sqlalchemy表架构自动加载

Question

我正在创建一个像这样的SQL炼金术表：

myEngine = self.get_my_engine() # creates engine
metadata = MetaData(bind=myEngine)
SnapshotTable = Table("mytable", metadata, autoload=False, schema="my schema")

我必须使用自动加载假，因为表可能存在或可能不存在（并且该代码必须在创建表之前运行）

问题是，如果我使用autoload = False，当我尝试查询表（在由另一个进程创建之后）执行session.query(SnapshotTable)我得到一个：

InvalidRequestError: Query contains no columns with which to SELECT from.

错误; 这是可以理解的，因为该表尚未加载。

我的问题是：如何在使用autoload = False定义表元数据后“加载”表元数据。

我查看了schema.py代码，似乎我可以这样做：

SnapshotTable._autoload(metadata, None, None)

但这对我来说并不合适......任何其他想法或想法？

谢谢

Answer 1

首先声明表模型：

class MyTable(Base):
    __table__ = Table('mytable', metadata)

或直接：

MyTable = Table("mytable", metadata)

然后，一旦准备加载它，请调用：

Table('mytable', metadata, autoload_with=engine, extend_existing=True)

其中的关键是extend_existing = True 。

所有功劳都归功于SQLAlchemy邮件列表中的Mike Bayer。

Answer 2

我想这个问题是没有反映元数据。 您可以尝试使用此调用bevore执行任何查询的方法加载元数据：

metadata.reflect() 

它将重新加载表的定义，因此框架将知道如何构建适当的SELECT 。 然后打电话

if SnapshotTable.exists :
     SnapshotTable._init_existing()

Answer 3

我昨晚正在处理这个问题，事实证明，你需要做的就是在metadat.reflect的帮助下从数据库中加载所有可用的表定义。 这与@ fgblomqvist的解决方案非常相似。 主要区别在于您不必重新创建表。 实质上，以下内容应该有所帮助：

SnapshotTable.metadata.reflect(extend_existing=True, only=['mytable'])

这里的无名英雄是extend_existing参数。 它基本上确保重新加载与SnapshotTable相关的模式和其他信息。 此处only使用该参数来限制检索的信息量。 如果您正在处理大型数据库，这将为您节省大量时间

我希望这在未来有用。