SQLAlchemy基本操作和常用技巧

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操作系统，遇到问题就 Google 一下吧。我是在 Mac OS X 上开发的，途中也遇到些问题，不过当时没记下来……
值得一提的是我用了 MySQL-Python 来连 MySQL，因为不支持异步调用，所以和 Tornado 不是很搭。不过性能其实很好，因此以后再去研究下其他方案吧……

import create_engine

• from sqlalchemy.orm import sessionmaker
• DB_CONNECT_STRING = 'mysql+mysqldb://root:123@localhost/ooxx?charset=utf8'
• engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING, echo=True)
• DB_Session = sessionmaker(bind=engine)
• session = DB_Session()

• def initialize(self):
• self.session = models.DB_Session()
• def on_finish(self):
• self.session.close()

• 拿到 session 后，就可以执行 SQL 了：

  1. session.execute('create database abc')
  2. print session.execute('show databases').fetchall()
  3. session.execute('use abc')
  4. # 建 user 表的过程略
  5. print session.execute('select * from user where id = 1').first()
  6. print session.execute('select * from user where id = :id', {'id': 1}).first()

  于是来定义一个表：

  1. from sqlalchemy import Column
  2. from sqlalchemy.types import CHAR, Integer, String
  3. from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
  4. BaseModel = declarative_base()
  5. def init_db():
  6. BaseModel.metadata.create_all(engine)
  7. def drop_db():
  8. BaseModel.metadata.drop_all(engine)
  9. class User(BaseModel):
  10. __tablename__ = 'user'
  11. id = Column(Integer, primary_key=True)
  12. name = Column(CHAR(30)) # or Column(String(30))
  13. init_db()

  接着就开始使用这个表吧：

  1. from sqlalchemy import func, or_, not_
  2. user = User(name='a')
  3. session.add(user)
  4. user = User(name='b')
  5. session.add(user)
  6. user = User(name='a')
  7. session.add(user)
  8. user = User()
  9. session.add(user)
  10. session.commit()
  11. query = session.query(User)
  12. print query # 显示SQL 语句
  13. print query.statement # 同上
  14. for user in query: # 遍历时查询
  15. print user.name
  16. print query.all() # 返回的是一个类似列表的对象
  17. print query.first().name # 记录不存在时，first() 会返回 None
  18. # print query.one().name # 不存在，或有多行记录时会抛出异常
  19. print query.filter(User.id == 2).first().name
  20. print query.get(2).name # 以主键获取，等效于上句
  21. print query.filter('id = 2').first().name # 支持字符串
  22. query2 = session.query(User.name)
  23. print query2.all() # 每行是个元组
  24. print query2.limit(1).all() # 最多返回 1 条记录
  25. print query2.offset(1).all() # 从第 2 条记录开始返回
  26. print query2.order_by(User.name).all()
  27. print query2.order_by('name').all()
  28. print query2.order_by(User.name.desc()).all()
  29. print query2.order_by('name desc').all()
  30. print session.query(User.id).order_by(User.name.desc(), User.id).all()
  31. print query2.filter(User.id == 1).scalar() # 如果有记录，返回第一条记录的第一个元素
  32. print session.query('id').select_from(User).filter('id = 1').scalar()
  33. print query2.filter(User.id > 1, User.name != 'a').scalar() # and
  34. query3 = query2.filter(User.id > 1) # 多次拼接的 filter 也是 and
  35. query3 = query3.filter(User.name != 'a')
  36. print query3.scalar()
  37. print query2.filter(or_(User.id == 1, User.id == 2)).all() # or
  38. print query2.filter(User.id.in_((1, 2))).all() # in
  39. query4 = session.query(User.id)
  40. print query4.filter(User.name == None).scalar()
  41. print query4.filter('name is null').scalar()
  42. print query4.filter(not_(User.name == None)).all() # not
  43. print query4.filter(User.name != None).all()
  44. print query4.count()
  45. print session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()
  46. print session.query(func.count('1')).select_from(User).scalar()
  47. print session.query(func.count(User.id)).scalar()
  48. print session.query(func.count('*')).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User，因此不需要指定表
  49. print session.query(func.count('*')).filter(User.name == 'a').limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回数
  50. print session.query(func.sum(User.id)).scalar()
  51. print session.query(func.now()).scalar() # func 后可以跟任意函数名，只要该数据库支持
  52. print session.query(func.current_timestamp()).scalar()
  53. print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()
  54. query.filter(User.id == 1).update({User.name: 'c'})
  55. user = query.get(1)
  56. print user.name
  57. user.name = 'd'
  58. session.flush() # 写数据库，但并不提交
  59. print query.get(1).name
  60. session.delete(user)
  61. session.flush()
  62. print query.get(1)
  63. session.rollback()
  64. print query.get(1).name
  65. query.filter(User.id == 1).delete()
  66. session.commit()
  67. print query.get(1)

  下面开始介绍一些进阶的知识。

  1. session.execute(
  2. User.__table__.insert(),
  3. [{'name': `randint(1, 100)`,'age': randint(1, 100)} for i in xrange(10000)]
  4. )
  5. session.commit()

  如何让执行的
  SQL 语句增加前缀？
  使用 query 对象的 prefix_with() 方法：

• session.execute(User.__table__.insert().prefix_with('IGNORE'), {'id': 1, 'name': '1'})  

  1, name='ooxx')

• session.merge(user)
• session.commit()
• 如何使用无符号整数？
  可以使用 MySQL 的方言：

  import INTEGER

• id = Column(INTEGER(unsigned=True), primary_key=True)
• 'from', CHAR(10))  
  1. User.name.property.columns[0].type.length
  1. class User(BaseModel):
  2. __table_args__ = {
  3. 'mysql_engine': 'InnoDB',
  4. 'mysql_charset': 'utf8'
  5. }

  不建议全用 utf8mb4 代替 utf8，因为前者更慢，索引会占用更多空间。

  import randint

• from sqlalchemy import ForeignKey
• class User(BaseModel):
• __tablename__ = 'user'
• id = Column(Integer, primary_key=True)
• age = Column(Integer)
• class Friendship(BaseModel):
• __tablename__ = 'friendship'
• id = Column(Integer, primary_key=True)
• user_id1 = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))
• user_id2 = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))
• for i in xrange(100):
• session.add(User(age=randint(1, 100)))
• session.flush() # 或 session.commit()，执行完后，user 对象的 id 属性才可以访问（因为 id 是自增的）
• for i in xrange(100):
• session.add(Friendship(user_id1=randint(1, 100), user_id2=randint(1, 100)))
• session.commit()
• session.query(User).filter(User.age < 50).delete()
• 执行这段代码时，你应该会遇到一个错误：

  1451, 'Cannot delete or update a parent row: a foreign key constraint fails (`ooxx`.`friendship`, CONSTRAINT `friendship_ibfk_1` FOREIGN KEY (`user_id1`) REFERENCES `user` (`id`))') 'DELETE FROM user WHERE user.age < %s' (50,)  原因是删除 user 表的数据，可能会导致 friendship 的外键不指向一个真实存在的记录。在默认情况下，MySQL 会拒绝这种操作，也就是 RESTRICT。InnoDB 还允许指定
  ON DELETE 为 CASCADE 和 SET NULL，前者会删除 friendship 中无效的记录，后者会将这些记录的外键设为 NULL。
  除了删除，还有可能更改主键，这也会导致 friendship 的外键失效。于是相应的就有 ON UPDATE 了。其中 CASCADE 变成了更新相应的外键，而不是删除。
  而在 SQLAlchemy 中是这样处理的：

  1. class Friendship(BaseModel):
  2. __tablename__ = 'friendship'
  3. id = Column(Integer, primary_key=True)
  4. user_id1 = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))
  5. user_id2 = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))

  如何连接表？
  

  1. from sqlalchemy import distinct
  2. from sqlalchemy.orm import aliased
  3. Friend = aliased(User, name='Friend')
  4. print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用户
  5. print session.query(distinct(User.id)).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用户（去掉重复的）
  6. print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).distinct().all() # 同上
  7. print session.query(Friendship.user_id2).join(User, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 所有被别人当成朋友的用户
  8. print session.query(Friendship.user_id2).select_from(User).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 同上，join 的方向相反，但因为不是 STRAIGHT_JOIN，所以 MySQL 可以自己选择顺序
  9. print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 用户及其朋友
  10. print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).filter(User.id < 10).all() # id 小于 10 的用户及其朋友
  11. print session.query(User.id, Friend.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).join(Friend, Friend.id == Friendship.user_id2).all() # 两次 join，由于使用到相同的表，因此需要别名
  12. print session.query(User.id, Friendship.user_id2).outerjoin(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 用户及其朋友（无朋友则为 None，使用左连接）

  这里我没提到 relationship，虽然它看上去很方便，但需要学习的内容实在太多，还要考虑很多性能上的问题，所以干脆自己 join 吧。

  为什么无法删除 in 操作查询出来的记录？

  1. session.query(User).filter(User.id.in_((1, 2, 3))).delete()

  抛出这样的异常：

  not evaluate current criteria in Python.  Specify 'fetch' or False for the synchronize_session parameter.  但这样是没问题的：

  1, User.id == 2, User.id == 3)).delete()  搜了下找到《Sqlalchemy delete subquery》这个问题，提到了 delete 的一个注意点：删除记录时，默认会尝试删除 session 中符合条件的对象，而 in 操作估计还不支持，于是就出错了。解决办法就是删除时不进行同步，然后再让
  session 里的所有实体都过期：

  1. session.query(User).filter(User.id.in_((1, 2, 3))).delete(synchronize_session=False)
  2. session.commit() # or session.expire_all()

  此外，update 操作也有同样的参数，如果后面立刻提交了，那么加上 synchronize_session=False 参数会更快。

• @classmethod
• def get_by_id(cls, session, id, columns=None, lock_mode=None):
• if hasattr(cls, 'id'):
• scalar = False
• if columns:
• if isinstance(columns, (tuple, list)):
• query = session.query(*columns)
• else:
• scalar = True
• query = session.query(columns)
• else:
• query = session.query(cls)
• if lock_mode:
• query = query.with_lockmode(lock_mode)
• query = query.filter(cls.id == id)
• if scalar:
• return query.scalar()
• return query.first()
• return None
• BaseModel.get_by_id = get_by_id
• @classmethod
• def get_all(cls, session, columns=None, offset=None, limit=None, order_by=None, lock_mode=None):
• if columns:
• if isinstance(columns, (tuple, list)):
• query = session.query(*columns)
• else:
• query = session.query(columns)
• if isinstance(columns, str):
• query = query.select_from(cls)
• else:
• query = session.query(cls)
• if order_by is not None:
• if isinstance(order_by, (tuple, list)):
• query = query.order_by(*order_by)
• else:
• query = query.order_by(order_by)
• if offset:
• query = query.offset(offset)
• if limit:
• query = query.limit(limit)
• if lock_mode:
• query = query.with_lockmode(lock_mode)
• return query.all()
• BaseModel.get_all = get_all
• @classmethod
• def count_all(cls, session, lock_mode=None):
• query = session.query(func.count('*')).select_from(cls)
• if lock_mode:
• query = query.with_lockmode(lock_mode)
• return query.scalar()
• BaseModel.count_all = count_all
• @classmethod
• def exist(cls, session, id, lock_mode=None):
• if hasattr(cls, 'id'):
• query = session.query(func.count('*')).select_from(cls).filter(cls.id == id)
• if lock_mode:
• query = query.with_lockmode(lock_mode)
• return query.scalar() > 0
• return False
• BaseModel.exist = exist
• @classmethod
• def set_attr(cls, session, id, attr, value):
• if hasattr(cls, 'id'):
• session.query(cls).filter(cls.id == id).update({
• attr: value
• })
• session.commit()
• BaseModel.set_attr = set_attr
• @classmethod
• def set_attrs(cls, session, id, attrs):
• if hasattr(cls, 'id'):
• session.query(cls).filter(cls.id == id).update(attrs)
• session.commit()
• BaseModel.set_attrs = set_attrs
• 虽然很拙劣，但确实能用。顺便还附送了一些有用的玩意，你懂的。
  2.设置 declarative_base() 的 cls 参数：
  1. BaseModel = declarative_base(cls=ModelMixin)

  这种方法不需要执行“BaseModel.get_by_id = get_by_id”之类的代码。不足之处就是 PyCharm 仍然无法找到这些方法的位置。
  3.设置 __abstract__ 属性：

  1. class BaseModel(BaseModel):
  2. __abstract__ = True
  3. __table_args__ = { # 可以省掉子类的 __table_args__ 了
  4. 'mysql_engine': 'InnoDB',
  5. 'mysql_charset': 'utf8'
  6. }
  7. # ...

  这种方法最简单，也可以继承出多个类。

  如何正确使用事务？

  假设有一个简单的银行系统，一共两名用户：

  1. class User(BaseModel):
  2. __tablename__ = 'user'
  3. id = Column(Integer, primary_key=True)
  4. money = Column(DECIMAL(10, 2))
  5. class TanseferLog(BaseModel):
  6. __tablename__ = 'tansefer_log'
  7. id = Column(Integer, primary_key=True)
  8. from_user = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))
  9. to_user = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))
  10. amount = Column(DECIMAL(10, 2))
  11. user = User(money=100)
  12. session.add(user)
  13. user = User(money=0)
  14. session.add(user)
  15. session.commit()

  然后开两个 session，同时进行两次转账操作：

• session2 = DB_Session()
• user1 = session1.query(User).get(1)
• user2 = session1.query(User).get(2)
• if user1.money >= 100:
• user1.money -= 100
• user2.money += 100
• session1.add(TanseferLog(from_user=1, to_user=2, amount=100))
• user1 = session2.query(User).get(1)
• user2 = session2.query(User).get(2)
• if user1.money >= 100:
• user1.money -= 100
• user2.money += 100
• session2.add(TanseferLog(from_user=1, to_user=2, amount=100))
• session1.commit()
• session2.commit()
• 现在看看结果：

  > user1.money

• Decimal('0.00')

• >>> user2.money
• Decimal('100.00')
• >>> session.query(TanseferLog).count()
• 2L

两次转账都成功了，但是只转走了一笔钱，这明显不科学。

可见 MySQL InnoDB 虽然支持事务，但并不是那么简单的，还需要手动加锁。
首先来试试读锁：

现在在执行
session1.commit() 的时候，因为 user1 和 user2 都被 session2
加了读锁，所以会等待锁被释放。超时以后，session1.commit() 会抛出个超时的异常，如果捕捉了的话，或者 session2
在另一个进程，那么 session2.commit() 还是能正常提交的。这种情况下，有一个事务是肯定会提交失败的，所以那些更改等于白做了。

接下来看看写锁，把上段代码中的 'read' 改成 'update' 即可。这次在执行 select 的时候就会被阻塞了：
user1 = session2.query(User).with_lockmode('update').get(1)
这样只要在超时期间内，session1 完成了提交或回滚，那么 session2 就能正常判断 user1.money >= 100 是否成立了。
由此可见，如果需要更改数据，最好加写锁。

那么什么时候用读锁呢？如果要保证事务运行期间内，被读取的数据不被修改，自己也不去修改，加读锁即可。
举例来说，假设我查询一个用户的开支记录（同时包含余额和转账记录），可以直接把 user 和 tansefer_log 做个内连接。
但如果用户的转账记录特别多，我在查询前想先验证用户的密码（假设在 user 表中），确认相符后才查询转账记录。而这两次查询的期间内，用户可能收到了一笔转账，导致他的 money 字段被修改了，但我在展示给用户时，用户的余额仍然没变，这就不正常了。
而如果我在读取 user 时加了读锁，用户是无法收到转账的（因为无法被另一个事务加写锁来修改 money 字段），这就保证了不会查出额外的
tansefer_log 记录。等我查询完两张表，释放了读锁后，转账就可以继续进行了，不过我显示的数据在当时的确是正确和一致的。

另外要注意的是，如果被查询的字段没有加索引的话，就会变成锁整张表了：

要避免的话，可以这样：

10, 2), index=True)  另一个注意点是子事务。
InnoDB 支持子事务（savepoint 语句），可以简化一些逻辑。
例如有的方法是用于改写数据库的，它执行时可能提交了事务，但在后续的流程中却执行失败了，却没法回滚那个方法中已经提交的事务。这时就可以把那个方法当成子事务来运行了：

此外，rollback 一个子事务，可以释放这个子事务中获得的锁，提高并发性和降低死锁概率。

如何对一个字段进行自增操作？
最简单的办法就是获取时加上写锁：

如果不想多一次读的话，这样写也是可以的：