sqlalchemy的常用数据类型怎么使用

发布时间：2023-03-02 11:48:40 作者：iii
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SQLAlchemy的常用数据类型怎么使用

SQLAlchemy 是一个强大的 Python ORM（对象关系映射）工具，它允许开发者通过 Python 对象来操作数据库。SQLAlchemy 提供了丰富的数据类型，用于在 Python 和数据库之间进行数据映射。本文将详细介绍 SQLAlchemy 中常用的数据类型及其使用方法。

1. SQLAlchemy 数据类型概述

SQLAlchemy 的数据类型主要分为两大类：

Python 数据类型：这些类型与 Python 的内置数据类型相对应，例如 Integer、String、Float 等。
SQL 数据类型：这些类型与数据库中的数据类型相对应，例如 VARCHAR、INTEGER、FLOAT 等。

SQLAlchemy 的数据类型通常用于定义模型中的列（Column），以便在数据库中创建相应的表结构。

2. 常用数据类型

2.1 数值类型

2.1.1 Integer

Integer 类型用于表示整数。它可以映射到数据库中的 INTEGER 类型。

from sqlalchemy import Column, Integer

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    age = Column(Integer)

2.1.2 Float

Float 类型用于表示浮点数。它可以映射到数据库中的 FLOAT 类型。

from sqlalchemy import Column, Float

class Product(Base):
    __tablename__ = 'products'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    price = Column(Float)

2.1.3 Numeric

Numeric 类型用于表示高精度的十进制数。它可以映射到数据库中的 NUMERIC 或 DECIMAL 类型。

from sqlalchemy import Column, Numeric

class Account(Base):
    __tablename__ = 'accounts'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    balance = Column(Numeric(10, 2))  # 10位数字，其中2位小数

2.2 字符串类型

2.2.1 String

String 类型用于表示字符串。它可以映射到数据库中的 VARCHAR 或 TEXT 类型。

from sqlalchemy import Column, String

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))  # 最大长度为50的字符串

2.2.2 Text

Text 类型用于表示长文本。它可以映射到数据库中的 TEXT 类型。

from sqlalchemy import Column, Text

class Article(Base):
    __tablename__ = 'articles'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    content = Column(Text)

2.3 日期和时间类型

2.3.1 DateTime

DateTime 类型用于表示日期和时间。它可以映射到数据库中的 DATETIME 或 TIMESTAMP 类型。

from sqlalchemy import Column, DateTime
from datetime import datetime

class Event(Base):
    __tablename__ = 'events'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    start_time = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)

2.3.2 Date

Date 类型用于表示日期。它可以映射到数据库中的 DATE 类型。

from sqlalchemy import Column, Date
from datetime import date

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    birthdate = Column(Date)

2.3.3 Time

Time 类型用于表示时间。它可以映射到数据库中的 TIME 类型。

from sqlalchemy import Column, Time
from datetime import time

class Schedule(Base):
    __tablename__ = 'schedules'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    start_time = Column(Time)

2.4 布尔类型

2.4.1 Boolean

Boolean 类型用于表示布尔值（True 或 False）。它可以映射到数据库中的 BOOLEAN 或 TINYINT 类型。

from sqlalchemy import Column, Boolean

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    is_active = Column(Boolean, default=True)

2.5 二进制类型

2.5.1 LargeBinary

LargeBinary 类型用于表示二进制数据。它可以映射到数据库中的 BLOB 或 BYTEA 类型。

from sqlalchemy import Column, LargeBinary

class File(Base):
    __tablename__ = 'files'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    data = Column(LargeBinary)

2.6 枚举类型

2.6.1 Enum

Enum 类型用于表示枚举值。它可以映射到数据库中的 ENUM 类型。

from sqlalchemy import Column, Enum

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    role = Column(Enum('admin', 'user', 'guest'))

2.7 JSON 类型

2.7.1 JSON

JSON 类型用于表示 JSON 数据。它可以映射到数据库中的 JSON 类型。

from sqlalchemy import Column, JSON

class Config(Base):
    __tablename__ = 'configs'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    settings = Column(JSON)

2.8 数组类型

2.8.1 ARRAY

ARRAY 类型用于表示数组。它可以映射到数据库中的 ARRAY 类型（例如 PostgreSQL 中的 ARRAY）。

from sqlalchemy import Column, ARRAY, Integer

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    scores = Column(ARRAY(Integer))

2.9 UUID 类型

2.9.1 UUID

UUID 类型用于表示 UUID（通用唯一标识符）。它可以映射到数据库中的 UUID 类型（例如 PostgreSQL 中的 UUID）。

from sqlalchemy import Column, UUID
import uuid

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(UUID(as_uuid=True), primary_key=True, default=uuid.uuid4)

3. 自定义数据类型

SQLAlchemy 允许开发者定义自己的数据类型。通过继承 TypeDecorator 类，可以创建自定义的数据类型。

from sqlalchemy import TypeDecorator, String

class MyCustomType(TypeDecorator):
    impl = String

    def process_bind_param(self, value, dialect):
        # 在将数据存储到数据库之前进行处理
        return value.upper()

    def process_result_value(self, value, dialect):
        # 在从数据库读取数据之后进行处理
        return value.lower()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    custom_field = Column(MyCustomType(50))

4. 数据类型的参数

许多数据类型都支持参数，用于指定数据的长度、精度、默认值等。

4.1 长度参数

例如，String 类型可以指定最大长度：

name = Column(String(50))  # 最大长度为50的字符串

4.2 精度参数

例如，Numeric 类型可以指定精度和小数位数：

balance = Column(Numeric(10, 2))  # 10位数字，其中2位小数

4.3 默认值

可以为列指定默认值：

is_active = Column(Boolean, default=True)

4.4 可空性

默认情况下，列是可空的。可以通过 nullable 参数指定列是否允许为空：

name = Column(String(50), nullable=False)

5. 数据类型的映射

SQLAlchemy 的数据类型会自动映射到数据库中的相应类型。例如，Integer 类型会映射到 INTEGER，String 类型会映射到 VARCHAR 或 TEXT。

5.1 数据库特定的映射

不同的数据库可能对同一数据类型有不同的实现。SQLAlchemy 会根据所使用的数据库自动选择合适的映射。

例如，Boolean 类型在 PostgreSQL 中映射到 BOOLEAN，而在 MySQL 中映射到 TINYINT。

5.2 自定义映射

如果需要自定义数据类型在特定数据库中的映射，可以使用 TypeEngine.with_variant 方法。

from sqlalchemy import Integer, TypeEngine

class MyCustomType(TypeEngine):
    impl = Integer

    def load_dialect_impl(self, dialect):
        if dialect.name == 'postgresql':
            return dialect.type_descriptor(Integer)
        elif dialect.name == 'mysql':
            return dialect.type_descriptor(Integer)
        else:
            return dialect.type_descriptor(Integer)

custom_type = MyCustomType().with_variant(Integer, 'postgresql')

6. 数据类型的验证

SQLAlchemy 提供了多种方式来验证数据的有效性。

6.1 约束

可以在列上添加约束，例如 unique、primary_key、foreign_key 等。

email = Column(String(100), unique=True)

6.2 校验器

可以使用 validates 装饰器来定义自定义的校验逻辑。

from sqlalchemy.orm import validates

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    email = Column(String(100))

    @validates('email')
    def validate_email(self, key, address):
        assert '@' in address, 'Invalid email address'
        return address

6.3 事件监听

可以使用 SQLAlchemy 的事件系统来监听数据的变化，并在数据变化时执行自定义的校验逻辑。

from sqlalchemy import event

@event.listens_for(User.email, 'set')
def validate_email(target, value, oldvalue, initiator):
    if '@' not in value:
        raise ValueError('Invalid email address')

7. 数据类型的转换

SQLAlchemy 提供了多种方式来转换数据类型。

7.1 类型装饰器

可以使用 TypeDecorator 来定义自定义的数据类型转换逻辑。

from sqlalchemy import TypeDecorator, String

class MyCustomType(TypeDecorator):
    impl = String

    def process_bind_param(self, value, dialect):
        return value.upper()

    def process_result_value(self, value, dialect):
        return value.lower()

7.2 类型强制转换

可以使用 cast 函数来强制转换数据类型。

from sqlalchemy import cast, Integer

query = session.query(cast(User.age, Integer))

8. 数据类型的性能考虑

选择合适的数据类型对数据库性能有重要影响。

8.1 索引

为经常查询的列创建索引可以显著提高查询性能。

name = Column(String(50), index=True)

8.2 数据类型的大小

选择合适的数据类型大小可以减少存储空间并提高查询性能。例如，使用 SmallInteger 而不是 Integer 可以减少存储空间。

age = Column(SmallInteger)

8.3 数据类型的精度

对于 Numeric 类型，选择合适的精度和小数位数可以减少存储空间并提高计算性能。

balance = Column(Numeric(10, 2))

9. 数据类型的迁移

在数据库迁移过程中，可能需要修改数据类型。SQLAlchemy 提供了 alembic 工具来管理数据库迁移。

9.1 修改数据类型

可以使用 alter_column 来修改列的数据类型。

from alembic import op

def upgrade():
    op.alter_column('users', 'age', type_=SmallInteger)

def downgrade():
    op.alter_column('users', 'age', type_=Integer)

9.2 数据迁移

在修改数据类型时，可能需要迁移现有数据。可以使用 batch_alter_table 来批量修改表结构。

from alembic import op

def upgrade():
    with op.batch_alter_table('users') as batch_op:
        batch_op.alter_column('age', type_=SmallInteger)

def downgrade():
    with op.batch_alter_table('users') as batch_op:
        batch_op.alter_column('age', type_=Integer)

10. 总结

SQLAlchemy 提供了丰富的数据类型，用于在 Python 和数据库之间进行数据映射。通过合理选择和使用这些数据类型，可以有效地管理数据库中的数据，并提高应用程序的性能和可维护性。

在实际开发中，应根据具体的业务需求选择合适的数据类型，并注意数据类型的性能影响和迁移问题。通过掌握 SQLAlchemy 的数据类型，开发者可以更加灵活地操作数据库，构建高效、可靠的应用程序。