
instance inserted Company(id=3, company_name=东吴)
[Company(id=1, company_name=蜀汉), Company(id=2, company_name=曹魏), Company(id=3, company_name=东吴)]
instance inserted Person(id=1, name=刘备)
instance inserted Person(id=2, name=关羽)
instance inserted Person(id=3, name=张飞)
instance inserted Person(id=4, name=张辽)
instance inserted Person(id=5, name=曹操)
instance inserted Person(id=6, name=周瑜)
张飞 38 蜀汉
关羽 40 蜀汉
刘备 42 蜀汉

删除数据
当删除父表记录时，子表中应无对此数据的引用，否则无法删除。

3、一对一关系

从外键角度看，一对一关系也是一对多关系。实现时，

在父表中收集子表数据时，类型注解不使用集合类型即可。
子表中relationship()方法中添加single_parent=True.

class Parent(Base):
    __tablename__ = "parent_table"
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
child: Mapped["Child"] = relationship(back_populates="parent")   
    # 一对多时，使用child: Mapped[List["Child"]] 


class Child(Base):
    __tablename__ = "child_table"
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    parent_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("parent_table.id"))
    parent: Mapped["Parent"] = relationship(back_populates="child"，single_parent=True)

4、多对多关系

多对多关系特点：
1）父表与子表，子表与父表之间均为多对多关系。
2）通常使用1张中间表，与父表、子表均实现1对多关系。
（当然有的ORM模型将中间表的创建隐藏起来，但在数据库中还是可以看到）

多对多关系定义示例

from __future__ import annotations

from sqlalchemy import Column
from sqlalchemy import Table
from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy import Integer
from sqlalchemy.orm import Mapped
from sqlalchemy.orm import mapped_column
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase
from sqlalchemy.orm import relationship


class Base(DeclarativeBase):
    pass


# note for a Core table, we use the sqlalchemy.Column construct,
# not sqlalchemy.orm.mapped_column
association_table = Table(
    "association_table",
    Base.metadata,
    Column("left_id", ForeignKey("left_table.id")),
    Column("right_id", ForeignKey("right_table.id")),
)


class Parent(Base):
    __tablename__ = "left_table"

    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    children: Mapped[List[Child]] = relationship(
        secondary=association_table, back_populates="parents"
    )


class Child(Base):
    __tablename__ = "right_table"

    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    parents: Mapped[List[Parent]] = relationship(
        secondary=association_table, back_populates="children"
    )

多对多关系的查询、插入操作与一对多查询相似。需要注意的是删除操作。

从多对多关系中删除数据

用SQL来实现时，需要先从父表与子表删除数据，再从中间表删除。ORM API 可以自动完成这个过程。如要删除子表的某条记录。

myparent.children.remove(somechild)

注：通过session.delete(somechild)时，MySql可能会报错，我遇到的原因有多种，不建议使用。
同样，如果要删除父表中的1条记录：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-817512.html

mychild.parent.remove(someparent)

到了这里，关于SqlAlchemy使用教程(六) -- ORM 表间关系的定义与CRUD操作的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

SqlAlchemy使用教程(六) -- ORM 表间关系的定义与CRUD操作

六、表间关系的定义与CRUD操作

1、一对多表间关系的定义

一对多表间关系实现语法

示例代码

多对一关系的实现语法

2、插入数据与多表联合查询

1）在数据库创建表

2）插入数据

基本步骤包括：

Step-1: 自定义create_or_create()函数

Step-2: 向两个关联表插入数据

3) 多表联合查询

3、一对一关系

4、多对多关系

多对多关系定义示例

从多对多关系中删除数据

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SqlAlchemy使用教程(六) -- ORM 表间关系的定义与CRUD操作

六、表间关系的定义与CRUD操作

1、 一对多表间关系的定义

一对多表间关系实现语法

示例代码

多对一关系的实现语法

2、 插入数据与多表联合查询

1）在数据库创建表

2）插入数据

基本步骤包括：

Step-1: 自定义create_or_create()函数

Step-2: 向两个关联表插入数据

3) 多表联合查询

3、 一对一关系

4、 多对多关系

多对多关系定义示例

从多对多关系中删除数据

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2、插入数据与多表联合查询

3、一对一关系

4、多对多关系