返回介绍

数据库的设置

发布于 2023-06-19 14:30:51 字数 8722 浏览 0 评论 0 收藏 0

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。

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。

数据库安装

安装服务端

sudo apt-get install mysql-server

安装客户端

sudo apt-get install mysql-client
sudo apt-get install libmysqlclient-dev

数据库的基本命令

登录数据库

mysql -u root -p

创建数据库,并设定编码

create database <数据库名> charset=utf8;

显示所有数据库

show databases;

在Flask中使用mysql数据库,需要安装一个flask-sqlalchemy的扩展。

pip install flask-sqlalchemy

要连接mysql数据库,仍需要安装flask-mysqldb

pip install flask-mysqldb

使用Flask-SQLAlchemy管理数据库

使用Flask-SQLAlchemy扩展操作数据库,首先需要建立数据库连接。数据库连接通过URL指定,而且程序使用的数据库必须保存到Flask配置对象的SQLALCHEMY_DATABASE_URI键中。

对比下Django和Flask中的数据库设置:

Django的数据库设置: Django中设置数据库

Flask的数据库设置:

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/test3'

常用的SQLAlchemy字段类型

类型名python中类型说明
Integerint普通整数,一般是32位
SmallIntegerint取值范围小的整数,一般是16位
BigIntegerint或long不限制精度的整数
Floatfloat浮点数
Numericdecimal.Decimal普通整数,一般是32位
Stringstr变长字符串
Textstr变长字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化
Unicodeunicode变长Unicode字符串
UnicodeTextunicode变长Unicode字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化
Booleanbool布尔值
Datedatetime.date时间
Timedatetime.datetime日期和时间
LargeBinarystr二进制文件

常用的SQLAlchemy列选项

选项名说明
primary_key如果为True,代表表的主键
unique如果为True,代表这列不允许出现重复的值
index如果为True,为这列创建索引,提高查询效率
nullable如果为True,允许有空值,如果为False,不允许有空值
default为这列定义默认值

常用的SQLAlchemy关系选项

选项名说明
backref在关系的另一模型中添加反向引用
primary join明确指定两个模型之间使用的联结条件
uselist如果为False,不使用列表,而使用标量值
order_by指定关系中记录的排序方式
secondary指定多对多中记录的排序方式
secondary join在SQLAlchemy中无法自行决定时,指定多对多关系中的二级联结条件

如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

扫码二维码加入Web技术交流群

发布评论

需要 登录 才能够评论, 你可以免费 注册 一个本站的账号。
列表为空,暂无数据
    我们使用 Cookies 和其他技术来定制您的体验包括您的登录状态等。通过阅读我们的 隐私政策 了解更多相关信息。 单击 接受 或继续使用网站,即表示您同意使用 Cookies 和您的相关数据。
    原文