SQLAlchemy 学习笔记（三）：ORM 中的关系构建-工具盒子

个人笔记，不保证正确。

一、关系构建：`ForeignKey` 与 `relationship` {#一关系构建foreignkey-与-relationship}

关系构建的重点，在于搞清楚这两个函数的用法。ForeignKey 的用法已经在SQL表达式语言 - 表定义中的约束讲过了。主要是 ondelete 和 onupdate 两个参数的用法。

二、`relationship` {#二relationship}

relationship 函数在 ORM 中用于构建表之间的关联关系。与 ForeignKey 不同的是，它定义的关系不属于表定义，而是动态计算的。用它定义出来的属性，相当于 SQL 中的视图。

这个函数有点难用，一是因为它的有几个参数不太好理解，二是因为它的参数非常丰富，让人望而却步。下面通过一对多 、多对一 、多对多 几个场景下 relationship 的使用，来一步步熟悉它的用法。

首先初始化：

|-----------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 | python3 from sqlalchemy import Table, Column, Integer, ForeignKey from sqlalchemy.orm import relationship from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() |

1. 一对多 {#1-一对多}

|-------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | python3 class Parent(Base): __tablename__ = 'parent' id = Column(Integer, primary_key=True) # 因为 Child 中有 Parent 的 ForeignKey，这边的声明不需要再额外指定什么。 children = relationship("Child") # children 的集合，相当于一个视图。 class Child(Base): __tablename__ = 'child' id = Column(Integer, primary_key=True) parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id')) |

一个 Parent 可以有多个 Children，通过 relationship，我们就能直接通过parent.children 得到结果，免去繁琐的 query 语句。

1.1 反向引用 {#11-反向引用}

1.1.1 `backref` 与 `back_populates` {#111-backref-与-back_populates}

那如果我们需要得知 child 的 parent 对象呢？能不能直接访问 child.parent？

为了实现这个功能，SQLAlchemy 提供了 backref 和 back_populates 两个参数。

两个参数的效果完全一致，区别在于，backref 只需要在 Parent 类中声明children，Child.parent 会被动态创建。

而 back_populates 必须在两个类中显式地使用 back_populates，更显繁琐。（但是也更清晰？）

先看 backref 版：

|---------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 | python3 class Parent(Base): __tablename__ = 'parent' id = Column(Integer, primary_key=True) children = relationship("Child", backref="parent") # backref 表示，在 Child 类中动态创建 parent 属性，指向当前类。 # Child 类不需要修改 |

再看 back_populates 版：

|----------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | python3 class Parent(Base): __tablename__ = 'parent' id = Column(Integer, primary_key=True) children = relationship("Child", back_populates="parent") # back_populates class Child(Base): __tablename__ = 'child' id = Column(Integer, primary_key=True) parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id')) # 这边也必须声明，不能省略！ parent = relationship("Parent", back_populates="children") # parent 不是集合，是属性！ |

NOTE：声明的两个 relationship 不需要多余的说明，SQLAlchemy 能自动识别到parent.children 是 collection，child.parent 是 attribute.

1.1.2. 反向引用的参数：`sqlalchemy.orm.backref(name, **kwargs)` {#112-反向引用的参数sqlalchemyormbackrefname-kwargs}

使用 back_populates 时，我们可以很方便地在两个 relationship 函数中指定各种参数：

|----------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | python3 class Parent(Base): __tablename__ = 'parent' id = Column(Integer, primary_key=True) children = relationship("Child", back_populates="parent", lazy='dynamic') # 指定 lazy 的值 class Child(Base): __tablename__ = 'child' id = Column(Integer, primary_key=True) parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id')) parent = relationship("Parent", back_populates="children", lazy='dynamic') # 指定 lazy 的值 |

但是如果使用 backref，因为我们只有一个 relationship 函数，Child.parent 是被隐式创建的，我们该如何指定这个属性的参数呢？

答案就是 backref() 函数，使用它替代 backref 参数的值：

|-------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | python3 from sqlalchemy.orm import backref class Parent(Base): __tablename__ = 'parent' id = Column(Integer, primary_key=True) children = relationship("Child", backref=backref("parent", lazy='dynamic')) # 使用 backref() 函数，指定 Child.parent 属性的参数 # Child 类不需要修改 |

backref() 的参数会被传递给 relationship()，因此它俩的参数也完全一致。

2. 多对一 {#2-多对一}

A many-to-one is similar to a one-to-many relationship. The difference is that this relationship is looked at from the "many" side.

3. 一对一 {#3-一对一}

|----------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | python3 class Parent(Base): __tablename__ = 'parent' id = Column(Integer, primary_key=True) child = relationship("Child", uselist=False, # 不使用 collection！这是关键 back_populates="parent") class Child(Base): __tablename__ = 'child' id = Column(Integer, primary_key=True) parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id')) # 包含 ForeignKey 的类，此属性默认为 attribute，因此不需要 uselist=False parent = relationship("Parent", back_populates="child") |

4. 多对多 {#4-多对多}

|-------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | python # 多对多，必须要使用一个关联表！ association_table = Table('association', Base.metadata, Column('left_id', Integer, ForeignKey('left.id')), # 约定俗成的规矩，左边是 parent Column('right_id', Integer, ForeignKey('right.id')) # 右边是 child ) class Parent(Base): __tablename__ = 'left' id = Column(Integer, primary_key=True) children = relationship("Child", secondary=association_table) # 专用参数 secondary，用于指定使用的关联表 class Child(Base): __tablename__ = 'right' id = Column(Integer, primary_key=True) |

要添加反向引用时，同样可以使用 backref 或 back_populates.

4.1 user2user {#41-user2user}

如果多对多关系中的两边都是 user，即都是同一个表时，该怎么声明？

例如用户的「关注」与「粉丝」，你是 user，你的粉丝是 user，你关注的账号也是 user。

这个时候，关联表 association_table 的两个键都是 user，SQLAlchemy 无法区分主次，需要手动指定 ，为此需要使用 primaryjoin 和 secondaryjoin 两个参数。

|----------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | python # 关联表，左侧的 user 正在关注右侧的 user followers = db.Table('followers', db.Column('follower_id', db.Integer, db.ForeignKey('user.id')), # 左侧 db.Column('followed_id', db.Integer, db.ForeignKey('user.id')) # 右侧，被关注的 user ) class User(UserMixin, db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(64), index=True, unique=True, nullable=False) email = db.Column(db.String(120), index=True, unique=True, nullable=False) password_hash = db.Column(db.String(128), nullable=False) # 我关注的 users followed = db.relationship( 'User', secondary=followers, # 指定多对多关联表 primaryjoin=(followers.c.follower_id == id), # 左侧，用于获取「我关注的 users」的 join 条件 secondaryjoin=(followers.c.followed_id == id), # 右侧，用于获取「我的粉丝」的 join 条件 lazy='dynamic', # 延迟求值，这样才能用 filter_by 等过滤函数 backref=db.backref('followers', lazy='dynamic')) # followers 也要延迟求值 |

这里比较绕的，就是容易搞混 primaryjoin 和 secondaryjoin 两个参数。

primaryjoin：（多对多中）用于从子对象查询其父对象的 condition（child.parents），默认只考虑外键。
secondaryjoin：（多对多中）用于从父对象查询其所有子对象的condition（parent.children），同样的，默认情况下只考虑外键。

三、ORM 层的 "delete" cascade vs. FOREIGN KEY 层的 "ON DELETE" cascade {#三orm-层-的-delete-cascade-vs-foreign-key-层的-on-delete-cascade}

之前有讲过 Table 定义中的级联操作：ON DELETE 和 ON UPDATE，可以通过 ForeignKey 的参数指定为 CASCADE.

可 SQLAlchemy 还有一个 relationship 生成 SQL 语句时的配置参数 cascade，另外passive_deletes 也可以指定为 cascade。

有这么多的 cascade，我真的是很懵。这三个 cascade 到底有何差别呢？

外键约束中的 ON DELETE 和 ON UPDATE，与 ORM 层的 CASCADE 在功能上，确实有很多重叠的地方。但是也有很多不同：

数据库层面的 ON DELETE 级联能高效地处理 many-to-one 的关联；我们在 many 方定义外键，也在这里添加 ON DELETE 约束。而在 ORM 层，就刚好相反 。SQLAlchemy 在 one 方处理 many 方的删除操作，这意味着它更适合处理 one-to-many 的关联。
数据库层面上，不带 ON DELETE 的外键常用于防止父数据被删除，而导致子数据成为无法被索引到的垃圾数据。如果要在一个 one-to-many 映射上实现这个行为，SQLAlchemy 将外键设置为 NULL 的默认行为可以通过以下两种方式之一捕获：
1. 最简单也最常用的方法，当然是将外键定义为 NOT NULL. 尝试将该列设为 NULL 会触发 NOT NULL constraint exception.
2. 另一种更特殊的方法，是将 passive_deletes 标志设置为字 all. 这会完全禁用 SQLAlchemy 将外键列设置为 NULL 的行为，并且 DELETE 父数据而不会对子数据产生任何影响。这样才能触发数据库层面的 ON DELETE 约束，或者其他的触发器。
3. 数据库层面的 ON DELETE 级联比 ORM 层面的级联更高效。数据库可以同时在多个 relationship 中链接一系列级联操作。
4. SQLAlchemy 不需要这么复杂，因为我们通过将 passive_deletes 选项与正确配置的外键约束结合使用，提供与数据库的 ON DELETE 功能的平滑集成。

方法一：ORM 层的 cascade 实现 {#方法一orm-层的-cascade-实现}

relationship 的 cascade 参数决定了修改父表时，什么时候子表要进行级联操作。它的可选项有（str，选项之间用逗号分隔）：

save-update：默认选项之一。在 add（对应 SQL 的 insert 或 update）一个对象的时候，会 add 所有它相关联的对象。
merge：默认选项之一。在 merge（相当字典的update操作，有就替换掉，没有就合并）一个对象的时候，会 merge 所有和它相关联的对象。
expunge ：移除操作的时候，会将相关联的对象也进行移除。这个操作只是从session中移除，并不会真正的从数据库中删除。
delete：删除父表数据时，同时删除与它关联的数据。
delete-orphan：当子对象与父对象解除关系时，删除掉此子对象（孤儿）。（其实还是没懂。。）
refresh-expire：不常用。
all：表示选中除 delete-orphan 之外的所有选项。（因此 all, delete-orphan 很常用，它才是真正的 all）

默认属性是 "save-update, merge".

这只是简略的说明，上述几个参数的详细文档见SQLAlchemy - Cascades

方法二：数据库层的 cascade 实现 {#方法二数据库层的-cascade-实现}

将 ForeignKey 的 ondelete 和 onupdate 参数指定为 CASCADE，实现数据库层面的级联。
为 relationship 添加关键字参数 passive_deletes="all"，这样就完全禁用 SQLAlchemy 将外键列设置为 NULL 的行为，并且 DELETE 父数据不会对子数据产生任何影响。

这样 DELETE 操作时，就会触发数据库的 ON DELETE 约束，从而级联删除子数据。