想象一下如果你必须在几个星期内迁移数以亿计的数据和100多个服务项目，同时还要保持UBER被几百万的乘客正常使用，这是多么艰巨的任务啊！而以下这个故事就是关于数十名工程师是如何帮助UBER在2014年迁移到Mezzanine的故事。 在2014年年初，我们面临了一个严峻的现实问题，关于我们的路径的增长（一个月约增长了20％），所以在年底之前用于存储路径的存储容量将会不够用。我们因此推出Mezzanine项目这一盛举来解决这个特别的问题。数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天
flask-sqlalchemy所作的操作只是把模型类转换为sql语句，然后通过数据库驱动访问mysql，在获取到结果后再把数据转换为模型对象
前面的一至八篇我们一直在研究如何从网站上快速、方便的获取数据，并将获取到的数据存储在数据库中。但是将数据存储在数据中并不是我们的目的，获取和存储数据的目的是为了更好的利用这些数据，利用这些数据的前提首先需要从数据库按一定的格式来读取数据，这一篇主要介绍如何实现通过 RESTful API 来获取数据库中的数据。
学习过web开发的人也许都知道，在web开发中最常用的数据库就是关系模型数据库，关系型数据库把所有的数据都存储在表中，表用来给应用的实体建模，表的列数是固定的，行数是可变的。查询的语句也是结构化的语言。
Web应用中普遍使用的是关系模型的数据库，关系型数据库把所有的数据都存储在表中，表用来给应用的实体建模，表的列数是固定的，行数是可变的。它使用结构化的查询语言。关系型数据库的列定义了表中表示的实体的数据属性。比如：商品表里有name、price、number等。 Flask本身不限定数据库的选择，你可以选择SQL或NOSQL的任何一种。也可以选择更方便的SQLALchemy，类似于Django的ORM。SQLALchemy实际上是对数据库的抽象，让开发者不用直接和SQL语句打交道，而是通过Python对象来操作数据库，在舍弃一些性能开销的同时，换来的是开发效率的较大提升。
在数据库设计和优化中，索引是一个至关重要的概念，它可以极大地提高查询性能。唯一索引和普通索引是两种常见的索引类型，它们在某些方面有着明显的区别。本文将深入探讨唯一索引和普通索引的差异，解释为什么唯一索引在某些情况下可能比普通索引更快，并提供相应的代码示例来演示它们的用法。
后面会通过继承这个 Base 类，来创建每个数据库 Model，也称为 ORM Model
Step 2.Flask-SQLAlchemy 扩展配置： 描述: 需要使用Flask 的 app = Flask(__name__) 进行 SQLAlchemy 对象构建, 在开发过程中常常使用懒加载方法 init_app 方法进行扩展的加载使用;
https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/master/quickstart/
转载请在文章开头附上原文链接地址：https://www.cnblogs.com/Sunzz/p/10979970.html
ORM 全称 Object Relational Mapping, 翻译过来叫对象关系映射。简单的说，ORM 将数据库中的表与面向对象语言中的类建立了一种对应关系。这样，我们要操作数据库，数据库中的表或者表中的一条记录就可以直接通过操作类或者类实例来完成。
SQLAlchemy 是用Python编程语言开发的一个开源项目，它提供了SQL工具包和ORM对象关系映射工具，使用MIT许可证发行，SQLAlchemy 提供高效和高性能的数据库访问，实现了完整的企业级持久模型。
一、数据库操作 1，orm orm（object-Relation Mapping），对象-关系映射，主要实现模型对象到关系数据库数据的映射。 优点： - 只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码. - 对数据库的操作都转化成对类属性和方法的操作. - 不用编写各种数据库的`sql语句`. - 实现了数据模型与数据库的解耦, 屏蔽了不同数据库操作上的差异. - 不再需要关注当前项目使用的是哪种数据库。 - 通过简单的配置就可以轻松更换数据库, 而不需要修改代码. 缺点： - 相比较
既然是应用程序，那么数据库就是必不可少的一部分。数据库按照一定规则保存程序数据，程序再发起查询取回所需的数据。Web 程序最常用基于关系模型的数据库，这种数据库也称为 SQL 数据库，因为它们使用结构化查询语言。不过最近几年文档数据库和键值对数据库成了流行的替代选择，这两种数据库合称 NoSQL数据库，比如 redis 等等。
完整连接 URI 列表请跳转到 SQLAlchemy 下面的文档 (Supported Databases) 。这里给出一些 常见的连接字符串。
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flask默认提供模型操作，但是并没有提供ORM，所以一般开发的时候我们会采用flask-SQLAlchemy模块来实现ORM操作。 SQLAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的 ORM 和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy 是一个简化了 SQLAlchemy 操作的flask扩展。 SQLAlchemy: https://www.sqlalchemy.org/
本文将以Mysql举例，介绍sqlalchemy的基本用法。其中，Python版本为2.7，sqlalchemy版本为1.1.6。
当你听到混乱这个词时，你会想到什么？也许你会想到喧闹的股票交易所，或者早上的厨房——一切都混乱不堪。当你想到秩序这个词时，也许你会想到一个空旷的房间，宁静而平静。然而，对于科学家来说，混乱的特征是同质性（相同），而秩序的特征是复杂性（不同）。
即Object-Relationl Mapping，它的作用是在关系型数据库和对象之间做一个映射，这样我们在具体的操作数据库的时候，就不需要再去和复杂的SQL语句打交道，只要像平时操作对象一样操作它就可以了 。简单说，ORM是一个可以使我们更简单的操作数据库的框架。
在当今数字时代，数据是任何应用程序的核心。Python提供了丰富的数据库编程工具和库，使得与各种数据库进行交互变得更加容易。本文将深入探讨Python数据库编程的各个方面，从基础概念到高级技术，为读者提供全方位的指南。
RDBMS(Relational Database Management System)即关系数据库管理系统，在开始之前，先了解下RDBMS的一些术语：
在SQLAlchemy中，通过declarative_base创建的基类可以通过多层次的继承建立继承关系。这允许你在数据库中创建具有继承结构的表。在我使用某数据库做中转的时候，经常会遇到各种各样的问题，例如下面的问题，通过记录并附上完美的解决方案，以便为查询更加方便。
在MTV架构中，M表示Model层负责与数据库进行交互，ORM(Object Relational Mapping)对象关系映射可以将具体的模型与数据库中的表进行一一对应，模型对象的属性与数据库表的字段是一一对应的；通过模型的操作来实现对数据库表的操作
在Django框架中内部已经提供ORM这样的框架，来实现对象关系映射，方便我们操作数据库。如果想在Flask中也达到这样效果，需要安装一个第三方来支持。 SQLAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的ORM和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy是一个简化了SQLAlchemy操作的flask扩展。
SQLALchemy 实际上是对数据库的抽象，让开发者不用直接和 SQL 语句打交道，而是通过 Python 对象来操作数据库，在舍弃一些性能开销的同时，换来的是开发效率的较大提升 SQLAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的ORM和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy是一个简化了SQLAlchemy操作的flask扩展。
Flask本身不支持数据库，相信你已经听说过了。正如表单那样，这也是Flask有意为之。对使用的数据库插件自由选择，岂不是比被迫适应其中之一，更让人拥有主动权吗？
FastAPI 是一个用于构建 Web 应用程序的 Python 框架。它在许多方面都比其他框架快，具有简洁的语法和易于使用的工具。其中包括与数据库交互的工具，即 ORM（对象关系映射）。
Flask-SQLAlchemy是一个Flask扩展，简化了在Flask应用中使用SQLAlchemy的操作，SQLAlchemy是一个强大的关系型数据库框架，支持多种数据库后台。其安装方式与其他扩展一样使用pip安装即可:pip install flask-sqlalchemy。 在Flask-SQLAlchemy中，指定使用何种数据库是通过URL来实现的，各种主流数据库引擎使用URL格式如下：
对于全文搜索的支持不像关系数据库那样是标准化的。有几种开源的全文搜索引擎：Elasticsearch，Apache Solr，Whoosh，Xapian，Sphinx等等，如果这还不够，常用的数据库也可以像我上面列举的那些专用搜索引擎一样提供搜索服务。 SQLite，MySQL和PostgreSQL都提供了对搜索文本的支持，以及MongoDB和CouchDB等NoSQL数据库当然也提供这样的功能。
由于flask属于轻量级web框架， 更加自由、灵活，可扩展性强，第三方库的选择面广，开发时可以结合自己最喜欢用的轮子，也能结合最流行最强大的Python库 。所以这个框架的代码架构需要自己设计。
其实一开始用的是pymysql，但是发现维护比较麻烦，还存在代码注入的风险，所以就干脆直接用ORM框架。
上一篇文章，介绍了前后端分离开发环境的搭建。环境准备好之后，我们可以从后端入手开发业务接口。也可以从前端入手，开发相关页面与业务功能。开发顺序没有先后之分，完全取决于你的喜好。我喜欢从后端开始。
在 Flask Web 框架中，Flask-SQLALchemy 扩展对数据库操作进行了封装，使用 Flask-SQLALchemy ，可以通过 Python 对象来操作数据库。
在 FastAPI 中，您可以使用 Form 参数注入来接收表单数据。Form 参数注入将会从表单数据中提取相应的字段值，并将它们转换为 Python 对象。例如，如果您的表单模型有一个名为 username 的字段，您可以使用 Form(...) 来注入该字段的值。例如：
其中，主键列指定了 PRIMARY KEY 约束，强制该列的值在表中唯一，并且使用 AUTO_INCREMENT 关键字，表示该列的值会自动递增生成。
为了让这个库更好用，我比较研究了各语言的主流ORM库，发现有一些语言的ORM库确实很好用，而有另外一些语言的库那不是一般的难用。
云豆贴心提醒，本文阅读时间6分钟，文末有秘密！ ORM介绍 ORM(Object-Relational Mapping) 架构，采用元数据来描述对象-关系映射细节。业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系。我们平常使用的数据库都为关系型。所以ORM系统一般是以中间层的方式存在，用来关联对象和数据库数据的映射。 由于现在流行的关系型数据库有很多，假设代码在部署的使用的底层数据库使用的MySQL，并已经正常稳定运行，但是现在需要将MySQL换成oracle，
在现代软件开发中，连接数据库是至关重要的一部分。Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种连接数据库的方法。本文将介绍使用Python连接数据库的多种方法，包括标准库、第三方库以及ORM框架。
在进行探索性数据分析时 （例如，在使用pandas检查COVID-19数据时），通常会将CSV，XML或JSON等文件加载到 pandas DataFrame中。然后，您可能需要对DataFrame中的数据进行一些处理，并希望将其存储在关系数据库等更持久的位置。
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
几乎现在所有应用都会用到缓存技术，而在服务器端redis是很多实现缓存的首选技术。
模型 这个术语表示程序使用的持久化实体。在 orm 中，模型一般是一个 Python 类，类的属性对应数据库表的类。 [当这个类的属性发生更改时，数据库也要迁移 ]
依赖完成以后在 server 目录下再新建一个 server 目录作为项目的主目录，第一级 server 目录作为共用配置文件存储目录。
Django是一种基于Python开发的开源的高级Web应用框架，使用Django，使你能够以最小的代价构建和维护高质量的Web应用。Django 本身基于 MVC 模型，即 Model（模型）+ View（视图）+ Controller（控制器）设计模式，MVC 模式使后续对程序的修改和扩展简化，并且使程序某一部分的重复利用成为可能，Python 加 Django 是快速开发、设计、部署网站的最佳组合。
重点掌握第1种,在工作中,我们的项目在启动的时候,需要预先设置一些配置信息,为了方便管理,便于维护,我们将所有的配置信息,封装在一个类中,然后再进行使用,下面是代码的实现过程,大家可以看一下:
orm操作是所有完整软件中后端处理最重要的一部分，主要完成了后端程序和数据库之间的数据同步和持久化的操作，本文基于sqlalchemy官方文档进行整理，完成sqlalchemy的核心操作
SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器，为应用程序开发人员提供 SQL 的全部功能和灵活性。
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