Flask-SQLAlchemy中的相同數據庫

Question

我已經問了一個類似的問題，但我想也許我可以改寫它，或者展示我已經做了些什么來進一步闡明這里發生的事情。

目前我有2個相同的數據庫，我試圖解決這個問題（按照我看到的另一個問題），如下所示：

class BaseTable(db.Model):
    __tablename__ = 'TableName'
    col = db.Column(db.Integer)

class SubTable1(BaseTable):
    __bind_key__ = 'bind1'

class SubTable2(BaseTable):
    __bind_key__ = 'bind2'

這個問題是現在最近的綁定在任何地方使用，所以如果我在其他地方這樣做：

SubTable1.query.filter_by(col=12).all()

然后它從第二個數據庫獲得結果。 如果我要切換SubTable類的位置，那么結果是相同的（編輯為了清楚：我的意思是結果來自最后定義的任何綁定，如果它們被切換，它將改為查詢來自'bind2'而不是'bind1'，就像它目前所做的那樣）。 我真的不知道該怎么做，所以如果你能以任何方式提供幫助，那將是非常棒的。

謝謝。

編輯：如果這是不可能的（或者你只是知道更好或甚至不同的方式），請告訴我。 如果我可以做兩個不同的數據庫對象之類的事情，那也就是好事，我真的不知道該怎么做或者會有什么樣的含義。

編輯2：經過幾個小時的辛苦工作，我終於得出了如何做到這一點的結論。

在__init__.py中：

db1 = SQLAlchemy(app)
db2 = SQLAlchemy(app)

在models.py中：

class Table1(db1.Model):
    __tablename__ = 'TableName'
    __bind_key__ = 'bind1'
    col = db1.Column(db1.Integer)

class Table2(db2.Model):
    __tablename__ = 'TableName'
    __bind_key__ = 'bind2'
    col = db2.Column(db2.Integer)

這種無意義的原因是綁定只能定義一次而不能更改，並且沒有兩個表名可以相同，即使綁定不同。 所以你必須制作2個MetaData實例，否則SQLAlchemy會生氣。 事實證明，問題是SQLAlchemy的一個限制。

Answer 1

我不知道__bind_key__是什么，但是有很多方法可以使用具有多個綁定的單個Session。 會話本身可以直接綁定：為此，SubTable1和SubTable2需要單獨映射而不是繼承層次結構的一部分，因為Session基於最基本映射的類定位綁定。 為了共享相同的MetaData，只需將兩個類映射到同一個Table對象：

from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.orm import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class BaseTable(Base):
    __tablename__ = 'some_table'
    id = Column(Integer, primary_key=True)

class SubTable1(Base):
    __table__ = BaseTable.__table__

class SubTable2(Base):
    __table__ = BaseTable.__table__

db1 = create_engine("sqlite:///db1.db", echo=True, logging_name='db1')
db2 = create_engine("sqlite:///db2.db", echo=True, logging_name='db2')

Base.metadata.create_all(db1)
Base.metadata.create_all(db2)

s = Session(binds={SubTable1: db1, SubTable2: db2})

s.add_all([
    SubTable1(),
    SubTable2(),
    SubTable1(),
    SubTable2(),
    SubTable1(),
])

s.commit()

print s.query(SubTable1).all()
print s.query(SubTable2).all()

這是一種方式。 另外，讓我們實際上只使用兩個不同的MetaData對象，使用mixins很容易：

from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.orm import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class BaseTable(object):
    __tablename__ = 'some_table'
    id = Column(Integer, primary_key=True)

class DB1(Base):
    metadata = MetaData()
    __abstract__ = True

class DB2(Base):
    metadata = MetaData()
    __abstract__ = True

class SubTable1(BaseTable, DB1):
    pass

class SubTable2(BaseTable, DB2):
    pass

db1 = create_engine("sqlite:///db1.db", echo=True, logging_name='db1')
db2 = create_engine("sqlite:///db2.db", echo=True, logging_name='db2')

DB1.metadata.create_all(db1)
DB2.metadata.create_all(db2)

s = Session(binds={SubTable1: db1, SubTable2: db2})

s.add_all([
    SubTable1(),
    SubTable2(),
    SubTable1(),
    SubTable2(),
    SubTable1(),
])

s.commit()

print s.query(SubTable1).all()
print s.query(SubTable2).all()

是的，既然我們有兩個MetaData對象，我們可以直接“綁定”它們，如果我們想要去那條路線：

# ... mapping as before

DB1.metadata.bind = db1
DB2.metadata.bind = db2
DB1.metadata.create_all()
DB2.metadata.create_all()

s = Session()  # don't need binds in this case

# ... usage as before
s = Session()