在 Flask-SQLAlchemy 中联表查询

SQLAlchemy 是一个功能强大的 ORM 。 Flask-SQLAlchemy 是一个 Flask 插件，它让我们在 Flask 框架中使用 SQLAlchemy 变得更容易。

本篇介绍我在使用 Flask-SQLAlchemy 21 时进行联表查询的一些经验

这里有两个表，account 表保存帐号 ID 和昵称，bind 表保存 account 之间的绑定关系。

对应的 Model 如下：

先来看一个简单的例子：查询 gameuid 1000 账号下绑定的所有帐号。

看一看生成的 SQL 语句：

这里的联表查询使用的是 WHERE 语句。如果希望使用 JOIN 语句，可以这样写：

可以看出，现在生成的 SQL 语句已经使用 JOIN 语句了。但上面的语意有点奇怪，既然已经在 query 中使用了 Bind 和 Account，后面再 join 一次 Account 总觉得有点多余。那么 SQLAlchemy 如何选择 JOIN 的时候谁先谁后呢？看看这个错误就知道了：

这个错误显然说明，query 中参数的顺序很重要，第一个参数所代表的 table 就是 JOIN 时放在前面的那个 table。因此，此处 JOIN 的目标应该是 Account， 而不应该是 Bind 自身。

上面的例子已经解决了大多数需求了。我们再来看看分页。在 Flask-SQLAlchemy 中封装了一个 paginate 方法，可以方便地将查询记录进行分页：

报错的原因是 dbsessionquery 默认返回的是 ormQuery 对象，这个对象并不包含 paginate 方法。要解决这个问题，需要修改 Flask-SQLAlchemy 的源码。

找到 SQLAlchemy 对象的 __init__ 定义，在其中加入 session_options['query_cls'] = BaseQuery 即可：

在 Flask-SQLAlchemy 提供的 Model 对象中，可以使用 Modelquery 这样的语法来直接得到一个查询对象，这是由于 Flask-SQLAlchemy 中存在一个 _QueryProperty 类，每次调用 Model__get__ 时，会自动生成一个基于当前 session 的 query 对象：

使用 Modelquery 得到的这个 query 对象可以直接进行 JOIN *** 作，得到的结果是 Model 对象。这样就方便多了：

转换成 SQL 是这样的：

可以看出，这样的查询结果和使用 dbsessionquery 并没有什么不同。由于返回的是 Model 对象，使用上可能还更加方便了。

如何使用 Modelqueryjoin 语法得到部分字段呢？这里可以使用 SQLAlchemy 提供的 with_entities 方法：

注意，列表中的项 (2, '玩家10001') 并不是标准的 Python tuple。你如果查看它的类型，会发现一个奇怪的名称： <class 'sqlalchemyutil_collectionsresult'> 。它是一个 AbstractKeyedTuple 对象，拥有一个 keys() 方法，这样可以很容易将其转换成 dict ：

想了解 AbstractKeyedTuple ，可以看看这篇文档 New KeyedTuple implementation dramatically faster 。

除了筛选字段外，还可以用另一个方法获取多个 Model 的记录。那就是，返回两个 Model 的所有字段：

使用上面的语法直接返回 Account 和 Bind 对象，可以进行更加灵活的 *** 作。

要联结超过 2 张以上的表，可以直接在 join 得到的结果之后链式调用 join 。也可以在 filter 的结果后面链式调用 join 。join 和 filter 返回的都是 query 对象，因此可以无限链式调用下去。

写完查询后，应该打印生成的 SQL 语句查看一下有没有性能问题。

MHA监控复制架构的主服务器，一旦检测到主服务器故障，就会自动进行故障转移。即使有些从服务器没有收到最新的relay log，MHA自动从最新的从服务器上识别差异的relay log并把这些日志应用到其他从服务器上，因此所有的从服务器保持一致性了。MHA通常在几秒内完成故障转移，9-12秒可以检测出主服务器故障，7-10秒内关闭故障的主服务器以避免脑裂，几秒中内应用差异的relay log到新的主服务器上，整个过程可以在10-30s内完成。还可以设置优先级指定其中的一台slave作为master的候选人。由于MHA在slaves之间修复一致性，因此可以将任何slave变成新的master，而不会发生一致性的问题，从而导致复制失败。

2 交互式主服务器故障转移

可以只使用MHA的故障转移，而不用于监控主服务器，当主服务器故障时，人工调用MHA来进行故障故障。

3 非交互式的主故障转移

不监控主服务器，但自动实现故障转移。这种特征适用于已经使用其他软件来监控主服务器状态，比如heartbeat来检测主服务器故障和虚拟IP地址接管，可以使用MHA来实现故障转移和slave服务器晋级为master服务器。

4 在线切换主从服务器

在许多情况下，需要将现有的主服务器迁移到另外一台服务器上。比如主服务器硬件故障，RAID控制卡需要重建，将主服务器移到性能更好的服务器上等等。维护主服务器引起性能下降，导致停机时间至少无法写入数据。另外，阻塞或杀掉当前运行的会话会导致主主之间数据不一致的问题发生。MHA提供快速切换和优雅的阻塞写入，这个切换过程只需要05-2s的时间，这段时间内数据是无法写入的。在很多情况下，05-2s的阻塞写入是可以接受的。因此切换主服务器不需要计划分配维护时间窗口(呵呵，不需要你在夜黑风高时通宵达旦完成切换主服务器的任务)。

5MHA由两部分组成：MHA Manager（管理节点）和MHA Node（数据节点）

要搭建MHA,要求一个复制集群中必须最少有三台数据库服务器，一主二从，即一台充当master，一台充当备用master，另外一台充当从库，管理节点可以和master在一台机器上。所以如果你只有二台机器的话，heartbeat,keepalive等都是不错的选择了。

6MHA比较灵活，可以写脚本，来进行故障转移，或者主从切换等。

在configpy中加入以下两项配置:

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://root:xxxxx@localhost:3306/testcharset=utf8'

SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True

就会自动完成连接的测试，如果失败就会抛出异常

用 Flask-SQLAlchemy（SQLAlchemy ORM 模块的 Flask 定制版）。这个在定义 schema、连接数据库、增删改查方面都给你提供极大的便利。

这个对象就包含 sqlalchemy 和 sqlalchemyorm 中的所有函数和助手。此外它还提供一个名为 Model 的类，用于作为声明模型时的 delarative 基类:

from flask import Flask

from flaskextsqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

appconfig['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:////tmp/testdb'

db = SQLAlchemy(app)

class User(dbModel):

id = dbColumn(dbInteger, primary_key=True)

username = dbColumn(dbString(80), unique=True)

email = dbColumn(dbString(120), unique=True)

def __init__(self, username, email):

selfusername = username

selfemail = email

def __repr__(self):

return '<User %r>' % selfusername

当然可以自己写代码连接到数据库，并 *** 作之。

使用Sqlalchmy的目的主要是ROM吧。工作重心可以放在业务处理上，而不用太 *** 心数据库的具体 *** 作和sql语法，特别是多表的join～

Flask的文档里，就有说怎么直接通过Python *** 作数据库的内容。

1、批处理脚本中，要想与用户实行交互，需要用到命令set 配合/p参数一起使用。

2、set命令是用来定义变量并赋值的，而使用/p参数后，set 并不马上在命令中给变量赋值，而是另起一行，等待用户的输入，并用户的输入内容做为值赋给变量。

3、而且在set /p后，可以加入提示语句，让用户知道，程序正在等待输入。

4、与用户交互，虽然已经实现了用户输入的接收。但还需要对接收到的内容进行处理，这时可以利用if 语句来完成。

5、运行后的效果如下，用户输入admin时，显示“输入正确”，否则，显示“请输入正确的用户名”。

6、再来完善一下脚本代码，做一个简单的用户登录判断。主要用到goto语句和if语句，实现python写网页后台实现与数据库交互。

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