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Django学习-第七讲:django 常用字段字段属性,外键和关系、外键操作

1. django常用字段 1. AutoField 映射到数据库是int类型,可以有自动增长特性。一般不需要使用这个类型,如果不指定主键,那么模型会自动生成一个叫做id自动增长主键。...5. unique 在这个字段值是否唯一。一般是设置手机号码/邮箱等。...比如我们想要在数据库映射时候使用自己指定名,而不是使用模型名称。那么我们可以在Meta类添加一个db_table属性。...外键和关系 在MySQL有两种引擎,一种是InnoDB,另外一种是myisam。如果使用是InnoDB引擎,是支持外键约束。外键存在使得ORM框架在处理关系时候异常强大。...因此在底层,Django为Article添加了一个属性名_id字段(比如author字段名称是author_id),这个字段是一个外键,记录着对应作者主键。

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Python Web 之 Flask-SQLAlchemy 框架

;如果设为 False,列不允许使用空值 default 为字段设置默认值 SQLAlchemy常用字段类型 类型 说明 Integer 整数 Float 浮点数 String 变长字符串,可设置length...() 返回查询结果数量 get() 返回指定主键对应,如果没有对应,则返回 None Update 修改数据 直接赋值给模型类字段属性就可以改变字段值, 然后调用commit()方法提交会话即可...定义两张之间关系 from datetime import datetime from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy class Post(db.Model...id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(50)) 选项名 说明 backref 在关系另一个模型添加反向引用...uselist 如果设为 Fales,不使用列表,而使用标量值 order_by 指定关系记录排序方式 secondary 指定多对多关系关系名字 secondaryjoin SQLAlchemy

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SQLAlchemy 定义关系

数据库数据可以看做是现实世界中一类事物抽象,而每一数据都可以看做是一个实例「即现实世界实体」。...关系可以将一个一条记录与另一个一条记录、一条记录与多条其他记录或一个所有记录与另一个所有记录联在一起,这根据您在关系图中创建关系时指定条件决定。...关系数据库中表与之间一般存在三种关系:一对一、一对多、多对多。 关系数据库包含一个或多个相关,这些一起使用时会包含您需要信息。...利用关系数据库可以使用最新状态数据,高效、灵活地建立和管理数据,同时节省磁盘空间。 要从相关检索数据并将其拷贝到当前,需要定义查找。...由于一对一关系与一对多关系基本相同,这里不再做过多描述,各位看官可以参照一对多关系来完成相关内容。 多对多关系 一个多个记录与另一个多个记录相关联时即产生多对多关系

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带你认识 flask 数据库

本应用可以像大多数其他应用一样,使用任何一种类型数据库来实现,但是出于上述原因,我将使用关系数据库。 在第三章,我向你展示了第一个Flask扩展,在本章,我还要用到两个。...数据库模型 定义数据库中一张及其字段类,通常叫做数据模型。ORM(SQLAlchemy)会将类实例关联到数据库数据,并翻译相关操作。...要自动生成迁移,Alembic会将数据库模型定义数据库模式与数据库当前使用实际数据库模式进行比较。然后,使用必要更改来填充迁移脚本,以使数据库模式与应用程序模型匹配。...上面的数据库图显示了外键作为该字段和它引用id字段之间链接。这种关系被称为一对多,因为“一个”用户写了“多”条动态。...我使用author虚拟字段来调用其作者,而不必通过用户ID来处理。SQLAlchemy在这方面非常出色,因为它提供了对关系和外键高级抽象。

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flask 操作数据库flask-sqlarchemy

id=2).values('id', 'name' ) db.session.query(User).filter(User.name.endswith('jack')).all() # 获取role...name_cn字段以管理员结尾所有内容 user = db.session.query(User).filter_by(id=1).first() # 将roleid为6name改为change...role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id')) relationship参数: backref 在关系另一个模型添加反向关系...first() 返回查询第一个结果,如果没有结果,则返回None first_or_404() 返回查询第一个结果,如果没有结果,则终止请求,返回404 错误响应 get() 返回指定主键对应...,如果没有对应,则返回None get_or_404() 返回指定主键对应,如果没找到指定主键,则终止请求,返回404 错误响应 count() 返回查询结果数量 paginate()

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Flask数据库过滤器与查询集

address外键连接了两。...如果无法决定外键,你就要为db.relationship()提供额外参数,从而确定所用外键,常用配置选项如下所示: backref:在关系另一个模型添加反向引用 primary join:明确指定两个模型之间使用联结条件...多对多关系可以在任何一个类定义,backref参数会处理好关系另一侧。关联connections就是一个简单,不是模型,SQLAlchemy会自动接管这个。...这种信息只能存储在关联,但是在之前实现学生和课程之间关系,关联完全是由SQLAlchemy掌控内部。...不能直接使用这个关联,因为如果这么做程序就无法访问其中自定义字段

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使用tp框架和SQL语句查询数据字段包含某值

有时我们需要查询某个字段是否包含某值时,通常用like进行模糊查询,但对于一些要求比较准确查询时(例如:微信公众号关键字回复匹配查询)就需要用到MySQL find_in_set()函数; 以下是用...find_in_set()函数写sq查询l语句示例: $keyword = '你好'; $sql = "select * from table_name where find_in_set('"....$keyword"',msg_keyword) and msg_active = 1"; 以下是在tp框架中使用find_in_set()函数查询示例: $keyword = '你好'; $where...数据库关键字要以英文“,”分隔; 2.存储数据要对分隔符进行处理,保证以英文“,”分隔关键字。...以上这篇使用tp框架和SQL语句查询数据字段包含某值就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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SqlAlchemy 2.0 中文文档(十五)

这两种用例是: 一个包含对自身外键,而且单个行将具有指向其自身主键外键值。 两个都包含对另一个外键引用,每个引用另一个另一。...## 指向自身 / 相互依赖 这是一个非常特殊情况,其中关系(relationship())必须执行 INSERT 和第二个 UPDATE,以便正确填充(反之亦然,执行 UPDATE 和...这两种用例是: 一张包含一个指向自身外键,而且一将具有指向自己主键外键值。 两个分别包含一个外键引用另一个,每个引用另一个。...info – 可选数据字典,将被填充到此对象MapperProperty.info属性。 innerjoin=False – 当为True时,连接式急加载将使用内连接而不是外连接来与相关连接。...当特定映射安排将导致两彼此依赖时,请使用此标志,例如,一个与一组子之间存在一对多关系,并且还有一个列引用该列表单个子(即两个表相互包含对方外键)。

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SqlAlchemy 2.0 中文文档(七)

另请参阅 将转换为数据类时,属性来自不是数据类超类。 - 关于原因背景 关系配置 当与relationship()结合使用时,Mapped注释使用方式与基本关系模式描述方式相同。...请注意,不支持使用 mapped_column(); 应继续使用Column构造在dataclasses.field()metadata字段声明元数据。...另请参见 将转换为数据类时,属性来自非数据类超类。 - 关于原因背景 关系配置 Mapped 注释与 relationship() 结合使用方式与基本关系模式描述方式相同。...另请参阅 当将转换为数据类时,属性源自不是数据类超类。 - 关于原因背景 关系配置 Mapped注解与relationship()结合使用方式与基本关系模式描述相同。...注意**mapped_column()在这种用法下不受支持**;应继续使用Column 构造函数来声明 metadata 字段元数据。

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SqlAlchemy 2.0 中文文档(三)

at 0x...> COMMIT 可应用于 UPDATE 其他技术包括: 相关更新 UPDATE 语句可以通过使用相关子查询其他使用。...类 一对多 关系,沿着 User.addresses 关系;user_account 一个特定可能被 address 多行引用。...所有一对多关系自然对应于另一个方向多对一关系,在本例由Address.user指出。...另请参阅 加入式预加载 - 在关系加载技术 明确连接 + 预加载 如果我们在连接到 user_account 时加载 Address 使用诸如 Select.join() 之类方法来渲染 JOIN...此外,我们必须首先为 user_account 发出 INSERT,然后是 address ,因为 address 依赖于其在 user_account ,以获取其 user_id

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什么是关系型数据库和非关系型数据库_常用三种关系型数据库

在极其频繁查询,因为很多字段都是相关联,每次都要进行很多次跨查询,所以速度会慢下来。如果我们这时候取消几个字段关系,把B字段写到A里边,把A里边写到B里边。...这样虽然取消了关系,但是两个数据重复了,所以数据库大小就会变大,但是这时候就会减少跨查询,数据库查询速度就很上来。...所以,在数据库,有时候查询慢原因未必是数据量太大,而是拥有极其复杂字段关系。...它在名为ID字段下是不会重复,每行值与其他值不会重复。 外键: 主要用于两个直接关联....Python操作Mysql 有一个这样库,专门针对关系型数据库而有的模块。 他就是Sqlalchemy 它是一个ORM框架,是由Mako作者创建。 我们先使用pip3来安装一下。

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Python自动化开发学习12-Mari

例如,学生信息存储在student,院系信息存储在department。通过studentdept_id字段与department建立关联关系。...索引: 使用索引可快速访问数据库特定信息。索引是对数据库中一列或多列值进行排序一种结构。类似于书籍目录。 参照完整性: 参照完整性要求关系不允许引用不存在实体。...这个类型就是无符号数字类型。数据类型一致后成功创建了包含外键关联。 只是创建还不够,我们还要使用。上面的Exam类少写了一代码。..., i.bill_addr_fk.addr) 多对一-多外键关联 在这种关系,A只能匹配B,但是B可能被A多行匹配到,即A多行可能匹配是B同一。...书作者情景下还不明显,如果线路经过路由跳数,最短1跳,长可以30跳,甚至不能保证不会出现上百跳情况。怎么办呢? 在多对多关系,A可以匹配B多行,反之亦然。

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flask数据操纵

Flask ORM 在Django框架内部已经提供ORM这样框架,来实现对象关系映射,方便我们操作数据库。如果想在Flask也达到这样效果,需要安装一个第三方来支持。...SQLAlchemy是一个关系型数据库框架,它提供了高层ORM和底层原生数据库操作。flask-sqlalchemy是一个简化了SQLAlchemy操作flask扩展。...primary join 明确指定两个模型之间使用联结条件 uselist 如果为False,不使用列表,而使用标量值 order_by 指定关系记录排序方式 secondary 指定多对多记录排序方式...secondary join 在SQLAlchemy无法自行决定时,指定多对多关系二级联结 创建 在Flask-SQLAlchemy,插入、修改、删除操作,均由数据库会话管理。...,如果未查到,返回404 get() 返回指定主键对应,如不存在,返回None get_or_404() 返回指定主键对应,如不存在,返回404 count() 返回查询结果数量 paginate

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Python工具之SQLAlchemy

工具介绍:SQLAlchemy是Python编程语言下一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果...工作方式:通过定义类方式来操作数据库,一个类对应数据库一个,一个类对象对应数据,通过实例化类方式来向数据库插入数据,通过对象.字段名来获取相应字段值。...='monitor') # 实例化一个类对象     c.session.add(s) # 通过session会话向添加一数据(一个类对象)          # c.session.add_all...# 修改数据(修改serverid大于2数据group字段值为JAVA)     c.session.query(Server).filter(Server.id > 2).update({'group...(Server).filter_by(user='test').all()     for i in ret:         print i.ip    # 获取满足条件数据ip字段

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HIVE基础命令Sqoop导入导出插入问题动态分区创建HIVE脚本筛选CSV非文件GROUP BYSqoop导出到MySQL字段类型问题WHERE子查询CASE子查询

和数据导入相关 Hive数据导入表情况: 在load data时,如果加载文件在HDFS上,此文件会被移动到路径; 在load data时,如果加载文件在本地,此文件会被复制到HDFS路径...从一个查数据插入到另一个,出现以下异常: 'STATUS' in insert schema specification is not found among regular columns...也是可以。 这里可以使用collect_set函数,collect_set(col)函数只接受基本数据类型,它主要作用是将某字段值进行去重汇总,产生array类型字段。...collect_set 和 GROUP BY 一起使用场景,应该是这样:想查出A、B两个字段,但是只想对A分组,只需要随便取出A组里面的一个B,这种时候是可以用。...MySQL,根本不知道什么时候有哪些字段 所以,是将MySQL一些datetime类型改成varchar类型?

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