前面的文章中讲解了外键的基础知识和操作,上一篇文章讲解了sqlalchemy的基本操作。前面两篇文章都是作为铺垫,为下面的文章打好基础。记得初中时第一次中考时考的不好,老爸安慰我说:“学习是一个循序渐进的过程”,而我的就是按照这样思路来学习数据库外键。首先是了解外键基础理论,然后是sqlalchemy基本操作,最后才到sqlalchemy操作外键。
sqlalchemy体现的外键特性
外键回顾:
外键的出现是因为两张表之间需要有关联,为了保证数据的完整性和唯一性而产生的。有外键时会有两张以上的表,分为主表和附表。附表中数据往往是主表中数据的延伸,附表中有外键关联到主表的主键上。
在sqlalchemy的ORM模型中,定义表时指定主键和外键。
主键定义:在字段信息后面加上primary_key=True
name = Column(String(20),primary_key=True)
外键定义:在字段后面加上Foreignkey(主表.主键)
company_name = Column(String(32),ForeignKey("company.name"))
company = relationship("Company",backref="phone_of_company")
另外在定义主键时往往还会定义一个relationship,什么作用呢?下文见分晓。
定义表
定义两张表,company和phone,company中的name是主键,phone中的id是主键,并且phone中定义company_name外键。
sql_foreign_models.py
1 #coding:utf-8 2 3 from sqlalchemy import create_engine 4 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base 5 from sqlalchemy import Column,Integer,String,DATE,ForeignKey #导入外键 6 from sqlalchemy.orm import relationship #创建关系 7 8 engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@localhost:3306/test", 9 encoding="utf-8")10 11 Base = declarative_base() #生成orm基类12 13 class Company(Base):14 15 __tablename__ = "company"16 17 name = Column(String(20),primary_key=True)18 location = Column(String(20))19 20 def __repr__(self):21 return "name:{0} location:{1}".format(self.name,self.location)22 23 class Phone(Base):24 25 __tablename__ = "phone"26 27 id = Column(Integer,primary_key=True)28 model = Column(String(32))29 price = Column(String(32))30 company_name = Column(String(32),ForeignKey("company.name"))31 company = relationship("Company",backref="phone_of_company") 32 33 def __repr__(self):34 return "{0} model:{1},sales:{2} sales:{3} price:{4}".format(self.id,self.model,self.sales,self.price)35 36 Base.metadata.create_all(engine) #创建表
创建表
python sql_foreign_models.py
插入数据
sql_foreign_insert.py
1 #coding:utf-8 2 3 from sql_foreign_models import * 4 from sql_insert import * 5 6 companys = { 7 "Apple":"Amercian", 8 "Xiaomi":"China", 9 "Huawei":"China",10 "Sungsum":"Korea",11 "Nokia":"Finland"12 }13 14 phones = (15 [1,"iphoneX","Apple",8400],16 [2,"xiaomi2s","Xiaomi",3299],17 [3,"Huaweimate10","Huawei",3399],18 [4,"SungsumS8","SungSum",4099], 19 [5,"NokiaLumia","Nokia",2399],20 [6,"iphone4s","Apple",3800]21 ) 22 23 24 for key in companys:25 26 new_company = Company(name=key,location=companys[key]) 27 insert(new_company)28 29 for phone in phones:30 id = phone[0]31 model = phone[1]32 company_name = phone[2]33 price = phone[3]34 35 new_phone = Phone(id=id,model=model,company_name=company_name,price=price)36 insert(new_phone)
写入数据库
python sql_foreign_insert.py
sqlalchemy外键操作
总结外键的优点有两个:保证数据的完整性和保证数据的一致性。那么在sqlqlchemy如何体现完整性和一致性呢?通过数据的插入和删除来体现。
完整性:附表插入数据时会检查外键所在字段在主表中是否存在
在phone表中插入数据:(7,Blackberry,“RIM”,3200)黑莓手机,所在公司是RIM。
new_phone = Phone(id=7,model="BlackBerry",company_name="RIM",price=3200) insert(new_phone)
报错:不能添加或者更新一个子行,有一个外键关联。
因为主表company的主键,也就是phone外键关联的字段没有“RIM”,所以当phone写入数据时会检查company_name字段的值是否在company中存在。而company中不存在该值,所以不能写入。这样做就保证了数据的完整性。
一致性:一致性的规则有多个,具体如下引用:
外键约束对父表的含义: 在父表上进行update / delete以更新或删除在子表中有一条或多条对应匹配行的候选键时,父表的行为取决于:在定义子表的外键时指定的on update / on delete子句, InnoDB支持5种方式, 分列如下 . cascade方式 在父表上update / delete记录时,同步update / delete掉子表的匹配记录 On delete cascade从mysql3. 23.50 开始可用; on update cascade从mysql4. 0.8 开始可用 . set null方式 |
在父表上update / delete记录时,将子表上匹配记录的列设为null 要注意子表的外键列不能为 not null On delete set null从mysql3. 23.50 开始可用; on update set null从mysql4. 0.8 开始可用 . No action方式 如果子表中有匹配的记录,则不允许对父表对应候选键进行update / delete操作 这个是ANSI SQL - 92 标准,从mysql4. 0.8 开始支持 . Restrict方式 同no action, 都是立即检查外键约束 |
删除主表中的name=Sungsum的记录。
1 engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:123@localhost:3306/test')2 3 DBSession = sessionmaker(bind=engine)4 session = DBSession()5 6 company = session.query(Company).filter_by(name="Sungsum").first()7 session.delete(company)8 session.commit()
默认的外键关联的动作是 “.set null”,即主表删除数据,附表中关联的字段设为空。
除了默认的设置外,还可以选择:
1、删除主表数据,如果附表有记录则不允许删除
2、删除主表数据,如果附表有记录则一并删除
外键和查询
在数据结构上外键对连表查询并没有太多的帮助,但是在sqlalchemy的模型下外键对连表查询有一定的优化,那就是relationship字段,其配合外键一起使用。
在没有relationship字段时,如果想要查询xiaomi2s手机的生产公司的地址如何查询呢?分为两步走:
查询出phone表中xiaomi2s的company_name字段
通过company_name字段查询company表中的location字段。(phone.company_name==company.name)
有了relationship之后就不用分为两步走了,只需要一步就能搞定。在定义表的模型时,relationship将company和phone表关联在一起。phone表中定义:
company_name = Column(String(32),ForeignKey("company.name"))
company = relationship("Company",backref="phone_of_company")
表明将phone表和Company表联系在一起。backref是反向关联,使用规则是:
查询phone表,返回phone_obj,可以通过phoen_obj.Company查询到company中外键关联的数据。这个称之为:正向查询。
查询company表,返回company_obj,可以通过company_obj.phone_of_company查询到phone表的外键关联数据。这个称之为:反向查询。
正向查询
1 #coding:utf-8 2 3 from sqlalchemy.orm import sessionmaker 4 from sqlalchemy import create_engine 5 from sql_foreign import * 6 7 8 engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@localhost:3306/test",) 9 Session_class = sessionmaker(bind=engine)10 session = Session_class()11 #查询phone表12 phone_obj = session.query(Phone).filter_by(id = 1).first() #通过phone表关联的relationship字段"Company"查询出company表的数据13 print(phone_obj.company.name)14 print(phone_obj.company.location)
通过查询phone得到company表中的字段,起作用的是relationship中的Company字段。
反向查询
1 #coding:utf-8 2 3 from sqlalchemy.orm import sessionmaker 4 from sqlalchemy import create_engine 5 from sql_foreign_models import * 6 7 8 engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@localhost:3306/test",) 9 Session_class = sessionmaker(bind=engine)10 session = Session_class()11 12 #查询company表13 company_obj = session.query(Company).filter_by(name = "Nokia").first()14 #通过phone表关联的relationship的字段"backref="phone_of_company"",查询phone表数据15 print company_obj.phone_of_company[0].id16 print company_obj.phone_of_company[0].model17 print company_obj.phone_of_company[0].price18 print company_obj.phone_of_company[0].company_name
通过查询company得到phone表中的字段,起作用的是relationship中的phone_of_compamy字段。
外键还有更多操作,比如在删除主表时附表的动作。等到下次需要使用时再补上,我相信不会等太久。