🔱 🤽🏼 👨🏿‍💻 SQLAlchemyを使用してデータベーススキーマを作成します 📉 🚒 🏑

SQLAlchemyは、データベーススキーマを作成するための最も人気のあるライブラリの1つであるとよく言われています。今日は、見積もり検索アプリケーション用の小さなデータスキーマを作成する簡単な例を見ていきます。PostgreSQLをDBMSとして使用します。

私の意見では、マッパーに基づく従来のアプローチよりも単純で明確であるため、モデルを定義するために宣言型アプローチを使用します。まず、ER図をスケッチしましょう。

, , , .

SQLAlchemy . Quote relationship.

from sqlalchemy import Column, ForeignKey, Integer, String, Text, Date, DateTime
from sqlalchemy.orm import relationship
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()


class Topic(Base):

    __tablename__ = 'topic'
    __tableargs__ = {
        'comment': ' '
    }

    topic_id = Column(
        Integer,
        nullable=False,
        unique=True,
        primary_key=True,
        autoincrement=True
    )
    name = Column(String(128), comment=' ')
    description = Column(Text, comment=' ')

    def __repr__(self):
        return f'{self.topic_id} {self.name} {self.description}'


class Author(Base):

    __tablename__ = 'author'
    __tableargs__ = {
        'comment': ' '
    }

    author_id = Column(
        Integer,
        nullable=False,
        unique=True,
        primary_key=True,
        autoincrement=True
    )
    name = Column(String(128), comment=' ')
    birth_date = Column(Date, comment='  ')
    country = Column(String(128), comment='  ')

    def __repr__(self):
        return f'{self.author_id} {self.name} {self.birth_date} {self.country}'


class Quote(Base):

    __tablename__ = 'quote'
    __tableargs__ = {
        'comment': ''
    }

    quote_id = Column(
        Integer,
        nullable=False,
        unique=True,
        primary_key=True,
        autoincrement=True
    )
    text = Column(Text, comment=' ')
    created_at = Column(DateTime, comment='    ')
    author_id = Column(Integer,  ForeignKey('author.author_id'), comment=' ')
    topic_id = Column(Integer, ForeignKey('topic.topic_id'), comment=' ')
    author = relationship('Author', backref='quote_author', lazy='subquery')
    topic = relationship('Topic', backref='quote_topic', lazy='subquery')

    def __repr__(self):
        return f'{self.text} {self.created_at} {self.author_id} {self.topic_id}'

, , . , Base

. , __tablename__

__tableargs__

.

, . , . relationship

. , , . lazy

, . joined

subquery

: , -, , - .

__repr__

, .

データスキーマを作成した後、さまざまな方法でテーブルを展開できます。不整合がないことを確認するには、以前にデータベースを作成した次の行を使用できます（例はpostgresqlの場合です）。

engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/db_name')
Base.metadata.create_all(engine)

ただし、移行を管理するためのツール、たとえばalembicを使用する方がはるかに便利です。実際、データベースをある一貫した状態から別の状態に移動することができます。

SQLAlchemyを使用してデータベーススキーマを作成します

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