1.ORM简介

ORM是object realation mapping的简写，也就是对象关系映射。主要实现模型对象到关系数据库数据的映射。

那么我们为何要使用ORM呢？

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.
  • 不在关注用的是mysql、oracle...等.
  • 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 :

• 相比较直接使用SQL语句操作数据库,有性能损失.
• 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成对象, 在映射过程中有性能损失.

2. ORM在Flask中的使用

在flask中我们使用flask-sqlalchemy来实现模型对象关系的映射。

SQLALchemy 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（上边已经介绍过了）

flask-sqlalchemy 是一个简化了 SQLAlchemy 操作的flask扩展。

①在使用ORM之前要进行一系列的配置：数据库链接配置，链接时常的配置等（这里不在介绍，可进行自我查阅）

②配置结束以后就可以通过模型类操作数据库了

下面我们学习通过模型类操作数据库的方法：

常用的SQLAlchemy字段类型

常用的SQLAlchemy列选项

常用的SQLAlchemy关系选项

下面我们就可以使用ORM，看看不使用SQL语句如何操作数据库

db = SQLAlchemy(app)

class People(db.Model):
    # 表名
    __tablename__ = 'People'
    # 列对象
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    us = db.relationship('User', backref='role', lazy='dynamic')

    #repr()方法用于显示一个可读字符串
    def __repr__(self):
        return 'Role:%s'% self.name

 有了模型类，下面就可以创建表并插入数据啦：

 建表：db.create_all() 

 附加：删表（db.drop_all()）

#插入一条数据
people1 = People(name='fenghua')
db.session.add(people1)
db.session.commit()

#插入多条数据
people2 = People(name='li',email='[email protected]',password='4526342',people_id=People.id)
people3 = People(name='sun',email='[email protected]',password='235523',people_id=People.id)
db.session.add_all([people2, people3])
db.session.commit()

有了数据就能进行对数据操作了，下面了解常用操作：

常用的SQLAlchemy查询过滤器

常用的SQLAlchemy查询执行器

在Flask-SQLAlchemy中，插入、修改、删除操作，均由数据库会话管理。

会话用 db.session 表示。在准备把数据写入数据库前，要先将数据添加到会话中然后调用 commit() 方法提交会话。

在 Flask-SQLAlchemy 中，查询操作是通过 query 对象操作数据。

最基本的查询是返回表中所有数据，可以通过过滤器进行更精确的数据库查询。

查询:filter_by精确查询

返回名字等于wang的所有人

People.query.filter_by(name='wang').all()

first()返回查询到的第一个对象

User.query.first()

all()返回查询到的所有对象

User.query.all()

filter模糊查询，返回名字结尾字符为g的所有数据。

User.query.filter(User.name.endswith('g')).all()

get():参数为主键，如果主键不存在没有返回内容

User.query.get()

逻辑非，返回名字不等于wang的所有数据

User.query.filter(User.name!='wang').all()

not_ 相当于取反

from sqlalchemy import not_
User.query.filter(not_(User.name=='chen')).all()

逻辑与，需要导入and，返回and()条件满足的所有数据

from sqlalchemy import and_
User.query.filter(and_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()

逻辑或，需要导入or_

from sqlalchemy import or_
User.query.filter(or_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()

查询数据后删除

user = User.query.first()
db.session.delete(user)
db.session.commit()
User.query.all()

更新数据

user = User.query.first()
user.name = 'dong'
db.session.commit()

关联查询示例（假设角色于用户是1对多的关系）重点！！！：

一个角色可以有多个用户，一个用户只能属于一个角色。

class Role(db.Model):
    ...
    #关键代码
    us = db.relationship('User', backref='role', lazy='dynamic')
    ...

class User(db.Model):
    ...
    role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'))

  查询角色的所有用户

#查询roles表id为1的角色
ro1 = Role.query.get(1)
#查询该角色的所有用户
ro1.us.all() 

这里的us就是模型里边设置的us，当用1查多时使用1对象.relationship返回对象.过滤器.执行器 进行查找

反之多查1时使用多方的对象.backref字段.过滤器.执行器 进行查找

  查询用户的角色

#查询users表id为3的用户
us1 = User.query.get(3)
#查询用户属于什么角色
us1.role