一、sqlalchemy简介
SQLAlchemy 是一个强大的 Python 数据库工具集，它提供了一套完整的数据库访问方案。它通过多个层次来实现其功能，这些层次提供了灵活且强大的数据库操作能力。
1、SQLAlchemy的底层分层
Engine（引擎）
- 角色：Engine 是 SQLAlchemy 的核心，通过它可以连接到数据库并执行 SQL 语句。
- 功能：它是一个用于管理数据库连接的接口，并负责生成与数据库交互的Connection对象。
- 创建：通常通过
create_engine()函数来创建，使程序能够接入相应的数据库。
Connection Pooling（连接池）
- 角色：连接池用于管理一组数据库连接以供重复使用。
- 功能：通过复用已有的数据库连接，减少连接开销，提高应用的性能和效率。
- 实现：SQLAlchemy 提供了一些连接池实现，如 QueuePool（默认）、SingletonThreadPool 等，用户可以通过配置参数进行定制。
Dialect（方言）
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角色：Dialect 用于处理不同数据库之间的特定差异。
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功能：它管理与特定数据库的通信，决定如何执行 SQL、翻译 SQL 为数据库特定的语言、处理特定的数据类型和连接设置。
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支持：SQLAlchemy 支持多种数据库方言，包括 SQLite、MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等。选择方言通过在连接字符串中指定合适的数据库驱动：
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如 "mysql+pymysql://user:password@host/db"
Schema/Types（架构和类型）
- 角色：Schema/Types 层次定义数据库表的结构和列的数据类型。
- 功能：它用于映射 Python 对象到数据库表，并支持定义和操作数据库的结构。
- 组件：包括
Table、Column等元素，以及丰富的内置数据类型如Integer、String、DateTime，也允许自定义数据类型。
SQL Expression Language（SQL 表达式语言）
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角色：提供了一个灵活的 SQL 构建器，使得可以用 Python 对象来构建 SQL 语句。
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功能：它是一个抽象层，允许开发者通过 Python 的语法来构建复杂的 SQL 查询，而不需要手写 SQL。
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使用：用户可以通过表达式构建器来拼凑 SQL 语句，然后交给引擎执行。例如：
- from sqlalchemy import select
- stmt = select([users_table]).where(users_table.c.id == 42)
- result = connection.execute(stmt)
SQLAlchemy 的分层结构通过 Engine 连接数据库、使用 Connection Pooling 管理连接、依赖 Dialect 处理数据库差异、通过 Schema/Types 进行数据库建模，并使用 SQL Expression Language 构建和执行表达式。这种设计使 SQLAlchemy 成为功能丰富且灵活的数据库访问工具，适用于广泛的开发需求。
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标签：原生,sqlalchemy,flask,数据库,数据类型,SQLAlchemy,SQL,连接 From： https://www.cnblogs.com/dgp-zjz/p/18548418