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我们在定义SQLAlchemy对象模型的关系的时候,用到了relationship 来标识关系,其中 lazy 的参数有多种不同的加载策略,本篇随笔介绍它们之间的关系,以及在异步处理中的一些代码案例。
1、在 SQLAlchemy 中定义关系
在 SQLAlchemy 中,relationship() 函数用于定义表之间的关系(如 one-to-many、many-to-one、many-to-many 等)。它支持许多参数来控制如何加载和处理关联的数据。以下是一些常用的 relationship() 参数及其说明:
1. lazy
- 作用: 控制如何加载关联数据。
- 可选值:
- 'select': 延迟加载。访问关系属性时,发送一个独立的查询来获取关联数据(默认值)。
- 'selectin': 使用 IN 查询批量加载关联对象,避免 n+1 查询问题。
- 'joined': 使用 JOIN 直接在主查询中加载关联数据。
- 'subquery': 使用子查询来批量加载关联对象。
- 'immediate': 在加载主对象后,立即加载关联对象。
- 'dynamic': 仅适用于 one-to-many,返回一个查询对象,可以进一步过滤或操作关联数据。
- 详细说明
在SQLAlchemy中,lazy是一个定义ORM关系如何加载的参数,主要用于控制关联关系(如one-to-many、many-to-one等)在访问时的加载方式。
1)lazy='select' (默认)
- 说明: 这是最常见的方式,使用"延迟加载"策略。当访问关联属性时,SQLAlchemy会发送一条新的SQL查询来加载相关数据。
- 优点: 避免了不必要的查询,节省资源。
- 缺点: 当你访问多个关联对象时,可能会导致"n+1查询问题",即每次访问关联数据时都会发出新的SQL查询。
2) lazy='selectin'
- 说明: 类似于lazy='select',但通过IN语句批量查询相关对象。SQLAlchemy会在一次查询中批量获取多个对象的关联数据,而不是为每个对象单独查询。
- 优点: 解决了"n+1查询问题",效率高于select。
- 缺点: 适用于可以通过IN语句高效查询的场景,但如果结果集非常大,可能会影响性能。
3) lazy='joined'
- 说明: 在主查询时,使用JOIN语句直接加载关联对象。这意味着关联对象在查询时就会被立即加载,不需要额外的查询。
- 优点: 避免了多个SQL查询,适合在同一查询中需要大量关联数据的场景。
- 缺点: 如果JOIN的表数据较多,可能会导致查询结果变得复杂且性能下降。
4)lazy='immediate'
- 说明: 在加载主对象时,立即加载所有关联对象。与select类似,但是在主对象加载后,马上发送查询请求加载关联对象。
- 优点: 保证在对象加载后立刻有完整的数据。
- 缺点: 对每个关联的对象仍然会发送单独的查询,可能造成"n+1查询问题"。
5)lazy='subquery'
- 说明: 使用子查询来加载关联对象。SQLAlchemy会在查询主对象时生成一个子查询,以批量加载相关对象。
- 优点: 避免了"n+1查询问题",适合处理大型数据集。
- 缺点: 子查询可能会导致查询效率降低,特别是在复杂的查询场景中。
6)lazy='dynamic'
- 说明: 仅适用于one-to-many关系,返回一个查询对象,而不是实际的结果集。你可以通过调用查询对象来进一步过滤或操作关联对象。
- 优点: 非常灵活,可以根据需要随时查询关联对象。
- 缺点: 不能使用通常的方式访问关联属性,必须通过查询进一步获取数据。
2. backref
- 作用: 定义反向引用,允许从关联表访问当前表。
- 用法: 通过 backref,可以在关联的表中自动生成一个反向关系,避免手动定义双向关系。
- 示例:
- class Parent(Base):
- __tablename__ = 'parent'
- id = Column(Integer, primary_key=True)
- children = relationship("Child", backref="parent")
- class Child(Base):
- __tablename__ = 'child'
- id = Column(Integer, primary_key=True)
- parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id'))
复制代码 3. back_populates
- 作用: 手动定义双向关系时,使用 back_populates 来明确地表示两个表之间的相互关系。
- 示例:
- class Parent(Base):
- __tablename__ = 'parent'
- id = Column(Integer, primary_key=True)
- children = relationship("Child", back_populates="parent")
- class Child(Base):
- __tablename__ = 'child'
- id = Column(Integer, primary_key=True)
- parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id'))
- parent = relationship("Parent", back_populates="children")
复制代码 4. cascade
- 作用: 定义级联操作,决定在父对象上进行操作时,是否自动对关联的子对象进行相应操作。
- 常见值:
- 'save-update': 当父对象被保存或更新时,子对象也会被保存或更新。
- 'delete': 当父对象被删除时,子对象也会被删除。
- 'delete-orphan': 当子对象失去与父对象的关联时,子对象将被删除。
- 'all': 包含所有级联操作。
- 示例:
- children = relationship("Child", cascade="all, delete-orphan")
复制代码 5. uselist
- 作用: 控制关联属性是否返回一个列表。适用于 one-to-one 和 one-to-many 关系。
- 用法:
- True: 返回一个列表(适用于 one-to-many,默认值)。
- False: 返回单个对象(适用于 one-to-one)。
- 示例:
- parent = relationship("Parent", uselist=False) # one-to-one 关系
复制代码 6. order_by
- children = relationship("Child", order_by="Child.name")
复制代码 7. foreign_keys
- 作用: 显式指定哪些列是用于定义关联关系的外键,适用于存在多个外键的场景。
- 示例:
- parent = relationship("Parent", foreign_keys="[Child.parent_id]")
复制代码 8. primaryjoin
- 作用: 明确定义关联关系的连接条件,通常在 SQLAlchemy 无法自动推断时使用。
- 示例:
- parent = relationship("Parent", primaryjoin="Parent.id == Child.parent_id")
复制代码 9. secondary
- 作用: 定义多对多(many-to-many)关系时,指定关联的中间表。
- 示例:
- class Association(Base):
- __tablename__ = 'association'
- parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id'))
- child_id = Column(Integer, ForeignKey('child.id'))
- children = relationship("Child", secondary="association")
复制代码 10. secondaryjoin
- 作用: 定义 secondary 表中的关联条件,通常用于复杂的多对多关系。
- 示例:
- children = relationship("Child", secondary="association",
- secondaryjoin="Child.id == Association.child_id")
复制代码 11. viewonly
- 作用: 定义只读的关系,不允许通过此关系修改数据。
- 示例:
- children = relationship("Child", viewonly=True)
复制代码 12. passive_deletes
- 作用: 控制删除时的行为。如果设置为 True,SQLAlchemy 不会主动删除关联对象,而是依赖数据库的级联删除。
- 示例:
- children = relationship("Child", passive_deletes=True)
复制代码 这些参数可以根据具体的业务需求和场景进行调整,以优化查询和数据管理策略。
2、用户角色表的关系分析
在实际业务中,机构和用户是多对多的关系的,我们以机构表定义来进行分析它们的关系信息。
如机构表的模型定义大致如下。- class Ou(Base):
- """机构(部门)信息-表模型"""
- __tablename__ = "t_acl_ou"
- id = Column(Integer, primary_key=True, comment="主键", autoincrement=True)
- pid = Column(Integer, ForeignKey("t_acl_ou.id"), comment="父级机构ID", default="-1")
- handno = Column(String, comment="机构编码")
- name = Column(String, comment="机构名称")
- # 定义 parent 关系
- parent = relationship(
- "Ou", remote_side=[id], back_populates="children", lazy="immediate"
- )
- # 定义 children 关系
- children = relationship("Ou", back_populates="parent", lazy="immediate")
- # 定义 users 关系
- users = relationship(
- "User", secondary="t_acl_ou_user", back_populates="ous", lazy="select"
- )
复制代码 我们可以看到其中加载的多对多关系是采用lazy=select的方式的。
当你使用 await session.get(Ou, ou_id) 来获取一个 Ou 对象后,访问其关系属性(如 ou.users)时,可能会遇到异步相关的问题。原因是,SQLAlchemy 的异步会话需要使用 selectinload 或其他异步加载选项来确保在异步环境中正确地加载关联数据。
在默认的 lazy='select' 关系中,加载关系对象会触发一个同步查询,而这与异步会话不兼容,导致错误。为了解决这个问题,你需要确保关系的加载是通过异步的方式进行的。
解决方法:
1. 使用 selectinload 进行预加载
在查询时,显式地通过 selectinload 来加载关联的 users 关系:- from sqlalchemy.orm import selectinload
- ou = await session.get(Ou, ou_id, options=[selectinload(Ou.users)])
- # 现在你可以访问 ou.users,关系对象已经被异步加载
- print(ou.users)
复制代码
2. 使用 lazy='selectin' 或其他异步兼容的加载策略
你还可以在定义模型的关联关系时,将 lazy='selectin' 设置为默认的加载方式,这样当访问关联属性时,SQLAlchemy 会自动使用异步兼容的加载机制:- class Ou(Base):
- __tablename__ = 'ou'
- id = Column(Integer, primary_key=True)
- users = relationship("User", lazy='selectin') # 使用 selectin 异步加载
- ou = await session.get(Ou, ou_id)
- print(ou.users) # 关联对象可以正常异步访问
复制代码 总结:
- 在异步环境中访问关系对象时,如果使用了同步的 lazy='select',会导致异步不兼容问题。
- 解决方案是通过查询时使用 selectinload 或将关系的 lazy 属性设置为异步兼容的选项,如 selectin。
因此,如果机构和用户的关系信息,我们可以通过selectload关系实现加载,也可以考虑使用中间表的关系进行获取,如下代码所示:获取指定用户的关联的机构列表.- async def get_ous_by_user(self, db: AsyncSession, user_id: str) -> list[int]:
- """获取指定用户的关联的机构列表"""
- # 方式一,子查询方式
- stmt = select(User).options(selectinload(User.ous)).where(User.id == user_id)
- result = await db.execute(stmt)
- user = result.scalars().first()
- ous = user.ous if user else []
- # 方式二,关联表方式
- # stmt = (
- # select(Ou)
- # .join(user_ou, User.id == user_ou.c.user_id)
- # .where(user_ou.c.user_id == user_id)
- # )
- # result = await db.execute(stmt)
- # ous = result.scalars().all()
- ouids = [ou.id for ou in ous]
- return ouids
复制代码 上面两种方式是等效的,一个是通过orm关系进行获取关系集合,一个是通过中间表的关系检索主表数据集合。
通过中间表,我们也可以很方便的添加角色的关系,如下面是为角色添加用户,也就是在中间表进行处理即可。- async def add_user(self, db: AsyncSession, role_id: int, user_id: int) -> bool:
- """添加角色-用户关联"""
- stmt = select(user_role).where(
- and_(
- user_role.c.role_id == role_id,
- user_role.c.user_id == user_id,
- )
- )
- if not (await db.execute(stmt)).scalars().first():
- await db.execute(
- user_role.insert().values(role_id=role_id, user_id=user_id)
- )
- await db.commit()
- return True
- return False
复制代码 当然。如果我们不用这种中间表的处理方式,也是可以使用常规多对多关系进行添加处理,不过需要对数据进行多一些检索,也许性能会差一些。- async def add_user(self, db: AsyncSession, ou_id: int, user_id: int) -> bool:
- """给机构添加用户"""
- # 可以使用下面方式,也可以使用中间表方式处理
- # 先判断用户是否存在
- user = await db.get(User, user_id)
- if not user:
- return False
- # 再判断机构是否存在
- result = await db.execute(
- select(Ou).options(selectinload(Ou.users)).filter_by(id=ou_id)
- )
- # await db.get(Ou, ou_id) #这种方式不能获得users,因为配置为selectin
- # await db.get(Ou, ou_id, options=[selectinload(Ou.users)]) # 这种方式可以获得users
- ou = result.scalars().first()
- if not ou:
- return False
- # 再判断用户是否已经存在于机构中
- if user in ou.users:
- return False
- # 加入机构
- ou.users.append(user)
- await db.commit()
- return True
复制代码
来源:https://www.cnblogs.com/wuhuacong/p/18397908
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