摘要:數據庫關系數據庫將數據保存在表中來模擬應用程序中不同的實體。這些行之間的連接稱作關系,也是關系數據庫模型的基礎。就像這個示例中看到的那樣,關系數據庫存儲數據高效且避免重復。最好的例子就是,支持一組關系數據庫引擎,包括流行的和。
數據庫就是有組織的存儲應用程序數據,然后查詢檢索指定需要的那部分。大部分web應用程序都采用基于關系模型的數據庫,也稱作結構化查詢語言(SQL)數據庫。但是最近幾年面向文檔數據庫和鍵值數據庫(通常稱作NoSQL數據庫),成為非常流行的替代者。個人推薦《七周七數據庫》這本書,它對各種類型的數據庫、應用場景和多種不同類型數據庫配合使用有比較好的講解。
1、SQL數據庫關系數據庫將數據保存在表中來模擬應用程序中不同的實體。例如,一個訂單管理應用程序數據庫可能會有customers、products和orders表。
一個表有一個固定數量的列和一個可變的行數。列定義了數據表所代表的實體的屬性。例如,customers表會有name、address、phone等列。表中的每一行定義了由所有列的值組成的實際數據元素。
表有種特殊列稱作主鍵,它持有一個惟一的標識符為表中存儲的每一行。表也可以有外鍵,用于引用其他表的主鍵。這些行之間的連接稱作關系,也是關系數據庫模型的基礎。
圖像5-1展示了存儲users和roles表的簡單數據庫圖。連接兩個表的線代表兩個表之間的關系。
圖像5-1. 關系數據庫示例
在這個數據庫表中,roles表存儲了一組所有可能的用戶角色,每一個都被定義為唯一id值——也是表的主鍵。users表包含一組用戶,同樣每一個都有唯一id值。除了主鍵id,roles表還有name列,而users表還有username和password列。在users表中的role_id列是一個引用role表中id列的外鍵,以這種方式確立分配給每個用戶的角色。
就像這個示例中看到的那樣,關系數據庫存儲數據高效且避免重復。重命名用戶角色在這個數據庫中會變得異常簡單,因為角色名保存在多帶帶的地方。當roles表中的角色名發生改變,所有用戶持有的role_id引用的角色會立即看到這些變化。
而另一方面,將數據拆分到多個表中則會變得更加復雜。生成一組用戶及其角色會產生一個小問題,因為用戶和用戶角色需要從兩張表中讀,且只有連接后才能一起出現。當需要的時候關系數據庫引擎會提供支持來執行兩個表的連接操作。
2、NoSQL數據庫與上一節描述相反的、非關系模型的數據庫被統稱為NoSQL數據庫。NoSQL數據庫常見的組織方式是使用collections代替表、documents代替記錄。NoSQL數據庫的設計方式使得連接會很復雜,所以大部分都不支持這個操作。圖像5-1如果用NoSQL數據庫結構來表達則是這樣的:列出用戶及他們的角色,需要應用程序自己通過讀取每個用戶的role_id字段去執行連接操作,然后查找roles表。
圖像5-2展示了更接近NoSQL數據庫的設計思想。這個操作運用了一個被稱為反模式的思想,減少了表的數量卻增加了重復數據。
圖像5-2. NoSQL數據庫示例
這種結構的數據庫為每個用戶顯式的存儲用戶角色名。重命名角色名絕對是一項昂貴的操作,可能需要更新大量的文檔。
但對于NoSQL數據庫這并不都是壞消息。雖然有重復的數據,但是查詢速度快,因為不需要連接,可以直接列出用戶和他們的角色。
3、SQL還是NoSQLSQL數據庫擅長以高效、緊湊的形式存儲結構化數據。這些數據庫竭盡全力保持一致性。NoSQL數據庫會放低一些一致性要求,因此在性能上有更大的優勢。
全面分析和比較數據庫類型已經超出了本教程的范圍。對于中小型應用程序SQL數據庫和NoSQL數據庫完全可以勝任,且性能幾乎差不多。
4、Python數據庫框架Python有大部分的數據庫引擎包,包括開源的和商業的。Flask在可使用的數據庫包上沒有限制,所以你可以使用MySQL、Postgres、SQLite、Redis、MongoDB或者CouchDB中你喜歡的任何一個。
如果這些還不夠,也有大量的數據庫抽象層包,如SQLAlchemy或MongoEngine讓你像操作常規Python對象那樣,而不是數據庫實體表、文檔或查詢語句。
在選擇數據庫框架的時候需要評估許多因素:
易用性
如果直接比較數據庫引擎和數據庫抽象層,第二者明顯勝出。抽象層又稱作對象關系映射(ORM)或對象文檔映射(ODM),提供從高級面向對象操作到底層數據庫指令的透明轉換。
性能
ORM和ODM的轉化需要從對象域轉化為數據庫域,所以會有一些開銷。大多數情況下,性能損耗是微不足道的,但總有例外。一般來說,ORM和ODM獲得的生產力遠遠超過了性能下降的那部分,所以這不是一個有效的論點來完全拋棄ORM和ODM。應該關心的是選擇怎樣的數據庫抽象層,提供可訪問底層數據庫中特定操作,就像本地數據庫指令那樣實現的抽象層最佳。
可移植性
數據庫的選擇必須考慮開發和生產平臺。例如,如果你計劃在云主機上托管應用程序,那么你應該找出提供該服務的數據庫。
另一方面ORM和ODM的可移植性不錯。盡管一些框架只為單個數據庫引擎提供抽象層,有些抽象層更高級,可以選擇哪種數據庫引擎且訪問使用的是同一個面向對象的接口。最好的例子就是SQLAlchemy ORM,支持一組關系數據庫引擎,包括流行的MySQL、Postgres和SQLite。
Flask集成
選擇一個集成了Flask的框架并不是必須的,但是可以不用自己寫集成代碼。Flask集成可以簡化配置和操作,所以應該優先使用專門設計的Flask擴展包。
基于這些目的,Flask-SQLAlchemy將是本書示例中應該選擇的數據庫框架,它對SQLAlchemy進行了封裝。
5、使用Flask-SQLAlchemy管理數據庫Flask-SQLAlchemy是一個Flask擴展,它簡化了在Flask應用程序中對SQLAlchemy的使用。SQLAlchemy是一個強大的關系數據庫框架,支持一些數據庫后端。提供高級的ORM和底層訪問數據庫的本地SQL功能。
和其他擴展一樣,通過pip安裝Flask-SQLAlchemy:
(venv) $ pip install flask-sqlalchemy
在Flask-SQLAlchemy,數據庫被指定為URL。表格5-1列出三個最受歡迎的數據庫引擎url的格式。
表格5-1. Flask-SQLAlchemy數據URLs
在這些URL中,hostname是指托管MySQL服務的服務器,可能是本地(localhost)又或是遠程服務器。數據庫服務器可以托管多個數據庫,所以database指出要使用的數據庫名。數據庫需要身份驗證,username和 password是數據庫用戶憑證。
注:> SQLite數據庫沒有服務,所以hostname、username和password可以缺省且數據庫是一個磁盤文件名。
應用程序數據庫URL必須在Flask配置對象中的SQLALCHEMY_DATABASE_URI鍵中進行配置。另一個有用的選項是SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN,可以設置為True來啟用自動提交數據庫更改在每個請求中。查閱Flask-SQLAlchemy文檔獲取更多其他配置選項。示例5-1展示如何初始化并配置簡單的SQLite數據庫。
示例5-1. hello.py:數據庫配置
from flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemy basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) app = Flask(__name__) app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "sqlite:///" + os.path.join(basedir, "data.sqlite") app.config["SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN"] = True db = SQLAlchemy(app)
由SQLAlchemy實例化的db對象表示數據庫且提供訪問Flask-SQLAlchemy的所有功能。
6、模型定義模型是指由應用程序使用的持久化實體。在ORM的背景下,一個模型通常是一個帶有屬性的Python類,其屬性與數據庫表的列相匹配對應。Flask-SQLAlchemy數據庫實例提供了一個基類以及一組輔助類和函數用于定義它的結構。表格5-1中的roles表和users表可以定義為Role模型和User模型如示例5-2所示。
示例5-2.hello.py:Role模型和User模型定義
class Role(db.Model): __tablename__ = "roles" id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(64), unique=True) def __repr__(self): return "" % 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) def __repr__(self): return " " % self.username
__tablename__類變量定義數據庫中表的名稱。如果__tablename__缺省Flask-SQLAlchemy會指定默認的表名,但是這些缺省名稱不遵守使用復數命名的約定,所以最好是顯式命名表名。其余的變量是模型的屬性,被定義為db.Column類的實例。
傳給db.Column構造函數的第一個參數是數據庫列的類型也就是模型屬性的數據類型。表格5-2列出一些可用的列的類型,也是用于模型中的Python類型。
表格5-2. 最常見的SQLAlchemy列類型
db.Column剩余的參數為每個屬性指定了配置選項。表格5-3列出一些可用的選項。
表格5-3. 最常見的SQLAlchemy列選項
注:Flask-SQLAlchemy需要給所有的模型定義主鍵列,通常命名為id。
兩個模型都包含了repr()方法來給它們顯示一個可讀字符串,雖然不是完全必要,不過用于調試和測試還是很不錯的。
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