C базы данных: Работа с базами данных в C# и .NET
Содержание
Развернуть базу данных MS SQL
Для работы с базой данных на сервере БД требуется установить Microsoft SQL Server Management Studio. Ознакомиться с описанием программы и скачать установочные файлы можно в документации Microsoft.
На заметку. Развертывание Creatio с отказоустойчивостью на MS SQL успешно тестировалось. Для развертывания системы с высокой доступностью рекомендуется использовать группы доступности MS SQL Always On. Подробнее о технологии MS SQL Always On читайте в документации Microsoft.
После установки Microsoft SQL Server Management Studio вам необходимо создать пользователей базы данных.
Пользователь с ролью ”sysadmin” и неограниченными полномочиями на уровне сервера базы данных — нужен для восстановления базы данных и настройки доступа к ней.
Пользователь с ролью ”public” и ограниченными полномочиями — используется для настройки безопасного подключения Creatio к базе данных через аутентификацию средствами MS SQL Server.
Подробно о создании пользователей и настройке прав читайте в документации Microsoft.
Для восстановления базы данных:
Авторизируйтесь в Microsoft SQL Server Management Studio как пользователь с ролью ”sysadmin”.
Нажмите правой клавишей мыши по каталогу Databases и в контекстном меню выберите команду Restore Database (Рис. 1).
В окне Restore Database:
В поле Database введите название базы данных;
Выберите переключатель Device и укажите путь к файлу резервной копии базы данных. По умолчанию данный файл находится в директории ~\db с исполняемыми файлами Creatio (Рис. 2).
Укажите папку на сервере, в которой будет храниться развернутая база данных. Необходимо заранее создать папку, которая будет указываться для восстановления файлов базы данных, т.к. SQL сервер не имеет прав на создание директорий.
Перейдите на вкладку Files.
В области Restore the database files as установите признак Relocate all files and folders.
Укажите пути к папкам, в которые будут сохранены файлы базы данных TS_Data.mdf и TS_Log.ldf (Рис. 3).
Нажмите на кнопку OK и дождитесь завершения процесса восстановления базы данных.
Настройте для восстановленной базы возможность подключения пользователя MS SQL с ролью ”public”, от имени которого приложение Creatio будет подключаться к базе данных:
В MS SQL Server Managment Studio найдите восстановленную базу данных Creatio.
Откройте вкладку Security выбранной базы данных.
В списке пользователей Users добавьте созданного ранее пользователя.
На вкладке Membership укажите роль ”db_owner” — таким образом пользователю будет предоставлен неограниченный доступ к восстановленной базе.
Базы данных MySQL: что такое и как с ними работать
- Что такое MySQL?
- Как создать базу данных?
- Настройка и управление
- Логин\пароль: где узнать и как восстановить?
- Экспорт MySQL (Dump базы данных)
- Импорт MySQL
- Ограничения БД
- Ошибки
Что такое MySQL?
MySQL представляет собой одну из самых распространенных сегодня систем управления базами данных в сети Интернет. Данная система используется для работы с достаточно большими объемами информации. Однако MySQL идеально подходит как для небольших, так и для крупных интернет-проектов. Немаловажной характеристикой системы является ее бесплатность.
Как работают базы данных MySQL?
Когда пользователь пытается открыть страницу сайта (page.php), то перед тем как он увидит сайт, на сервере хостинг-провайдера произойдет следующее:
- Выполнится PHP-код из файла page.php
- Из базы данных (database.sql) будет считан весь текстовый контент страницы
- Из файла стилей (style.css) будут считаны стили (что, где и на каком месте находится, шрифты, размеры и т.д.)
- Пользователю будет показана страница которую он хотел увидеть.
Также нужно понимать, что пользователь может оставлять комментарии на странице, добавлять посты (статьи) и многое другое. В это время, все изменения сохраняются в базу данных, и когда страница будет запрошена в следующий раз — она будет уже обновленной (т.к. из базы данных считывается обновленная информация).
Основные преимущества MySQL
Надежность, высокая скорость и гибкость – основные качества MySQL. Работа с данной системой не вызывает больших сложностей, а поддержка сервера MySQL автоматически включена в поставку РНР. MySQL предоставляется на условиях общей лицензии GNU (GNU Public License, GPL).
Ранее для долговременного и безопасного хранения информации использовали файлы: в них записывалось несколько строчек, которые затем извлекались для последующей работы. Проблема длительного хранения информации достаточно актуальна в процессе программирования интернет-приложений. К примеру, когда речь идет о подсчете числа посетителей сайта в счетчике, хранении сообщений в форуме, а если требуется удаленное управление данными на сайте без использования системы для длительного хранения информации не обойтись.
Однако профессиональные методы работы с файлами достаточно сложны и трудоемки, так как нужно тщательно заботиться о занесении в файлы информации, о сортировке данных и об этих извлечении. Но при этом необходимо помнить, что все перечисленные действия будут осуществляться на сервере хостинг-провайдера, где, вполне возможно, установлен один из вариантов Unix. В связи в этим необходимо также заботиться и о безопасности доступа к файлам. В этом случае объем кода существенно возрастает, и появляется большая вероятность совершить ошибку в программе.
Перечисленные выше задачи с успехом решает применение базы данных, которые сами координируют безопасность информации, ее сортировку, а также дают возможность извлечения и размещения данных с использованием одной строчки. Код с применением базы данных имеет более компактный вид, поэтому и отлаживать его гораздо проще. Помимо этого, не следует забывать и о показателях скорости: выборка информации из базы данных осуществляется более быстро, чем из файлов.
Примечание
Приложение на РНР, которое использует базу данных для надежного хранения информации, в любом случае функционирует более оперативно приложения, которое построено на файлах. Это легко объясняется тем, что для написания баз данных используется язык С++, а создать на РНР программу, которая бы работала с жестким диском качественнее базы данных – невозможно, так как программы на РНР априори работают медленнее, чем программы, написанные на С++. РНР является интерпретатором, а С++ компилятором.
И так, основное преимущество базы данных связано с тем, что она полностью отвечает за работу с жестким диском и выполняет свои функции качественно и эффективно. В нашем каталоге хостингов мы отметили большинство крупнейших хостинг провайдеров, которые предлагают хостинг с поддержкой MySQL. Кроме этого, на сайте Википедии, всем желающим, можно познакомиться с историей развития данной технологии и прочими особенностями.
Вам будет интересно
Смотрите также наш рейтинг хостинга с лучшей работой MySQL
PHP: Безопасность баз данных — Manual
Change language:
EnglishBrazilian PortugueseChinese (Simplified)FrenchGermanJapaneseRomanianRussianSpanishTurkishOther
Содержание
На сегодняшний день базы данных являются ключевыми компонентами большинства
веб-приложений, позволяя предоставлять на сайтах динамический контент. Поскольку
в таких БД может храниться очень деликатная или конфиденциальная информация,
необходимо очень серьёзно относиться к защите базы данных.
Для извлечения или сохранения любых данных вам необходимо открыть
соединение с базой данных, отправить корректный запрос, извлечь результат и
закрыть соединение. В настоящее время наиболее распространённым стандартом общения
является язык структурированных запросов (SQL). Всегда следует помнить о возможности
атаки посредством SQL-запроса.
Очевидно, что сам по себе PHP не может защитить вашу базу
данных. В этом разделе документации описаны самые основы безопасного доступа и
управления данными баз данных в PHP-скриптах.
Запомните простое правило: максимальная защита. Чем больше потенциально опасных
участков системы вы проработаете, тем сложнее будет потенциальному взломщику получить
доступ к базе данных или повредить её. Хорошее проектирование базы данных и программных
приложений поможет вам справиться с вашими страхами.
Chris Travers ¶
9 years ago
Regarding where to put logic, it's really best not to be dogmatic about this. Putting logic in the db can have some security advantages but it has other security gotchas (for example, SQL injection inside a stored procedure may be possible in some environments). Similarly it can have some portability advantages and disadvantages.
The real question is that you want to ask what you want to be portable. If you put it in the db, it becomes easier to integrate programs written in different development environments with a minimum of security gotchas. If you put it in the application, then you have to create the interfaces on that level in middleware. Both approaches are doable. On the other hand if you are writing software you want to be deployable in MS SQL shops and Oracle shops, then you have to write portable SQL (avoiding gotchas) and put the logic in the application.
When we started rewriting the LedgerSMB codebase, we decided to move logic into the db because this would make it easier to retrofit security onto a very insecure codebase (by not trusting the application), and because we wanted to support languages other than Perl. A few years later this is bearing fruit and indeed I am reading the manual because I am writing integration libraries in PHP. I am not much of a PHP guy (I haven't programmed PHP since PHP 4.x) but I can write modules that let folks write code to interface securely with LedgerSMB's database logic. You can think of the stored procedures as being named queries which are shared between applications, or as API's to the database. But again, this approach is not universally applicable.
If portability between db's is not a major requirement, then I think the best approach is to do as much as possible in SQL queries and put those in the database. A couple hundred lines of SQL can replace a couple thousand lines in Perl or PHP, and is fundamentally easier to debug. Of course that won't work for everyone.
x12code at yahoo dot com ¶
14 years ago
About offloading business logic to views and queries facilitated by the database engine, I seek to avoid this as much as possible, and only do so when such would drastically improve efficiency and user response time.
For instance, where I am there is database staff and application staff. Trying to do analysis on existent applications can easily become a snipe hunt.
The database should be kept discreet as much as possible from the application, such that any database or database provider can easily be substituted with a minimum of cognitive effort on the part of the one setting up a new database. If functionality has been offloaded to the database, additional testing is required to make sure triggers and views were done correctly, again, and that they work right.
Also, keeping all business logic with the application allows all functionality and documentation to be readable in one place, which is invaluable when doing subsequent analysis on an existing application. The worst thing is to have functionality scattered here and there.
Keeping everything with the application means one group of people is responsible, as in my case, application staff. Fewer requests go back and forth. Remember, anytime someone else is brought into the picture, such as asking a DBA to create a view or trigger for you, that DBA must take responsibility over his or her work, with whatever requirements, causing more bureaucracy and administrative complexity.
Anonymous ¶
16 years ago
you can also chamge CHMOD for some file containing "user names" or "passwords"
Dave Martin ¶
14 years ago
The posting below is at the very best extremely POV.
There is no more reason to assume you would want to change database vendor than there is to assume you might want to port your php code to Java for example. In either case, its going to be a matter of luck where your business rules sit.
Even if your business rules sit in your application, SQL is NOT portable. Oracle outer joins and pivot queries for example, can look completely different to those in other vendors software (particularly from 8i or lower). This fact alone means that changing your DB vendor requires work on your business rules either in the database or in the application.
Having your rules in the database and keeping the sql in application simple, will at least keep the work in the database if you need to change DB vendor. If you have the rules in the PHP, you'll have to change both.
Работа с базой данных SQL в Go
В этой статье я перечисляю, как выполнять стандартные операции с базой данных SQL с помощью Go.
Представляем
database/sql
Go предлагает чистый API базы данных SQL в своей стандартной библиотекеdatabase/sql
пакет, но определенные драйверы базы данных должны быть установлены отдельно.
Это разумный подход, поскольку он предоставляет общий интерфейс, который реализует почти каждый драйвер БД.
Если вы хотите использовать MySQL, вы можете использоватьhttps://github.com/go-sql-driver/mysql.
Если вы используете PostgreSQL, используйтеhttps://github.com/lib/pq.
Вам просто нужно включить библиотеку, используяimport _
, иdatabase/sql
API будет настроен для включения этого драйвера:
import "database/sql"
import _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
Откройте соединение с базой данных
Хотя цель состоит в том, чтобы сделать его абстрагированным, все же есть различия в некоторых вещах, например, в том, как вы подключаетесь к базе данных:
import "database/sql"
import _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
//…
db, err := sql.Open(“mysql”, “theUser:[email protected]/theDbName”)
if err != nil {
panic(err)
}
import “database/sql”
import _ “github.com/lib/pq”
//…
db, err := sql.Open(“postgres”, “user=theUser dbname=theDbName sslmode=verify-full”)
if err != nil {
panic(err)
}
но большая часть фактического API не зависит от базы данных и может быть легко заменена (не говоря уже о SQL, просто ссылаясь на API базы данных).
Закройте соединение с базой данных
Там, где это имеет смысл, всегда следует закрывать соединение с базой данных.
Вы можете как обычно использоватьdefer
чтобы закрыть его, когда функция, открывающая соединение с БД, завершится:
db, err := sql.Open("postgres", psqlInfo)
defer db.Close()
Выберите одну строку
Запрос таблицы выполняется в 2 этапа. Сначала вы звонитеdb.QueryRow()
, тогда вы звонитеScan()
по результату.
Пример:
id := 1
var col string
sqlStatement := `SELECT col FROM my_table WHERE id=$1`
row := db.QueryRow(sqlStatement, id)
err := row.Scan(&col)
if err != nil {
if err == sql.ErrNoRows {
fmt.Println("Zero rows found")
} else {
panic(err)
}
}
db.QueryRow()
используется для запроса одного значения из таблицы.
Подпись:
func (db *DB) QueryRow(query string, args ...interface{}) *Row
Он возвращает указатель наdb.Row
ценить.
(*Row) Scan
сканирует строку, копируя значения столбца в переданный в нее параметр.
Подпись:
func (r *Row) Scan(dest ...interface{}) error
Если было возвращено более одной строки, сканируется только первая.а остальное игнорировать.
Если строка не была возвращена, возвращаетсяErrNoRows
ошибка.
var ErrNoRows = errors.New("sql: no rows in result set")
Выбрать несколько строк
Для запроса одной строки мы использовалиdb.QueryRow()
. Для запроса нескольких строк мы используемdb.Query()
, который возвращает*Rows
ценить.
Из документов:
//Rows is the result of a query. Its cursor starts before the first row of the result set. Use Next to advance through the rows:
rows, err := db.Query("SELECT ...")
...
defer rows.Close()
for rows.Next() {
var id int
var name string
err = rows.Scan(&id, &name)
...
}
err = rows.Err() // get any error encountered ing iteration
...
// Err возвращает ошибку, если таковая имеется, которая была обнаружена во время итерации. // Err может вызываться после явного или неявного закрытия.
Нам нужно повторитьrows.Next()
, что позволяет нам звонитьrows.Scan()
в петлю.
Если при подготовке следующей строки возникает какая-либо ошибка, цикл завершается, и мы можем получить ошибку, вызвавrows.Err()
:
type Timeline struct {
Id int
Content string
}
rows, err := db.Query(`SELECT id, content FROM timeline`)
if err != nil {
panic(err)
}
defer rows.Close()
for rows.Next() {
timeline := Timeline{}
err = rows.Scan(&timeline.Id, &timeline.Content)
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(timeline)
}
err = rows.Err()
if err != nil {
panic(err)
}
Больше руководств по go:
Интеграция с базами данных · Loginom Help
Для работы с данными из какой-либо базы данных, необходимо выполнить несколько подготовительных действий.
Шаг 1. Создание подключения
Для работы с базой данных, предварительно необходимо создать Подключение соответствующего типа, в зависимости от того к какой базе нужно подключиться.
Шаг 2. Создание узла подключения в сценарии
Созданное подключение необходимо поместить в сценарий, для этого необходимо создать узел, выходными данными которого будут являться параметры подключения к источнику данных.
Для создания узла:
- Открыть сценарий для редактирования и развернуть панель Подключения, в которой содержится перечень всех созданных в пакете подключений.
- Выделить необходимое подключение в панели и, вызвав кликом правой кнопки мыши его контекстное меню, воспользоваться одним из предложенных способов (см. рисунок 1):
- Добавить ссылку на Подключение в Сценарий — в сценарий будет добавлен Узел-ссылка (1) на подключение. Также создать узел-ссылку можно, перетащив мышью выбранное подключение в область построения сценария.
- Добавить узел Подключения в Сценарий — в сценарий будет добавлен производный узел (2), унаследованный от выбранного подключения. Производный узел будет иметь те же настройки, что и выбранное подключение, однако, их возможно переопределить в мастере настройки узла (при этом настройки подключения, от которого был унаследован узел, не изменятся).
- Настроить подключение — переход к окну настройки параметров подключения.
- Перейти к подключению — переход к окну с доступными подключениями.
Рисунок 1. Создание узла подключения в сценарии
Параметры подключения к источнику данных используются узлами импорта/экспорта данных. Для этого выходные данные порта узла подключения необходимо подать на входной порт нуждающегося в этом подключении узла импорта/экспорта (см. рисунок 2).
Рисунок 2. Использование узла подключения.
Шаг 3. Настройка узла импорта
Для получения информации из базы данных используется отдельный обработчик Импорт из базы данных. Он позволяет импортировать таблицу БД или результаты выполнения SQL-запроса, заданного пользователем, а также представление — view.
Создать пользователя базы данных (Управление данными)—ArcGIS Pro
"""
Name: create_database_user.py
Description: Provide connection information to a database user.
Type create_database_user.py -h or create_database_user.py --help for usage
"""
# Import system modules
import arcpy
import os
import optparse
import sys
# Define usage and version
parser = optparse.OptionParser(usage = "usage: %prog [Options]", version="%prog 1.0 for 10.1 release")
#Define help and options
parser.add_option ("--DBMS", dest="Database_type", type="choice", choices=['SQLSERVER', 'ORACLE', 'POSTGRESQL', ''], default="", help="Type of enterprise DBMS: SQLSERVER, ORACLE, or POSTGRESQL.")
parser.add_option ("-i", dest="Instance", type="string", default="", help="DBMS instance name")
parser.add_option ("-D", dest="Database", type="string", default="none", help="Database name: Not required for Oracle")
parser.add_option ("--auth", dest="Account_authentication", type ="choice", choices=['DATABASE_AUTH', 'OPERATING_SYSTEM_AUTH'], default='DATABASE_AUTH', help="Authentication type options (case-sensitive): DATABASE_AUTH, OPERATING_SYSTEM_AUTH. Default=DATABASE_AUTH")
parser.add_option ("-U", dest="Dbms_admin", type="string", default="", help="DBMS administrator user")
parser.add_option ("-P", dest="Dbms_admin_pwd", type="string", default="", help="DBMS administrator password")
parser.add_option ("--utype", dest="user_type", type ="choice", choices=['DATABASE_USER', 'OPERATING_SYSTEM_USER'], default='DATABASE_USER', help="Authentication type options (case-sensitive): DATABASE_USER, OPERATING_SYSTEM_USER. Default=DATABASE_USER")
parser.add_option ("-u", dest="dbuser", type="string", default="", help="database user name")
parser.add_option ("-p", dest="dbuser_pwd", type="string", default="", help="database user password")
parser.add_option ("-r", dest="role", type="string", default="", help="role to be granted to the user")
parser.add_option ("-t", dest="Tablespace", type="string", default="", help="Tablespace name")
# Check if value entered for option
try:
(options, args) = parser.parse_args()
#Check if no system arguments (options) entered
if len(sys.argv) == 1:
print "%s: error: %s\n" % (sys.argv[0], "No command options given")
parser.print_help()
sys.exit(3)
#Usage parameters for spatial database connection
database_type = options.Database_type.upper()
instance = options.Instance
database = options.Database.lower()
account_authentication = options.Account_authentication.upper()
dbms_admin = options.Dbms_admin
dbms_admin_pwd = options.Dbms_admin_pwd
dbuser = options.dbuser
dbuser_pwd = options.dbuser_pwd
tablespace = options.Tablespace
user_type = options.user_type
role = options.role
if (database_type == "SQLSERVER"):
database_type = "SQL_SERVER"
if( database_type ==""):
print(" \n%s: error: \n%s\n" % (sys.argv[0], "DBMS type (--DBMS) must be specified."))
parser.print_help()
sys.exit(3)
if(database_type == "SQL_SERVER"):
if( account_authentication == "DATABASE_AUTH" and dbms_admin == ""):
print("\n%s: error: %s\n" % (sys.argv[0], "DBMS administrator must be specified with database authentication"))
sys.exit(3)
if( account_authentication == "OPERATING_SYSTEM_AUTH" and dbms_admin != ""):
print("\nWarning: %s\n" % ("Ignoring DBMS administrator specified when using operating system authentication..."))
else:
if( dbuser.lower() == ""):
print("\n%s: error: %s\n" % (sys.argv[0], "Database user must be specified."))
sys.exit(3)
if( dbms_admin == ""):
print("\n%s: error: %s\n" % (sys.argv[0], "DBMS administrator must be specified!"))
sys.exit(3)
if ( user_type == "DATABASE_USER" and (dbuser =="" or dbuser_pwd =="")):
print(" \n%s: error: \n%s\n" % (sys.argv[0], "To create database authenticated user, user name and password must be specified!"))
parser.print_help()
sys.exit(3)
# Get the current product license
product_license=arcpy.ProductInfo()
# Checks required license level
if product_license.upper() == "ARCVIEW" or product_license.upper() == 'ENGINE':
print("\n" + product_license + " license found!" + " Creating a user in an enterprise geodatabase or database requires an ArcGIS Desktop Standard or Advanced, ArcGIS Engine with the Geodatabase Update extension, or ArcGIS Server license.")
sys.exit("Re-authorize ArcGIS before creating a database user.")
else:
print("\n" + product_license + " license available! Continuing to create...")
arcpy.AddMessage("+++++++++")
# Local variables
instance_temp = instance.replace("\\","_")
instance_temp = instance_temp.replace("/","_")
instance_temp = instance_temp.replace(":","_")
Conn_File_NameT = instance_temp + "_" + database + "_" + dbms_admin
if os.environ.get("TEMP") == None:
temp = "c:\\temp"
else:
temp = os.environ.get("TEMP")
if os.environ.get("TMP") == None:
temp = "/usr/tmp"
else:
temp = os.environ.get("TMP")
Connection_File_Name = Conn_File_NameT + ".sde"
Connection_File_Name_full_path = temp + os.sep + Conn_File_NameT + ".sde"
# Check for the .sde file and delete it if present
arcpy.env.overwriteOutput=True
if os.path.exists(Connection_File_Name_full_path):
os.remove(Connection_File_Name_full_path)
try:
print("\nCreating Database Connection File...\n")
# Process: Create Database Connection File...
# Usage: out_file_location, out_file_name, DBMS_TYPE, instnace, database, account_authentication, username, password, save_username_password(must be true)
#arcpy.CreateDatabaseConnection_management(temp , Connection_File_Name, database_type, instance, database, account_authentication, dbms_admin, dbms_admin_pwd, "TRUE")
arcpy.CreateDatabaseConnection_management(out_folder_path=temp, out_name=Connection_File_Name, database_platform=database_type, instance=instance, database=database, account_authentication=account_authentication, username=dbms_admin, password=dbms_admin_pwd, save_user_pass="TRUE")
for i in range(arcpy.GetMessageCount()):
if "000565" in arcpy.GetMessage(i): #Check if database connection was successful
arcpy.AddReturnMessage(i)
arcpy.AddMessage("\n+++++++++")
arcpy.AddMessage("Exiting!!")
arcpy.AddMessage("+++++++++\n")
sys.exit(3)
else:
arcpy.AddReturnMessage(i)
arcpy.AddMessage("+++++++++\n")
print("Creating database user...\n")
arcpy.CreateDatabaseUser_management(input_workspace=Connection_File_Name_full_path, user_authentication_type=user_type, user_name=dbuser, user_password=dbuser_pwd, role=role, tablespace_name=tablespace)
for i in range(arcpy.GetMessageCount()):
arcpy.AddReturnMessage(i)
arcpy.AddMessage("+++++++++\n")
except:
for i in range(arcpy.GetMessageCount()):
arcpy.AddReturnMessage(i)
#Check if no value entered for option
except SystemExit as e:
if e.code == 2:
parser.usage = ""
print("\n")
parser.print_help()
parser.exit(2)
Работа с базой данных
Модель работы с базой данных
Модель базы данных «1С:Предприятия 8» имеет ряд особенностей, отличающих ее от классических моделей систем управления базами данных (например, основанных на реляционных таблицах), с которыми имеют дело разработчики в универсальных системах.
Основное отличие заключается в том, что разработчик «1С:Предприятия 8» не обращается к базе данных напрямую. Непосредственно он работает с платформой «1С:Предприятия 8». При этом он может:
- описывать структуры данных в конфигураторе,
- манипулировать данными с помощью объектов встроенного языка,
- составлять запросы к данным, используя язык запросов.
Платформа «1С:Предприятия 8» обеспечивает операции исполнения запросов, описания структур данных и манипулирования данными, транслируя их в соответствующие команды. Это могут быть команды системы управления базами данных, в случае клиент-серверного варианта работы, или команды собственного движка базы данных для файлового варианта.
Общая система типов
Важной особенностью работы с базой данных является то, что в «1С:Предприятии 8» реализована общая система типов языка и полей баз данных. Иными словами, разработчик одинаковым образом определяет поля базы данных и переменные встроенного языка и одинаковым образом работает с ними.
Этим система «1С:Предприятие 8» выгодно отличается от универсальных инструментальных средств. Обычно, при создании бизнес-приложений с использованием универсальных сред разработки, используются отдельно поставляемые системы управления базами данных. А это значит, что разработчику приходится постоянно заботиться о преобразованиях между типами данных, поддерживаемыми той или иной системы управления базами данных, и типами, поддерживаемыми языком программирования.
Хранение ссылок на объекты
При манипулировании данными, хранящимися в базе данных «1С:Предприятия 8», зачастую используется объектный подход. Это значит, что обращение (чтение и запись) к некоторой совокупности данных, хранящихся в базе, происходит как к единому целому. Например, используя объектную технику, можно манипулировать данными справочников, документов, планов видов характеристик, планов счетов и т.д.
Характерной особенностью объектного манипулирования данными является то, что на каждый объект, как совокупность данных, существует уникальная ссылка, позволяющая однозначно идентифицировать этот объект в базе данных.
Эта ссылка также хранится в поле базы данных, вместе с остальными данными объекта. Кроме того, ссылка может быть использована как значение какого-либо поля другого объекта. Например, ссылка на объект справочника Контрагенты может быть использована как значение соответствующего реквизита документа Приходная накладная.
Составные типы
Существенной возможностью модели данных, которая поддерживается «1С:Предприятием 8», является то, что для поля базы данных можно определить сразу несколько типов данных, значения которых могут храниться в этом поле. При этом значение в каждый момент времени будет храниться одно, но оно может быть разных типов — как ссылочных, так и примитивных — число, строка, дата и т.п.:
Такая возможность очень важна для экономических задач — например, в расходной накладной в качестве покупателя может быть указано либо юридическое лицо из справочника организаций, либо физическое лицо из справочника частных лиц. Соответственно, при проектировании базы данных разработчик может определить поле, которое будет хранить значение любого из этих типов.
Хранение любых данных как Хранилище значения
Идеология создания прикладных решений в «1С:Предприятии 8» предполагает, что все файлы, имеющие отношение к данному прикладному решению, нужно хранить в самой базе данных.
Для этого введен специальный тип данных — ХранилищеЗначения. Поля базы данных могут хранить значения такого типа, а встроенный язык содержит специальный одноименный объект, позволяющий преобразовывать значения других типов к специальному формату Хранилища значений.
Благодаря этому разработчик имеет возможность сохранять в базе данных значения, тип которых не может быть выбран в качестве типа поля базы данных, например, графические изображения.
Создание и обновление структур данных на основе метаданных
В процессе создания или модификации прикладного решения разработчик избавлен от необходимости каких-либо действий по непосредственному изменению структуры полей базы данных прикладного решения.
Разработчику достаточно путем визуального конструирования описать структуру используемых объектов прикладного решения, состав их реквизитов, табличных частей, форм и пр.
Все действия по созданию или изменению структуры таблиц базы данных платформа выполнит самостоятельно, на основании состава объектов прикладного решения и их характеристик.
Например, для того, чтобы в справочнике сотрудников появилась возможность хранить сведения о составе семьи сотрудника, разработчику «1С:Предприятия 8» не нужно создавать в базе данных специальную новую таблицу, задавать правила, по которым данные, хранящиеся в этой таблице, будут связаны с данными из основной таблицы, программировать алгоритмы совместного доступа к данным этих таблиц, создавать алгоритмы проверки прав доступа к данным, находящимся в подчиненной таблице и пр.
Все, что требуется сделать разработчику — щелчком мыши добавить к справочнику табличную часть и задать два ее строковых реквизита: Имя и Родство. При сохранении или обновлении конфигурации платформа самостоятельно выполнит реорганизацию структуры базы данных, создаст необходимые таблицы и т.д.
Объектный / табличный доступ к данным
Штатной возможностью «1С:Предприятия 8» является поддержка двух способов доступа к данным — объектного (для чтения и записи) и табличного (для чтения).
В объектной модели разработчик оперирует объектами встроенного языка. В этой модели обращения к объекту, например документу, происходят как к единому целому — он полностью загружается в память, вместе с вложенными таблицами, к которым можно обращаться средствами встроенного языка как к коллекциям записей и т.д.
При манипулировании данными в объектной модели обеспечивается сохранение целостности объектов, кэширование объектов, вызов соответствующих обработчиков событий и т.д.
В табличной модели все множество объектов того или иного класса представляется как совокупность связанных между собой таблиц, к которым можно обращаться при помощи запросов — как к отдельной таблице, так и к нескольким таблицам во взаимосвязи:
В этом случае разработчик получает доступ к данным сразу нескольких объектов, что очень удобно для анализа больших объемов данных, например, при создании отчетов. Однако в силу того, что данные, выбираемые таким способом, содержат не все, а лишь некоторые реквизиты анализируемых объектов, табличный способ доступа не позволяет изменять эти данные.
Доступ к данным из базы данных
Последнее изменение: 9 августа 2021 г.
В отличие от таблиц Google, где каждый может получить доступ к данным простым щелчком. Для выполнения запросов к базе данных требуется получение разрешений. Доступ чаще всего предоставляется через инструмент бизнес-аналитики вместо учетных данных в самой базе данных.
Выполнение этой части адаптации в вашей компании избавит от многих головных болей. В противном случае вы все время будете получать случайные пинги, чтобы получить доступ.По умолчанию следует предоставить людям доступ и помочь обучить их использованию SQL, чтобы они могли ответить на большинство своих вопросов, связанных с данными.
Задаем вопрос
Как только люди получат доступ, им может потребоваться помощь в понимании того, как задать вопрос в базе данных. Люди привыкли набирать в Google непонятные вещи и получать довольно удовлетворительный ответ. К сожалению, в настоящее время это невозможно внутри компании. Вместо этого вы должны написать более конкретные вопросы, чтобы получить нужные данные.
Начнем с повседневного вопроса, который мы вводим в Google.
Сколько лет Обаме?
Google может ответить на этот вопрос даже без нажатия клавиши Enter на клавиатуре. В компаниях мы должны выписывать вопросы на SQL.
ВЫБРАТЬ возраст ОТ людей, ГДЕ name = 'obama'
Мы помещаем нужные нам данные в оператор SELECT (возраст) и помещаем таблицу, в которой эти данные существуют, в оператор FROM (люди).Наконец, укажите условия, чтобы найти то, что соответствует нашим критериям, в заявлении WHERE (name = ’obama’)
Этот SQL-запрос к таблице этого примера даст нам 57.
Пишем SQL впервые
Самый простой способ написать SQL — это нарисовать таблицу, в которой вы хотели бы ответить на вопрос, который у вас в голове. Заполните столбцы и введите значения, которые, возможно, вернутся
.
Записанные вами столбцы войдут в ваш оператор SELECT.
Часть FROM немного сложнее, мы должны указать, из какой она таблицы. Может быть неочевидно, как называется таблица, поэтому нам нужно будет взглянуть на схему, чтобы увидеть, какая таблица содержит нужные нам поля.
В этом случае мы видим, что в таблице людей указаны имя и возраст, поэтому мы можем поместить имя таблицы в оператор FROM.
ВЫБРАТЬ имя, возраст
ОТ людей
В предложении WHERE необходимо указать какие-либо конкретные записи, которые нам нужны из этой таблицы.В этом случае нам нужна запись, в которой имя равно obama
.
ВЫБРАТЬ имя, возраст
ОТ людей
ГДЕ name = 'obama'
Это даст нам:
Наконец, если мы хотим увидеть только возраст, мы можем удалить имя из оператора SELECT и получить ответ, который дал бы Google.
ВЫБРАТЬ возраст
ОТ людей
ГДЕ name = 'obama'
Смотровые столы
Не всегда легко узнать, находятся ли данные в таблице, которую вы просматриваете, изучив схему.В этом случае вы можете запустить запрос, чтобы показать вам все поля и записи для таблицы. Вместо того, чтобы вводить каждое имя поля, вы можете поставить звездочку в операторе SELECT.
Это позволяет увидеть все данные в этой таблице. Если вы исследуете данные, чтобы выяснить, что они содержат, мы предлагаем ограничить количество возвращаемых записей, чтобы повысить скорость выполнения запроса. Вы делаете это в операторе LIMIT, который идет в конце запроса, и вы указываете количество строк, которые хотите увидеть.
ВЫБРАТЬ *
ОТ людей
ПРЕДЕЛ 2
Сводка
- Доступ к базе данных должен быть предоставлен вам кем-то из отдела данных или ИТ-командой
- Задание вопроса о данных компании аналогично поиску в Google, но требует, чтобы вы задавали его очень специфическим образом.
- Составление таблицы, которую вы хотели бы иметь, — простой способ помочь вам написать требуемый запрос.
- Поиск таблиц, в которых находятся нужные вам данные, может быть сложной задачей, но с помощью SELECT * и LIMIT вы можете быстро исследовать таблицы в схеме.
Написано:
Мэтт Дэвид
Проверено:
SQL (реляционных) баз данных — FastAPI
FastAPI не требует использования (реляционной) базы данных SQL.
Но вы можете использовать любую реляционную базу данных, какую захотите.
Здесь мы увидим пример использования SQLAlchemy.
Вы можете легко адаптировать его к любой базе данных, поддерживаемой SQLAlchemy, например:
- PostgreSQL
- MySQL
- SQLite
- Оракул
- Microsoft SQL Server и т. Д.
В этом примере мы будем использовать SQLite , потому что он использует один файл и Python имеет встроенную поддержку. Итак, вы можете скопировать этот пример и запустить его как есть.
Позже для вашего производственного приложения вы можете захотеть использовать сервер базы данных, например PostgreSQL .
Примечание
Обратите внимание, что большая часть кода представляет собой стандартный код SQLAlchemy
, который вы использовали бы с любой структурой.
Специфический код FastAPI как всегда мал.
ORM
FastAPI работает с любой базой данных и любым стилем библиотеки для взаимодействия с базой данных.
Распространенным шаблоном является использование «ORM»: библиотеки «объектно-реляционного сопоставления».
ORM имеет инструменты для преобразования (« карта ») между объектами в таблицах кода и базы данных (« отношений »).
С помощью ORM вы обычно создаете класс, который представляет таблицу в базе данных SQL, каждый атрибут класса представляет столбец с именем и типом.
Например, класс Pet
может представлять таблицу SQL pets
.
И каждый объект экземпляра этого класса представляет строку в базе данных.
Например, объект orion_cat
(экземпляр Pet
) может иметь атрибут orion_cat.type
для столбца типа
. И значение этого атрибута может быть, например, «кот»
.
Эти ORM также имеют инструменты для установления связей или отношений между таблицами или объектами.
Таким образом, у вас также может быть атрибут orion_cat.owner
, и владелец будет содержать данные о владельце этого питомца, взятые из таблицы владельцев .
Итак, orion_cat.owner.name
может быть именем (из столбца name
в таблице владельцев
) владельца этого питомца.
Может иметь значение вроде «Аркилиан»
.
И ORM сделает всю работу по получению информации из соответствующей таблицы владельцев , когда вы попытаетесь получить к ней доступ из своего домашнего питомца.
Общие ORM, например: Django-ORM (часть платформы Django), SQLAlchemy ORM (часть SQLAlchemy, независимая от платформы) и Peewee (независимая от платформы) и другие.
Здесь мы увидим, как работать с SQLAlchemy ORM .
Аналогичным образом вы можете использовать любой другой ORM.
Подсказка
В документации есть эквивалентная статья, использующая Peewee.
Файловая структура
Для этих примеров предположим, что у вас есть каталог с именем my_super_project
, который содержит подкаталог с именем sql_app
со структурой, подобной этой:
.
└── sql_app
├── __init__.ру
├── crud.py
├── database.py
├── main.py
├── models.py
└── schemas.py
Файл __init__.py
— это просто пустой файл, но он сообщает Python, что sql_app
со всеми его модулями (файлами Python) является пакетом.
Теперь посмотрим, что делает каждый файл / модуль.
Создание частей SQLAlchemy
Обратимся к файлу sql_app / database.py
.
Импорт частей SQLAlchemy
из sqlalchemy import create_engine
из sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
из sqlalchemy.orm import sessionmaker
SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite: ///./sql_app.db"
# SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "postgresql: // пользователь: пароль @ postgresserver / db"
двигатель = create_engine (
SQLALCHEMY_DATABASE_URL, connect_args = {"check_same_thread": False}
)
SessionLocal = sessionmaker (autocommit = False, autoflush = False, bind = engine)
База = декларативная_база ()
Создайте URL-адрес базы данных для SQLAlchemy
из sqlalchemy import create_engine
из sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
из sqlalchemy.orm import sessionmaker
SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite: ///./sql_app.db"
# SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "postgresql: // пользователь: пароль @ postgresserver / db"
двигатель = create_engine (
SQLALCHEMY_DATABASE_URL, connect_args = {"check_same_thread": False}
)
SessionLocal = sessionmaker (autocommit = False, autoflush = False, bind = engine)
База = декларативная_база ()
В этом примере мы «подключаемся» к базе данных SQLite (открываем файл с базой данных SQLite).
Файл будет расположен в том же каталоге в файле sql_app.db
.
Вот почему последняя часть — ./sql_app.db
.
Если бы вы использовали базу данных PostgreSQL , вам просто нужно было бы раскомментировать строку:
SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "postgresql: // пользователь: пароль @ postgresserver / db"
… и адаптируйте его с данными и учетными данными вашей базы данных (эквивалентно MySQL, MariaDB или любому другому).
Подсказка
Это основная строка, которую вам придется изменить, если вы захотите использовать другую базу данных.
Создание механизма SQLAlchemy
Первым шагом является создание «движка» SQLAlchemy.
Позже мы будем использовать этот двигатель
в других местах.
из sqlalchemy import create_engine
из sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
из sqlalchemy.orm import sessionmaker
SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite: ///./sql_app.db "
# SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "postgresql: // пользователь: пароль @ postgresserver / db"
двигатель = create_engine (
SQLALCHEMY_DATABASE_URL, connect_args = {"check_same_thread": False}
)
SessionLocal = sessionmaker (autocommit = False, autoflush = False, bind = engine)
База = декларативная_база ()
Примечание
Аргумент:
connect_args = {"check_same_thread": False}
… требуется только для SQLite
. Для других баз данных это не нужно.
Технические характеристики
По умолчанию SQLite разрешает только одному потоку связываться с ним, предполагая, что каждый поток будет обрабатывать независимый запрос.
Это сделано для предотвращения случайного использования одного и того же соединения для разных вещей (для разных запросов).
Но в FastAPI при использовании обычных функций ( def
) более одного потока могут взаимодействовать с базой данных для одного и того же запроса, поэтому нам нужно, чтобы SQLite знал, что он должен разрешать это с connect_args = {"check_same_thread": False}
.
Кроме того, мы позаботимся о том, чтобы каждый запрос получал свой собственный сеанс подключения к базе данных в зависимости, поэтому в этом механизме по умолчанию нет необходимости.
Создать сеанс
Локальный
класс
Каждый экземпляр класса SessionLocal
будет сеансом базы данных. Сам класс еще не является сеансом базы данных.
Но как только мы создадим экземпляр класса SessionLocal
, этот экземпляр будет фактическим сеансом базы данных.
Мы назвали его SessionLocal
, чтобы отличить его от сеанса Session
, который мы импортируем из SQLAlchemy.
Позже мы будем использовать Session
(импортированный из SQLAlchemy).
Чтобы создать класс SessionLocal
, используйте функцию sessionmaker
:
из sqlalchemy import create_engine
из sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
из sqlalchemy.orm import sessionmaker
SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite: ///./sql_app.db"
# SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "postgresql: // пользователь: пароль @ postgresserver / db"
двигатель = create_engine (
SQLALCHEMY_DATABASE_URL, connect_args = {"check_same_thread": False}
)
SessionLocal = sessionmaker (autocommit = False, autoflush = False, bind = engine)
База = декларативная_база ()
Создать
Base
class
Теперь воспользуемся функцией declarative_base ()
, которая возвращает класс.
Позже мы унаследуем от этого класса, чтобы создать каждую из моделей или классов базы данных (модели ORM):
из sqlalchemy import create_engine
из sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
из sqlalchemy.orm import sessionmaker
SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite: ///./sql_app.db"
# SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "postgresql: // пользователь: пароль @ postgresserver / db"
двигатель = create_engine (
SQLALCHEMY_DATABASE_URL, connect_args = {"check_same_thread": False}
)
SessionLocal = sessionmaker (autocommit = False, autoflush = False, bind = engine)
База = декларативная_база ()
Создание базы данных моделей
Теперь посмотрим на файл sql_app / models.py
.
Создание моделей SQLAlchemy из
Base
class
Мы будем использовать этот класс Base
, который мы создали ранее, для создания моделей SQLAlchemy.
Подсказка
SQLAlchemy использует термин « модель » для обозначения этих классов и экземпляров, которые взаимодействуют с базой данных.
Но Pydantic также использует термин « модель » для обозначения чего-то другого, а именно классов и экземпляров проверки данных, преобразования и документирования.
Импортировать Base
из базы данных
(файл database.py
сверху).
Создайте классы, наследующие от него.
Эти классы являются моделями SQLAlchemy.
из sqlalchemy import Boolean, Column, ForeignKey, Integer, String
из отношения импорта sqlalchemy.orm
из .database import Base
класс Пользователь (Базовый):
__tablename__ = "пользователи"
id = столбец (целое число, primary_key = True, index = True)
электронная почта = столбец (строка, уникальный = истина, индекс = истина)
hashed_password = столбец (строка)
is_active = столбец (логический, по умолчанию = True)
items = Relationship ("Item", back_populate = "owner")
класс Предмет (Базовый):
__tablename__ = "предметы"
id = столбец (целое число, primary_key = True, index = True)
title = Столбец (Строка, индекс = True)
description = Столбец (строка, индекс = True)
owner_id = Столбец (Целое число, Иностранный ключ ("пользователи.я бы"))
owner = Relationship ("Пользователь", back_populate = "items")
Атрибут __tablename__
сообщает SQLAlchemy имя таблицы, которая будет использоваться в базе данных для каждой из этих моделей.
Создание атрибутов / столбцов модели
Теперь создайте все атрибуты модели (класса).
Каждый из этих атрибутов представляет столбец в соответствующей таблице базы данных.
Мы используем Столбец
из SQLAlchemy в качестве значения по умолчанию.
И мы передаем «тип» класса SQLAlchemy, например Integer
, String
и Boolean
, который определяет тип в базе данных, в качестве аргумента.
из sqlalchemy import Boolean, Column, ForeignKey, Integer, String
из отношения импорта sqlalchemy.orm
из .database import Base
класс Пользователь (Базовый):
__tablename__ = "пользователи"
id = столбец (целое число, primary_key = True, index = True)
электронная почта = столбец (строка, уникальный = истина, индекс = истина)
hashed_password = столбец (строка)
is_active = столбец (логический, по умолчанию = True)
items = Relationship ("Item", back_populate = "owner")
класс Предмет (Базовый):
__tablename__ = "предметы"
id = столбец (целое число, primary_key = True, index = True)
title = Столбец (Строка, индекс = True)
description = Столбец (строка, индекс = True)
owner_id = Столбец (Целое число, Иностранный ключ ("пользователи.я бы"))
owner = Relationship ("Пользователь", back_populate = "items")
Создайте отношения
Теперь создайте отношения.
Для этого мы используем отношение
, предоставленное SQLAlchemy ORM.
Это станет более или менее «магическим» атрибутом, который будет содержать значения из других таблиц, связанных с этой.
из sqlalchemy import Boolean, Column, ForeignKey, Integer, String
из отношения импорта sqlalchemy.orm
из .база данных импорт базы
класс Пользователь (Базовый):
__tablename__ = "пользователи"
id = столбец (целое число, primary_key = True, index = True)
электронная почта = столбец (строка, уникальный = истина, индекс = истина)
hashed_password = столбец (строка)
is_active = столбец (логический, по умолчанию = True)
items = Relationship ("Item", back_populate = "owner")
класс Предмет (Базовый):
__tablename__ = "предметы"
id = столбец (целое число, primary_key = True, index = True)
title = Столбец (Строка, индекс = True)
description = Столбец (строка, индекс = True)
owner_id = Столбец (Целое число, Иностранный ключ ("пользователи.я бы"))
owner = Relationship ("Пользователь", back_populate = "items")
При доступе к атрибуту items
в User
, как и в my_user.items
, у него будет список моделей Item
SQLAlchemy (из таблицы items
), у которых есть внешний ключ, указывающий на эту запись в таблице пользователей
.
Когда вы обращаетесь к my_user.items
, SQLAlchemy фактически выбирает элементы из базы данных в таблице items
и заполняет их здесь.
И при доступе к атрибуту owner
в элементе Item
он будет содержать модель User
SQLAlchemy из таблицы users
. Он будет использовать атрибут / столбец owner_id
со своим внешним ключом, чтобы узнать, какую запись получить из таблицы пользователей
.
Создайте модели Pydantic
Теперь проверим файл sql_app / schemas.py
.
Подсказка
Чтобы избежать путаницы между моделями SQLAlchemy и Pydantic моделями , у нас будет файл models.py
с моделями SQLAlchemy и файл schemas.py
с моделями Pydantic.
Эти модели Pydantic определяют более или менее «схему» (допустимую форму данных).
Так что это поможет нам избежать путаницы при использовании обоих.
Создать начальные модели Pydantic
/ схемы
Создайте ItemBase
и UserBase
Pydantic модели (или, скажем, «схемы»), чтобы иметь общие атрибуты при создании или чтении данных.
И создайте объекты ItemCreate
и UserCreate
, которые наследуются от них (чтобы у них были одинаковые атрибуты), а также любые дополнительные данные (атрибуты), необходимые для создания.
Итак, у пользователя также будет пароль
при его создании.
Но для безопасности пароль
не будет в других моделях Pydantic , например, он не будет отправлен из API при чтении пользователя.
от ввода списка импорта, необязательно
из pydantic import BaseModel
класс ItemBase (BaseModel):
title: str
описание: Необязательно [str] = None
класс ItemCreate (ItemBase):
проходить
класс Item (ItemBase):
id: int
owner_id: int
класс Config:
orm_mode = Верно
класс UserBase (BaseModel):
электронная почта: str
класс UserCreate (UserBase):
пароль: str
класс User (UserBase):
id: int
is_active: bool
items: Список [Item] = []
класс Config:
orm_mode = Верно
Стиль SQLAlchemy и стиль Pydantic
Обратите внимание, что модели SQLAlchemy определяют атрибуты с использованием =
и передают тип в качестве параметра в столбец Столбец
, например:
, в то время как модели Pydantic объявляют типы с использованием :
, синтаксис / подсказки типа аннотации нового типа:
Имейте это в виду, чтобы не запутаться при использовании с ними =
и :
.
Создание Pydantic
моделей / схем для чтения / возврата
Теперь создайте модели (схемы) Pydantic , которые будут использоваться при чтении данных при их возврате из API.
Например, перед созданием элемента мы не знаем, какой будет присвоенный ему идентификатор, но при его чтении (при возврате из API) мы уже знаем его идентификатор.
Таким же образом при чтении пользователя мы теперь можем объявить, что элементов
будут содержать элементы, принадлежащие этому пользователю.
Не только идентификаторы этих элементов, но и все данные, которые мы определили в модели Pydantic для чтения элементов: Item
.
от ввода списка импорта, необязательно
из pydantic import BaseModel
класс ItemBase (BaseModel):
title: str
описание: Необязательно [str] = None
класс ItemCreate (ItemBase):
проходить
класс Item (ItemBase):
id: int
owner_id: int
класс Config:
orm_mode = Верно
класс UserBase (BaseModel):
электронная почта: str
класс UserCreate (UserBase):
пароль: str
класс User (UserBase):
id: int
is_active: bool
items: Список [Item] = []
класс Config:
orm_mode = Верно
Подсказка
Обратите внимание, что User
, модель Pydantic , которая будет использоваться при чтении пользователя (возвращении его из API), не включает пароль
.
Используйте Pydantic
orm_mode
Теперь в моделях Pydantic для чтения, Item
и User
добавьте внутренний класс Config
.
Этот класс Config
используется для предоставления конфигураций Pydantic.
В классе Config
установите атрибут orm_mode = True
.
от ввода списка импорта, необязательно
из pydantic import BaseModel
класс ItemBase (BaseModel):
title: str
описание: Необязательно [str] = None
класс ItemCreate (ItemBase):
проходить
класс Item (ItemBase):
id: int
owner_id: int
класс Config:
orm_mode = Верно
класс UserBase (BaseModel):
электронная почта: str
класс UserCreate (UserBase):
пароль: str
класс User (UserBase):
id: int
is_active: bool
items: Список [Item] = []
класс Config:
orm_mode = Верно
Подсказка
Обратите внимание, что ему присваивается значение =
, например:
orm_mode = Истина
Он не использует :
, как в предыдущих объявлениях типа.
Это установка значения конфигурации, а не объявление типа.
Pydantic orm_mode
сообщит модели Pydantic читать данные, даже если это не dict
, а модель ORM (или любой другой произвольный объект с атрибутами).
Таким образом, вместо того, чтобы пытаться получить значение id
из dict
, как в:
, он также попытается получить его из атрибута, например:
При этом модель Pydantic совместима с ORM, и вы можете просто объявить ее в аргументе response_model
в своих операциях path .
Вы сможете вернуть модель базы данных, и она будет читать данные из нее.
Технические подробности о режиме ORM
SQLAlchemy и многие другие по умолчанию являются «ленивой загрузкой».
Это означает, например, что они не получают данные для отношений из базы данных, если вы не попытаетесь получить доступ к атрибуту, который будет содержать эти данные.
Например, доступ к атрибуту элементов
:
заставит SQLAlchemy перейти к таблице items
и получить элементы для этого пользователя, но не раньше.
Без orm_mode
, если вы вернули модель SQLAlchemy из операции пути , она не будет включать данные о взаимосвязи.
Даже если вы объявили эти отношения в своих моделях Pydantic.
Но в режиме ORM, поскольку сам Pydantic будет пытаться получить доступ к нужным ему данным из атрибутов (вместо принятия dict
), вы можете объявить конкретные данные, которые хотите вернуть, и он сможет пойти и получить их, даже из ORM.
CRUD утилит
Теперь посмотрим на файл sql_app / crud.py
.
В этом файле у нас будут многоразовые функции для взаимодействия с данными в базе данных.
CRUD происходит от: C reate, R ead, U pdate и D elete.
… хотя в этом примере мы только создаем и читаем.
Чтение данных
Импортируйте Session
из sqlalchemy.orm
, это позволит вам объявить тип параметров db
и улучшить проверку типов и завершение в ваших функциях.
Импортируйте моделей
(модели SQLAlchemy) и схем
(модели / схемы Pydantic ).
Создание служебных функций для:
- Чтение одного пользователя по идентификатору и по электронной почте.
- Читают несколько пользователей.
- Прочитать несколько элементов.
из сеанса импорта sqlalchemy.orm
из . импортировать модели, схемы
def get_user (db: Session, user_id: int):
вернуть db.query (models.User) .filter (models.User.id == user_id) .first ()
def get_user_by_email (db: Session, email: str):
вернуть db.query (models.User) .filter (models.User.email == email) .first ()
def get_users (db: Session, skip: int = 0, limit: int = 100):
вернуть db.query (models.User) .offset (пропустить) .limit (предел) .all ()
def create_user (db: Session, user: schemas.UserCreate):
fake_hashed_password = user.password + "notreallyhashed"
db_user = models.User (электронная почта = user.email, hashed_password = fake_hashed_password)
db.add (db_user)
дб.совершить()
db.refresh (db_user)
вернуть db_user
def get_items (db: Session, skip: int = 0, limit: int = 100):
вернуть db.query (models.Item) .offset (пропустить) .limit (предел) .all ()
def create_user_item (db: Session, item: schemas.ItemCreate, user_id: int):
db_item = models.Item (** item.dict (), owner_id = user_id)
db.add (db_item)
db.commit ()
db.refresh (db_item)
вернуть db_item
Подсказка
Создавая функции, предназначенные только для взаимодействия с базой данных (получения пользователя или элемента), независимо от вашей функции операции path , вы можете более легко повторно использовать их в нескольких частях, а также добавить для них модульных тестов .
Создать данные
Теперь создайте служебные функции для создания данных.
Шаги:
- Создайте экземпляр модели SQLAlchemy с вашими данными.
-
добавьте
этого экземпляра объекта в сеанс базы данных. -
фиксирует
изменений в базе данных (чтобы они были сохранены). -
Обновите
свой экземпляр (чтобы он содержал все новые данные из базы данных, например сгенерированный идентификатор).
из sqlalchemy.orm import Session
из . импортировать модели, схемы
def get_user (db: Session, user_id: int):
вернуть db.query (models.User) .filter (models.User.id == user_id) .first ()
def get_user_by_email (db: Session, email: str):
вернуть db.query (models.User) .filter (models.User.email == email) .first ()
def get_users (db: Session, skip: int = 0, limit: int = 100):
вернуть db.query (models.User) .offset (пропустить) .limit (предел) .all ()
def create_user (db: Session, user: schemas.UserCreate):
fake_hashed_password = пользователь.пароль + "notreallyhashed"
db_user = models.User (электронная почта = user.email, hashed_password = fake_hashed_password)
db.add (db_user)
db.commit ()
db.refresh (db_user)
вернуть db_user
def get_items (db: Session, skip: int = 0, limit: int = 100):
вернуть db.query (models.Item) .offset (пропустить) .limit (предел) .all ()
def create_user_item (db: Session, item: schemas.ItemCreate, user_id: int):
db_item = models.Item (** item.dict (), owner_id = user_id)
db.add (db_item)
db.commit ()
db.refresh (db_item)
вернуть db_item
Подсказка
Модель SQLAlchemy для пользователя
содержит hashed_password
, который должен содержать безопасную хешированную версию пароля.
Но поскольку клиент API предоставляет исходный пароль, вам необходимо извлечь его и сгенерировать хешированный пароль в своем приложении.
Затем передайте аргумент hashed_password
со значением для сохранения.
Предупреждение
Этот пример небезопасен, пароль не хешируется.
В реальном приложении вам нужно будет хешировать пароль и никогда не сохранять его в виде открытого текста.
Для получения дополнительных сведений вернитесь в раздел «Безопасность» в руководстве.
Здесь мы сосредотачиваемся только на инструментах и механике баз данных.
Подсказка
Вместо того, чтобы передавать каждый из аргументов ключевого слова в элемент Item
и читать каждый из них из модели Pydantic , мы генерируем dict
с данными модели Pydantic с:
поз. Dict ()
, а затем мы передаем пары ключ-значение dict
в качестве аргументов ключевого слова в элемент SQLAlchemy с:
Шт. (** шт.dict ())
Затем мы передаем дополнительный аргумент ключевого слова owner_id
, который не предоставляется моделью Pydantic , с:
Предмет (** item.dict (), owner_id = user_id)
Основной
FastAPI приложение
А теперь в файле sql_app / main.py
давайте интегрировать и использовать все остальные части, которые мы создали ранее.
Создать таблицы базы данных
Очень упрощенно создайте таблицы базы данных:
из списка импорта
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException
из sqlalchemy.orm import Session
из . импорт сырой, модели, схемы
из .database import SessionLocal, движок
models.Base.metadata.create_all (привязка = двигатель)
app = FastAPI ()
# Зависимость
def get_db ():
db = SessionLocal ()
пытаться:
yield db
наконец:
db.close ()
@ app.post ("/ users /", response_model = schemas.User)
def create_user (пользователь: schemas.UserCreate, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user_by_email (db, email = user.email)
если db_user:
поднять HTTPException (status_code = 400, detail = "Электронная почта уже зарегистрирована")
вернуть сырость.create_user (db = db, пользователь = пользователь)
@ app.get ("/ users /", response_model = List [schemas.User])
def read_users (пропустить: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends (get_db)):
users = crud.get_users (db, skip = skip, limit = limit)
вернуть пользователей
@ app.get ("/ users / {user_id}", response_model = schemas.User)
def read_user (user_id: int, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user (db, user_id = user_id)
если db_user - None:
поднять исключение HTTPException (status_code = 404, detail = "Пользователь не найден")
вернуть db_user
@приложение.сообщение ("/ users / {user_id} / items /", response_model = schemas.Item)
def create_item_for_user (
user_id: int, item: schemas.ItemCreate, db: Session = Depends (get_db)
):
вернуть crud.create_user_item (db = db, item = item, user_id = user_id)
@ app.get ("/ items /", response_model = List [schemas.Item])
def read_items (пропустить: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends (get_db)):
items = crud.get_items (db, skip = skip, limit = limit)
возврат товаров
Alembic Note
Обычно вы, вероятно, инициализируете свою базу данных (создаете таблицы и т. Д.) С помощью Alembic.
И вы также можете использовать Alembic для «миграций» (это его основная работа).
«Миграция» - это набор шагов, необходимых всякий раз, когда вы изменяете структуру своих моделей SQLAlchemy, добавляете новый атрибут и т. Д. Для репликации этих изменений в базе данных, добавления нового столбца, новой таблицы и т. Д.
Вы можете найти пример Alembic в проекте FastAPI в шаблонах из Project Generation - Template. В частности, в каталоге alembic
в исходном коде.
Создать зависимость
Теперь используйте класс SessionLocal
, который мы создали в файле sql_app / databases.py
, чтобы создать зависимость.
Нам нужно иметь независимый сеанс / соединение с базой данных ( SessionLocal
) для каждого запроса, использовать один и тот же сеанс для всех запросов, а затем закрыть его после завершения запроса.
И тогда будет создана новая сессия для следующего запроса.
Для этого мы создадим новую зависимость с yield
, как объяснялось ранее в разделе о Зависимостях с yield
.
Наша зависимость создаст новый SQLAlchemy SessionLocal
, который будет использоваться в одном запросе, а затем закроет его после завершения запроса.
из списка импорта
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException
из сеанса импорта sqlalchemy.orm
из . импорт сырой, модели, схемы
из .database import SessionLocal, движок
models.Base.metadata.create_all (привязка = двигатель)
app = FastAPI ()
# Зависимость
def get_db ():
db = SessionLocal ()
пытаться:
yield db
наконец:
дб.близко()
@ app.post ("/ users /", response_model = schemas.User)
def create_user (пользователь: schemas.UserCreate, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user_by_email (db, email = user.email)
если db_user:
поднять HTTPException (status_code = 400, detail = "Электронная почта уже зарегистрирована")
вернуть crud.create_user (db = db, user = user)
@ app.get ("/ users /", response_model = List [schemas.User])
def read_users (пропустить: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends (get_db)):
users = crud.get_users (db, skip = skip, limit = limit)
вернуть пользователей
@приложение.get ("/ users / {user_id}", response_model = schemas.User)
def read_user (user_id: int, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user (db, user_id = user_id)
если db_user - None:
поднять исключение HTTPException (status_code = 404, detail = "Пользователь не найден")
вернуть db_user
@ app.post ("/ users / {user_id} / items /", response_model = schemas.Item)
def create_item_for_user (
user_id: int, item: schemas.ItemCreate, db: Session = Depends (get_db)
):
вернуть crud.create_user_item (db = db, item = item, user_id = user_id)
@приложение.get ("/ items /", response_model = List [schemas.Item])
def read_items (пропустить: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends (get_db)):
items = crud.get_items (db, skip = skip, limit = limit)
возврат товаров
Информация
Мы помещаем создание SessionLocal ()
и обработку запросов в блок try
.
И затем мы закрываем его в блоке finally
.
Таким образом мы гарантируем, что сессия базы данных всегда закрывается после запроса.Даже если при обработке запроса возникло исключение.
Но вы не можете вызвать другое исключение из кода выхода (после yield
). Дополнительные сведения см. В разделе Зависимости с yield
и HTTPException
И затем, при использовании зависимости в функции операции пути , мы объявляем ее с типом Session
, который мы импортировали непосредственно из SQLAlchemy.
Это тогда даст нам лучшую поддержку редактора внутри функции операции path , потому что редактор будет знать, что параметр db
имеет тип Session
:
из списка импорта
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException
из sqlalchemy.orm import Session
из . импорт сырой, модели, схемы
из .database import SessionLocal, движок
models.Base.metadata.create_all (привязка = двигатель)
app = FastAPI ()
# Зависимость
def get_db ():
db = SessionLocal ()
пытаться:
yield db
наконец:
db.close ()
@ app.post ("/ users /", response_model = schemas.User)
def create_user (пользователь: schemas.UserCreate, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user_by_email (db, email = user.email)
если db_user:
поднять HTTPException (status_code = 400, detail = "Электронная почта уже зарегистрирована")
вернуть сырость.create_user (db = db, пользователь = пользователь)
@ app.get ("/ users /", response_model = List [schemas.User])
def read_users (пропустить: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends (get_db)):
users = crud.get_users (db, skip = skip, limit = limit)
вернуть пользователей
@ app.get ("/ users / {user_id}", response_model = schemas.User)
def read_user (user_id: int, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user (db, user_id = user_id)
если db_user - None:
поднять исключение HTTPException (status_code = 404, detail = "Пользователь не найден")
вернуть db_user
@приложение.сообщение ("/ users / {user_id} / items /", response_model = schemas.Item)
def create_item_for_user (
user_id: int, item: schemas.ItemCreate, db: Session = Depends (get_db)
):
вернуть crud.create_user_item (db = db, item = item, user_id = user_id)
@ app.get ("/ items /", response_model = List [schemas.Item])
def read_items (пропустить: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends (get_db)):
items = crud.get_items (db, skip = skip, limit = limit)
возврат товаров
Технические характеристики
Параметр db
на самом деле относится к типу SessionLocal
, но этот класс (созданный с помощью sessionmaker ()
) является «прокси» для сеанса SQLAlchemy , поэтому редактор действительно не знает, какие методы являются предоставлена.
Но, объявив тип как Session
, редактор теперь может знать доступные методы ( .add ()
, .query ()
, .commit ()
и т. Д.) И может обеспечить лучшую поддержку (например, завершение). Объявление типа не влияет на фактический объект.
Создайте свой
FastAPI операций пути
Теперь, наконец, вот стандартный код FastAPI path operations .
из списка импорта
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException
из sqlalchemy.orm import Session
из . импорт сырой, модели, схемы
из .database import SessionLocal, движок
models.Base.metadata.create_all (привязка = двигатель)
app = FastAPI ()
# Зависимость
def get_db ():
db = SessionLocal ()
пытаться:
yield db
наконец:
db.close ()
@ app.post ("/ users /", response_model = schemas.User)
def create_user (пользователь: schemas.UserCreate, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user_by_email (db, email = user.email)
если db_user:
поднять HTTPException (status_code = 400, detail = "Электронная почта уже зарегистрирована")
вернуть сырость.create_user (db = db, пользователь = пользователь)
@ app.get ("/ users /", response_model = List [schemas.User])
def read_users (пропустить: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends (get_db)):
users = crud.get_users (db, skip = skip, limit = limit)
вернуть пользователей
@ app.get ("/ users / {user_id}", response_model = schemas.User)
def read_user (user_id: int, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user (db, user_id = user_id)
если db_user - None:
поднять исключение HTTPException (status_code = 404, detail = "Пользователь не найден")
вернуть db_user
@приложение.сообщение ("/ users / {user_id} / items /", response_model = schemas.Item)
def create_item_for_user (
user_id: int, item: schemas.ItemCreate, db: Session = Depends (get_db)
):
вернуть crud.create_user_item (db = db, item = item, user_id = user_id)
@ app.get ("/ items /", response_model = List [schemas.Item])
def read_items (пропустить: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends (get_db)):
items = crud.get_items (db, skip = skip, limit = limit)
возврат товаров
Мы создаем сеанс базы данных перед каждым запросом в зависимости с yield
, а затем закрываем его после этого.
И затем мы можем создать требуемую зависимость в функции операции пути , чтобы напрямую получить этот сеанс.
При этом мы можем просто вызвать crud.get_user
непосредственно изнутри функции операции пути и использовать этот сеанс.
Подсказка
Обратите внимание, что возвращаемые вами значения являются моделями SQLAlchemy или списками моделей SQLAlchemy.
Но поскольку все операции пути имеют response_model
с моделями / схемами Pydantic с использованием orm_mode
, данные, объявленные в ваших моделях Pydantic, будут извлечены из них и возвращены клиенту со всей нормальной фильтрацией и Проверка.
Подсказка
Также обратите внимание, что есть response_models
, которые имеют стандартные типы Python, такие как List [schemas.Item]
.
Но поскольку содержимое / параметр этого списка List
представляет собой модель Pydantic с orm_mode
, данные будут извлечены и возвращены клиенту как обычно, без проблем.
Примерно
def
vs async def
Здесь мы используем код SQLAlchemy внутри функции операции path и в зависимости, и, в свою очередь, он будет связываться с внешней базой данных.
Это потенциально может потребовать некоторого "ожидания".
Но поскольку у SQLAlchemy нет совместимости для прямого использования await
, как это было бы с чем-то вроде:
пользователь = ожидание db.query (Пользователь) .first ()
... а вместо этого мы используем:
пользователь = db.query (Пользователь) .first ()
Затем мы должны объявить функций операции пути и зависимости без async def
, просто с нормальным def
, как:
@app.get ("/ users / {user_id}", response_model = schemas.User)
def read_user (user_id: int, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user (db, user_id = user_id)
...
Очень технические детали
Если вам интересно и у вас есть глубокие технические знания, вы можете проверить самые технические детали того, как этот async def
vs def
обрабатывается в документации Async.
Миграции
Поскольку мы используем SQLAlchemy напрямую и не нуждаемся в каком-либо подключаемом модуле для его работы с FastAPI , мы могли бы напрямую интегрировать миграции базы данных с Alembic.
И поскольку код, связанный с моделями SQLAlchemy и SQLAlchemy, находится в отдельных независимых файлах, вы даже сможете выполнять миграции с Alembic без необходимости установки FastAPI, Pydantic или чего-либо еще.
Таким же образом вы сможете использовать те же модели и утилиты SQLAlchemy в других частях вашего кода, не связанных с FastAPI .
Например, в фоновом работнике задачи с Celery, RQ или ARQ.
Просмотрите все файлы
Помните, что у вас должен быть каталог с именем my_super_project
, который содержит подкаталог с именем sql_app
.
sql_app
должен иметь следующие файлы:
из sqlalchemy import create_engine
из sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
из sqlalchemy.orm import sessionmaker
SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite: ///./sql_app.db"
# SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "postgresql: // пользователь: пароль @ postgresserver / db"
двигатель = create_engine (
SQLALCHEMY_DATABASE_URL, connect_args = {"check_same_thread": False}
)
SessionLocal = sessionmaker (autocommit = False, autoflush = False, bind = engine)
База = декларативная_база ()
из sqlalchemy import Boolean, Column, ForeignKey, Integer, String
из sqlalchemy.отношения импорта orm
из .database import Base
класс Пользователь (Базовый):
__tablename__ = "пользователи"
id = столбец (целое число, primary_key = True, index = True)
электронная почта = столбец (строка, уникальный = истина, индекс = истина)
hashed_password = столбец (строка)
is_active = столбец (логический, по умолчанию = True)
items = Relationship ("Item", back_populate = "owner")
класс Предмет (Базовый):
__tablename__ = "предметы"
id = столбец (целое число, primary_key = True, index = True)
title = Столбец (Строка, индекс = True)
description = Столбец (строка, индекс = True)
owner_id = Столбец (Целое число, Иностранный ключ ("пользователи.я бы"))
owner = Relationship ("Пользователь", back_populate = "items")
от ввода списка импорта, необязательно
из pydantic import BaseModel
класс ItemBase (BaseModel):
title: str
описание: Необязательно [str] = None
класс ItemCreate (ItemBase):
проходить
класс Item (ItemBase):
id: int
owner_id: int
класс Config:
orm_mode = Верно
класс UserBase (BaseModel):
электронная почта: str
класс UserCreate (UserBase):
пароль: str
класс User (UserBase):
id: int
is_active: bool
items: Список [Item] = []
класс Config:
orm_mode = Верно
из sqlalchemy.orm import Session
из . импортировать модели, схемы
def get_user (db: Session, user_id: int):
вернуть db.query (models.User) .filter (models.User.id == user_id) .first ()
def get_user_by_email (db: Session, email: str):
вернуть db.query (models.User) .filter (models.User.email == email) .first ()
def get_users (db: Session, skip: int = 0, limit: int = 100):
вернуть db.query (models.User) .offset (пропустить) .limit (предел) .all ()
def create_user (db: Session, user: schemas.UserCreate):
fake_hashed_password = пользователь.пароль + "notreallyhashed"
db_user = models.User (электронная почта = user.email, hashed_password = fake_hashed_password)
db.add (db_user)
db.commit ()
db.refresh (db_user)
вернуть db_user
def get_items (db: Session, skip: int = 0, limit: int = 100):
вернуть db.query (models.Item) .offset (пропустить) .limit (предел) .all ()
def create_user_item (db: Session, item: schemas.ItemCreate, user_id: int):
db_item = models.Item (** item.dict (), owner_id = user_id)
db.add (db_item)
db.commit ()
db.refresh (db_item)
вернуть db_item
из списка импорта
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException
из sqlalchemy.orm import Session
из . импорт сырой, модели, схемы
из .database import SessionLocal, движок
models.Base.metadata.create_all (привязка = двигатель)
app = FastAPI ()
# Зависимость
def get_db ():
db = SessionLocal ()
пытаться:
yield db
наконец:
db.close ()
@ app.post ("/ users /", response_model = schemas.User)
def create_user (пользователь: schemas.UserCreate, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user_by_email (db, email = user.email)
если db_user:
поднять HTTPException (status_code = 400, detail = "Электронная почта уже зарегистрирована")
вернуть сырость.create_user (db = db, пользователь = пользователь)
@ app.get ("/ users /", response_model = List [schemas.User])
def read_users (пропустить: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends (get_db)):
users = crud.get_users (db, skip = skip, limit = limit)
вернуть пользователей
@ app.get ("/ users / {user_id}", response_model = schemas.User)
def read_user (user_id: int, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user (db, user_id = user_id)
если db_user - None:
поднять исключение HTTPException (status_code = 404, detail = "Пользователь не найден")
вернуть db_user
@приложение.сообщение ("/ users / {user_id} / items /", response_model = schemas.Item)
def create_item_for_user (
user_id: int, item: schemas.ItemCreate, db: Session = Depends (get_db)
):
вернуть crud.create_user_item (db = db, item = item, user_id = user_id)
@ app.get ("/ items /", response_model = List [schemas.Item])
def read_items (пропустить: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends (get_db)):
items = crud.get_items (db, skip = skip, limit = limit)
возврат товаров
Проверь
Вы можете скопировать этот код и использовать его как есть.
Информация
Фактически, показанный здесь код является частью тестов. Поскольку большая часть кода в этих документах.
Затем вы можете запустить его с помощью Uvicorn:
$ uvicorn sql_app.main: app --reload
ИНФОРМАЦИЯ : Uvicorn работает на http://127.0.0.1:8000 (для выхода нажмите CTRL + C)
Затем вы можете открыть свой браузер по адресу http://127.0.0.1:8000/docs.
И вы сможете взаимодействовать со своим приложением FastAPI , считывая данные из реальной базы данных:
Взаимодействовать с базой данных напрямую
Если вы хотите исследовать базу данных (файл) SQLite напрямую, независимо от FastAPI, для отладки ее содержимого, добавления таблиц, столбцов, записей, изменения данных и т. Д.вы можете использовать DB Browser для SQLite.
Это будет выглядеть так:
Вы также можете использовать онлайн-браузер SQLite, например, SQLite Viewer или ExtendsClass.
Альтернативный сеанс БД с промежуточным ПО
Если вы не можете использовать зависимости с yield
- например, если вы не используете Python 3.7 и не можете установить «backports», упомянутые выше для Python 3.6 , вы можете настроить сеанс в «промежуточном программном обеспечении» аналогичным образом.
«Промежуточное ПО» - это, по сути, функция, которая всегда выполняется для каждого запроса, причем некоторый код выполняется раньше, а некоторый код выполняется после функции конечной точки.
Создать промежуточное ПО
Промежуточное ПО, которое мы добавим (просто функция), создаст новый SQLAlchemy SessionLocal
для каждого запроса, добавит его в запрос и затем закроет его после завершения запроса.
из списка импорта
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException, Request, Response
из sqlalchemy.orm import Session
из . импорт сырой, модели, схемы
из .database import SessionLocal, движок
models.Base.metadata.create_all (привязка = двигатель)
app = FastAPI ()
@ app.middleware ("http")
async def db_session_middleware (запрос: запрос, call_next):
response = Response ("Внутренняя ошибка сервера", status_code = 500)
пытаться:
request.state.db = SessionLocal ()
response = await call_next (запрос)
наконец:
request.state.db.close ()
ответ на ответ
# Зависимость
def get_db (запрос: Запрос):
запрос на возврат.state.db
@ app.post ("/ users /", response_model = schemas.User)
def create_user (пользователь: schemas.UserCreate, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user_by_email (db, email = user.email)
если db_user:
поднять HTTPException (status_code = 400, detail = "Электронная почта уже зарегистрирована")
вернуть crud.create_user (db = db, user = user)
@ app.get ("/ users /", response_model = List [schemas.User])
def read_users (пропустить: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends (get_db)):
users = crud.get_users (db, skip = skip, limit = limit)
вернуть пользователей
@приложение.get ("/ users / {user_id}", response_model = schemas.User)
def read_user (user_id: int, db: Session = Depends (get_db)):
db_user = crud.get_user (db, user_id = user_id)
если db_user - None:
поднять исключение HTTPException (status_code = 404, detail = "Пользователь не найден")
вернуть db_user
@ app.post ("/ users / {user_id} / items /", response_model = schemas.Item)
def create_item_for_user (
user_id: int, item: schemas.ItemCreate, db: Session = Depends (get_db)
):
вернуть crud.create_user_item (db = db, item = item, user_id = user_id)
@приложение.get ("/ items /", response_model = List [schemas.Item])
def read_items (пропустить: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends (get_db)):
items = crud.get_items (db, skip = skip, limit = limit)
возврат товаров
Информация
Мы помещаем создание SessionLocal ()
и обработку запросов в блок try
.
И затем мы закрываем его в блоке finally
.
Таким образом мы гарантируем, что сессия базы данных всегда закрывается после запроса.Даже если при обработке запроса возникло исключение.
О
request.state
request.state
является свойством каждого объекта Request
. Он предназначен для хранения произвольных объектов, прикрепленных к самому запросу, например, сеанса базы данных в этом случае. Вы можете узнать больше об этом в документации Starlette о состоянии Request
.
Для нас в этом случае это помогает нам гарантировать, что один сеанс базы данных используется для всего запроса, а затем закрывается (в промежуточном программном обеспечении).
Зависимости с
yield
или промежуточное ПО
Добавление промежуточного программного обеспечения здесь аналогично тому, что делает зависимость с yield
, с некоторыми отличиями:
- Это требует больше кода и немного сложнее.
- Промежуточное ПО должно быть функцией
async
.- Если в нем есть код, который должен «ждать» сети, он может «заблокировать» там ваше приложение и немного снизить производительность.
- Хотя, вероятно, здесь нет особых проблем с тем, как работает
SQLAlchemy
. - Но если вы добавите больше кода к промежуточному программному обеспечению, у которого было много ожидающих ввода-вывода , это могло быть проблематичным.
- Промежуточное ПО запускается для каждый запрос .
- Итак, соединение будет создаваться для каждого запроса.
- Даже когда операция path , обрабатывающая этот запрос, не нуждалась в БД.
Подсказка
Вероятно, лучше использовать зависимости с yield
, когда их достаточно для варианта использования.
Информация
Зависимости с выходом
недавно были добавлены в FastAPI .
В предыдущей версии этого руководства были только примеры с промежуточным программным обеспечением, и, вероятно, есть несколько приложений, использующих промежуточное программное обеспечение для управления сеансами базы данных.
Как настроить почту базы данных в SQL Server
Database Mail, как и следовало ожидать от ее названия, представляет собой решение для отправки пользователям сообщений электронной почты из ядра СУБД SQL Server.Используя Database Mail, приложения базы данных могут отправлять сообщения электронной почты, которые могут, например, содержать результаты запроса или просто предупреждать пользователя о событии, которое произошло в базе данных.
Процесс настройки Database Mail состоит из трех основных этапов. Для успешного завершения нам необходимо:
- создать учетную запись Database Mail,
- создать профиль Database Mail,
- и настройте эти два для совместной работы
Настройка почты базы данных
Чтобы создать профиль Database Mail, мы можем использовать либо мастер настройки Database Mail, либо код T-SQL.Использовать мастер настройки проще, но имейте в виду, что Database Mail отключена в выпусках SQL Server Express.
Обычно все, что нам нужно сделать, это зайти в обозреватель объектов, подключиться к экземпляру SQL Server, на котором мы хотим настроить Database Mail, и развернуть дерево серверов. Затем разверните узел «Управление» и дважды щелкните «Почта базы данных» или щелкните правой кнопкой мыши и выберите Настроить почту базы данных , чтобы открыть мастер настройки почты базы данных:
Поскольку в этой статье в качестве примера используется выпуск Microsoft SQL Server 2016 Express, на узле управления нет Database Mail:
Это не означает, что мы не можем использовать его, потому что он только недоступен в качестве интерфейса, но он все еще доступен в самом ядре СУБД SQL Server.Нам просто нужно включить его с помощью T-SQL.
Чтобы включить Database Mail, запустите следующий код:
sp_configure 'Database Mail XPs', 1; GO ПЕРЕКОНФИГУРАЦИЯ GO |
В этом случае запуск кода вызвал ошибку:
Msg 15123, уровень 16, состояние 1, процедура sp_configure, строка 62 [Batch Start Line 0]
Параметр конфигурации «Database Mail XPs» не существует или может быть расширенным.
Это будет происходить время от времени, потому что это расширенный вариант. Чтобы исправить это, нам нужно изменить значение по умолчанию show advanced options с 0 на 1.
Для этого запустите следующий код:
sp_configure 'показать дополнительные параметры', 1; GO ПЕРЕКОНФИГУРАЦИЯ; GO sp_configure 'Database Mail XPs', 1; GO ПОВТОРНАЯ КОНФИГУРАЦИЯ GO |
На этот раз запрос выполнен успешно.Когда эти два параметра изменяются с «0» на «1», Database Mail включается:
Теперь мы можем вернуться к настройке профиля электронной почты и добавлению учетной записи электронной почты. Для этого мы будем использовать некоторые хранимые процедуры в базе данных msdb.
Чтобы создать новый профиль Database Mail с именем «Уведомления», мы будем использовать хранимую процедуру sysmail_add_profile_sp и следующий код:
- Создание профиля почты базы данных EXECUTE msdb.dbo.sysmail_add_profile_sp @profile_name = 'Notifications', @description = 'Профиль, используемый для отправки исходящих уведомлений с помощью Gmail.' ; ГО |
Чтобы предоставить пользователю или роли базы данных разрешение на использование этого профиля Database Mail, мы будем использовать хранимую процедуру sysmail_add_principalprofile_sp и следующий код:
- предоставить доступ к профилю роли DBMailUsers EXECUTE msdb.dbo.sysmail_add_principalprofile_sp @profile_name = 'Уведомления', @principal_name = 'public', @is_default = 1; ГО |
Чтобы создать новую учетную запись Database Mail, содержащую информацию об учетной записи SMTP, мы будем использовать хранимую процедуру sysmail_add_account_sp и следующий код:
- Создать учетную запись Database Mail EXECUTE msdb.dbo.sysmail_add_account_sp @account_name = 'Gmail', @description = 'Почтовый аккаунт для отправки исходящих уведомлений.', @email_address = 'Использовать действующий адрес электронной почты', @display_name = 'Automated Mailer ', @mailserver_name =' smtp.gmail.com ', @port = 465, @enable_ssl = 1, @username =' Использовать действующий адрес электронной почты ', @password =' Используйте пароль для учетной записи электронной почты, указанной выше »; ГО |
Чтобы добавить учетную запись Database Mail в профиль Database Mail, мы будем использовать хранимую процедуру sysmail_add_profileaccount_sp и следующий код:
- Добавить учетную запись в профиль EXECUTE msdb.dbo.sysmail_add_profileaccount_sp @profile_name = 'Уведомления', @account_name = 'Gmail', @sequence_number = 1; ГО |
Выполните код из всех хранимых процедур, и вы должны получить сообщение о том, что весь код выполнен успешно:
Если по какой-либо причине выполнение приведенного выше кода возвращает ошибку, используйте следующий код для отката изменений:
ВЫПОЛНИТЬ msdb.dbo.sysmail_delete_profileaccount_sp @profile_name = 'Уведомления' EXECUTE msdb.dbo.sysmail_delete_principalprofile_sp @profile_name = 'Notifications' EXECUTE msdount.dbo.sysmail_delete_name ' |
Если что-то пойдет не так, выполнение хранимых процедур по отдельности может помочь в устранении проблемы. Просто убедитесь, что вы выполнили хранимую процедуру «sysmail_add_profileaccount_sp» после создания учетной записи базы данных и профиля базы данных.
Тестовая конфигурация почты базы данных
Хорошо, теперь мы создали учетную запись электронной почты, что же дальше? Что ж, давайте отправим тестовое электронное письмо и посмотрим, работает ли оно.
Как мы упоминали ранее, мы могли бы отправить электронное письмо, чтобы предупредить пользователя о событии, которое произошло в базе данных, и это именно то, что мы собираемся сделать позже, используя простой триггер DML. А пока давайте просто отправим электронное письмо указанному получателю с помощью хранимой процедуры sp_send_dbmail.
EXEC msdb.dbo.sp_send_dbmail @profile_name = 'Notifications', @recipients = 'Использовать действительный адрес электронной почты', @body = 'Конфигурация почты базы данных была успешно завершена.', @subject = 'Автоматическое сообщение об успехе'; ГО |
В таблице результатов отобразится сообщение о том, что электронное письмо поставлено в очередь, и идентификационный номер:
Приведенный выше код должен отправить электронное письмо с использованием ранее созданного профиля получателю, указанному в аргументе @recipients.Тема и тело указываются аргументами @body и @subject.
Довольно просто, правда? Не совсем так. В этом случае и в большинстве ситуаций в реальном мире письмо не будет отправлено успешно, даже если каждый шаг во время настройки был успешным.
Устранение неполадок почты базы данных
В этом случае сообщение электронной почты было успешно поставлено в очередь, но сообщение не было доставлено.
Перво-наперво, проверьте, включена ли Database Mail, выполнив следующий код:
sp_configure 'show advanced', 1; GO ПЕРЕКОНФИГУРАЦИЯ; GO sp_configure; ГО |
Убедитесь, что в таблице результатов в столбце «run_value» для XP для Database Mail установлено значение 1:
Для отправки электронной почты пользователь также должен быть членом роли сервера DatabaseMailUserRole .Члены фиксированной серверной роли sysadmin и msdb db_owner автоматически становятся участниками. Это можно легко проверить, перейдя в Security > Logins , щелкните правой кнопкой мыши текущего пользователя и выберите Properties . В диалоговом окне «Свойства входа» щелкните страницу «Роли сервера» и убедитесь, что установлена роль сервера «системный администратор»:
Система Database Mail регистрирует активность электронной почты в базе данных msdb.Чтобы просмотреть сообщения об ошибках, возвращаемые Database Mail, выполните следующий код:
ВЫБРАТЬ * ИЗ msdb.dbo.sysmail_event_log; |
Оператор вернет журналы, и в таком случае, как наш, когда электронная почта не доставляется, ищите ошибки в столбце «event_type»:
Эти журналы содержат всевозможную полезную информацию, которая может помочь в устранении неполадок, и нас особенно интересует столбец «описание», поскольку он содержит подробную информацию об ошибке и о том, что пошло не так.
Самая первая зарегистрированная ошибка говорит:
2 error 2017-11-13 00: 18: 27.800 Не удалось отправить почту получателям из-за сбоя почтового сервера. (Отправка почты с использованием учетной записи 5 (2017-11-13T00: 18: 27). Сообщение об исключении: невозможно отправить почту на почтовый сервер. (SMTP-серверу требуется безопасное соединение, или клиент не прошел аутентификацию. Ответ сервера был: 5.5. 1 Требуется аутентификация. Подробнее см.).) 12092 1 NULL 2017-11-13 00:18:27.800 сб
Однако эта информация бесполезна, если нет документации, например в библиотеке TechNet. Есть статья об устранении неполадок Database Mail, которая предоставляет пользователям информацию для быстрого выявления и исправления типичных проблем с Database Mail, но просмотр документации в этом случае не помог, и это заняло много времени безуспешно.
Еще одно сообщение этого типа было зарегистрировано в журнале:
28 ошибка 2017-11-14 16:20:01.107 Письмо не может быть отправлено получателям из-за сбоя почтового сервера. (Отправка почты с использованием учетной записи 6 (2017-11-14T16: 20: 01). Сообщение об исключении: невозможно отправить почту на почтовый сервер. (Ошибка отправки почты.).) 14452 8 NULL 2017-11-14 16: 20: 01.107 sa
Проблема, как правило, не в самой Database Mail и ее функциональности. Сообщения с описанием ошибок заранее не определены в SQL Server Engine. Это объясняет отсутствие документации Microsoft.Эти сообщения обычно представляют собой ответы аутентификации от SMTP-серверов, которые требуются перед разрешением доступа к почтовым службам.
Чтобы устранить эту неполадку, нам нужно подойти к проблеме с другой точки зрения.
На данный момент при устранении неполадок мы проверили следующие общие шаги:
- Почта базы данных включена
- Пользователь правильно настроен для отправки почты базы данных
- Отправка тестового электронного письма не работает
- Не удалось найти документацию библиотеки TechNet для зарегистрированных сообщений об ошибках
Другой подход может заключаться в настройке учетной записи электронной почты, используемой для отправки исходящих уведомлений в другом почтовом клиенте, таком как Microsoft Outlook.Это должно быть довольно просто, поскольку Gmail и MS Outlook являются хорошо известными службами, которые должны работать вместе, и на официальных сайтах имеется онлайн-документация.
Чтобы использовать учетную запись Gmail с MS Outlook, мы должны настроить ее для работы с POP3 или IMAP.
Войдите в свою учетную запись Gmail на www.gmail.com и нажмите Настройки в правом верхнем углу:
Выберите вкладку Forwarding and POP / IMAP вверху страницы:
В разделе IMAP Access убедитесь, что выбран параметр Включить IMAP , и щелкните ссылку Инструкции по настройке внизу:
Откроется веб-страница с инструкциями по настройке IMAP.Пропустите 1-й шаг, так как мы уже проверили и убедились, что IMAP включен.
Запустите клиент Outlook, чтобы добавить к нему учетную запись электронной почты Gmail. После открытия Outlook перейдите на вкладку Файл и выберите Добавить учетную запись :
В диалоговом окне Добавить учетную запись выберите параметр Ручная установка или дополнительные типы серверов и нажмите кнопку Далее :
На следующем шаге выберите вариант POP или IMAP и нажмите кнопку Далее :
Используйте информацию из приведенной ниже таблицы, чтобы настроить клиент Outlook с правильными настройками:
Сервер входящей почты (IMAP) | imap.gmail.com Требуется SSL: Да Порт: 993 |
Сервер исходящей почты (SMTP) | smtp.gmail.com Требуется SSL: Да Требуется TLS: Да (при наличии) Требуется аутентификация: Да Порт для SSL: 465 Порт для TLS / STARTTLS: 587 |
В разделе Информация о пользователе убедитесь, что ввели действительный адрес электронной почты.Введенный здесь адрес электронной почты будет автоматически установлен как Имя пользователя для Информация для входа в систему после выбора Типа учетной записи в раскрывающемся списке. После завершения нажмите кнопку Дополнительные настройки справа, чтобы настроить дополнительные параметры, прежде чем продолжить:
Откроется диалоговое окно настроек электронной почты в Интернете. Оставьте все как есть на вкладке Общие . Затем щелкните вкладку Сервер исходящей почты , установите флажок Мой сервер исходящей почты (SMTP) требует проверки подлинности и выберите параметр Использовать те же настройки, что и мой сервер входящей почты :
Перейдите на вкладку Advanced .Еще раз используйте информацию из таблицы выше, чтобы установить номера портов сервера. Установите для сервера входящей почты (IMAP) значение 993 , а для сервера исходящей почты (SMTP) - 465 . В раскрывающихся списках выберите тип зашифрованного соединения SSL / TLS для серверов IMAP и SMTP. Оставьте все остальное как есть и нажмите кнопку OK для подтверждения настроек:
Пришло время проверить настройки учетной записи электронной почты, чтобы убедиться, что введены правильные данные.Нажмите кнопку Next , и появятся два дополнительных диалоговых окна. В первом диалоговом окне Outlook выполнит две задачи:
- Вход на сервер входящей почты (IMAP)
- Отправить тестовое электронное письмо
Этот шаг имеет решающее значение, поскольку ранее эта задача не выполнялась для Database Mail. Во втором диалоговом окне Outlook запросит имя пользователя и пароль. Это уже было настроено, при необходимости установите флажок Сохранить этот пароль в свой пароль lint , если ваша учетная запись пользователя Windows защищена паролем и никто другой не имеет к ней доступа:
Примечание : диалоговое окно учетных данных может появляться более одного раза.Просто нажимайте кнопку OK каждый раз, пока сервер не перестанет запрашивать данные для входа. Обычно это происходит, когда что-то настроено неправильно, например. имя пользователя или пароль, номера портов и т. д.
В этом случае первая задача не удалась, и сразу после этого не удалось отправить тестовое электронное письмо:
Некоторые приложения и устройства используют менее безопасную технологию входа, что делает их соответствующие учетные записи более уязвимыми, и Gmail блокирует эти запросы на вход.По умолчанию доступ для этих приложений отключен, но мы также можем включить доступ, чтобы использовать их, несмотря на риски. В этом случае мы тоже должны.
Это можно решить, войдя в учетную запись Gmail и убедившись, что для нужной учетной записи включен параметр «Незащищенные приложения». Перейдите в раздел «Небезопасные приложения» учетной записи Gmail и включите доступ для менее безопасных приложений.
Примечание : этот параметр недоступен для учетных записей с включенной двухэтапной аутентификацией.Для таких учетных записей требуется пароль приложения для менее безопасного доступа к приложениям.
Поскольку в этом аккаунте включена двухэтапная аутентификация, мы должны отключить ее, чтобы продолжить.
Перейдите в раздел «Вход и безопасность» в моей учетной записи, выберите двухэтапную аутентификацию, войдите в систему, используя свои учетные данные, введите проверочный код, если запрос будет получен в текстовом сообщении с 6-значным проверочным кодом или по телефону, и нажмите Отключить кнопку :
Появится всплывающее диалоговое окно, информирующее пользователя о безопасности и уязвимости.Мы знаем об этом, поэтому просто нажмите кнопку Отключить , чтобы продолжить:
Теперь мы можем вернуться в раздел «Менее безопасные приложения» и разрешить доступ для менее безопасных приложений:
Вернитесь в Outlook, нажмите кнопку «Далее» еще раз, чтобы проверить настройки учетной записи электронной почты и, наконец, сообщение без ошибок. Обе задачи выполнены успешно:
Тестовое сообщение электронной почты также успешно доставлено, что означает, что отправка еще одного тестового сообщения электронной почты из Database Mail должна работать на этот раз:
Есть только один способ узнать.Вернитесь в SSMS и выполните код для отправки тестового электронного письма:
EXEC msdb.dbo.sp_send_dbmail @profile_name = 'Notifications', @recipients = 'Использовать действительный адрес электронной почты', @body = 'Конфигурация почты базы данных была успешно завершена.', @subject = 'Автоматическое сообщение об успехе'; ГО |
К сожалению, даже после всех этих неприятностей тестовое электронное письмо не доходит.Быстрый просмотр файлов журнала показывает еще одно сообщение об ошибке другого типа:
51 ошибка 2017-11-18 16: 21: 22.803 Не удалось отправить почту получателям из-за сбоя почтового сервера. (Отправка почты с использованием учетной записи 10 (2017-11-18T16: 21: 22). Сообщение об исключении: невозможно отправить почту на почтовый сервер. (Ошибка отправки почты.).) 3564 14 NULL 2017-11-18 16: 21: 22.803 sa
На этом этапе давайте сделаем быстрый поиск, просто чтобы убедиться, что профиль электронной почты настроен так же, как и для Outlook.Выполните код снизу:
SELECT [sysmail_server]. [Account_id], [sysmail_account]. [Name] AS [Account Name], [servertype], [servername] AS [SMTP Server Address], [Port] ОТ [msdb]. [Dbo]. [Sysmail_server] ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ [msdb]. [Dbo]. [Sysmail_account] ON [sysmail_server]. [Account_id] = [sysmail_account].[account_id]; |
Это вернет настройки для имени учетной записи, типа сервера, адреса сервера и номера порта:
Все выглядит хорошо, но электронная почта все равно не выходит. Быстрый поиск сообщения об ошибке в Интернете приводит к потоку переполнения стека, в котором у пользователя появляется такое же сообщение об ошибке. В разделе комментариев другой пользователь говорит, что изменение номера порта на 587 вместо 465, хотя информация из Gmail говорит об обратном, решило проблему для него.Поскольку варианты здесь заканчиваются, давайте попробуем и посмотрим, что из этого получится.
Мы будем использовать хранимую процедуру sysmail_update_account_sp, чтобы изменить номер порта в существующей учетной записи Database Mail.
Выполните следующий код:
ВЫПОЛНИТЬ msdb.dbo.sysmail_update_account_sp @account_name = 'Gmail', @port = 587; ГО |
Выполните код из предыдущего шага, чтобы убедиться, что изменение применено.Номер порта изменится, оставив всю остальную информацию об учетной записи нетронутой:
По какой-то причине инструкции по настройке SSL, предоставленные Google, не работают на порту 465 для системы Database Mail, но порт 587, указанный для TLS / STARTTLS, работал как шарм.
Наконец, после еще одной попытки в почтовом ящике появилось новое электронное письмо, отправленное из системы Database Mail:
Отправить электронное письмо с помощью триггера
Чтобы продемонстрировать, как отправить пользователю уведомление по электронной почте, когда в базе данных произошло определенное событие, мы можем создать простой триггер.
Используйте приведенный ниже код для создания триггера с именем iProductNotification в таблице Product, которая содержится в производственной схеме:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 13 14 18 19 20 21 | ИСПОЛЬЗУЙТЕ AdventureWorks2014 GO IF OBJECT_ID ('Production.iProductNotification ',' TR ') НЕ ПУСТО (NULL) DROP TRIGGER Purchasing.iProductNotification GO CREATE TRIGGER iProductNotification ON Production.Product FOR INSERT ASchar ASchar SELECT @ProductInformation = 'Новый продукт' + Name + 'теперь доступен для $' + CAST (StandardCost AS nvarchar (20)) + '!' ИЗ ВСТАВЛЕННЫЙ i; EXEC msdb.dbo.sp_send_dbmail @profile_name = 'Notifications', @recipients = 'Использовать действующий адрес электронной почты', @body = @ProductInformation, @subject = 'Уведомление о новом продукте' GO |
Этот триггер срабатывает, когда оператор Insert запускается для таблицы Product. Идея состоит в том, чтобы собрать основную информацию о новом доступном продукте, такую как название и цена, и заключить эту информацию в простое сообщение электронной почты, которое будет отправлено по желаемым адресам с использованием предварительно настроенного профиля Database Mail:
После создания триггера обновите узел «Триггеры» в таблице «Продукт», чтобы убедиться, что триггер создан в правой таблице:
Вместо того, чтобы набирать код для оператора Insert и потому что это проще, используйте параметр «Изменить первые 200 строк» из контекстного меню, вызываемого правой кнопкой мыши в таблице с триггером.Введите информацию, например, о работе с листами Excel. После этого нажмите клавишу Enter , чтобы продолжить:
Это вызовет оператор Insert в фоновом режиме и активирует триггер. В результате триггер будет собирать некоторую информацию об операторе Insert, вызывать профиль Database Mail и использовать его для отправки электронной почты желаемому получателю:
Отправка результатов запроса на электронную почту
Другим примером может быть отправка сообщения электронной почты, содержащего результаты запроса.Выполните следующий код:
EXEC msdb.dbo.sp_send_dbmail @profile_name = 'Notifications', @recipients = 'Используйте действительный адрес электронной почты, @query =' USE AdventureWorks2014; GO ВЫБЕРИТЕ Имя, Номер продукта, ListPrice AS Цена ИЗ Production.Product ГДЕ ProductLine = '' R '' И DaysToManufacture <4 ЗАКАЗАТЬ НАИМЕНОВАНИЕ ASC; GO ', @subject =' Список продуктов ', @attach_query_result_as_file = 1; |
Этот оператор SELECT возвращает список продуктов с учетом определенного условия:
Но что более важно, он отправляет электронное письмо с результатами этого оператора Select в виде вложения получателям электронной почты:
И если мы откроем вложение, вот он, результат нашего запроса:
Надеюсь, вы нашли эту статью полезной.Удачного письма!
Боян, он же «Бокси», выпускник AP в области ИТ-технологий, специализирующийся на сетях и электронных технологиях Копенгагенской школы дизайна и технологий, является аналитиком программного обеспечения с опытом в области обеспечения качества, поддержки программного обеспечения, пропаганды продуктов и взаимодействия с пользователями.
Он много писал о SQL Shack и ApexSQL Solution Center по самым разным темам, от клиентских технологий, таких как разрешение 4K и тематика, обработки ошибок до стратегий индексации и мониторинга производительности.
Боян работает в ApexSQL в Нише, Сербия, в составе команды, занимающейся проектированием, разработкой и тестированием следующего поколения инструментов баз данных, включая MySQL и SQL Server, а также автономных инструментов и интеграции с Visual Studio, SSMS. и VSCode.
Подробнее о Бояне на LinkedIn
Посмотреть все сообщения Бояна Петровича
Последние сообщения Бояна Петровича (посмотреть все)
Получение и отображение данных из базы данных в OutSystems
- Последнее обновление
- Сохранить как PDF
- Извлечь данные из базы данных
- Показать данные в виджете
- Традиционное веб-приложение
- См. Также
Шаблон: OutSystems / Documentation_KB / ContentCollaboration
Вам часто нужно получить данные из базы данных, чтобы, например, показать их на экране.Эффективный способ получения данных из баз данных в OutSystems - использовать Aggregate.
Этот документ проведет вас через два шага:
- Получение данных. Сначала вам нужно загрузить некоторые данные из вашей базы данных. В примере используются образцы данных Entities из OutSystems, но вы также можете использовать свои Entities.
- Отображение данных. Как только в вашем приложении появятся данные, вы можете отобразить все записи или только некоторые из них. В примере используется виджет «Список», но вы можете добавить таблицу или какой-либо другой виджет.
Мы работали над этой статьей.Сообщите нам, насколько полезна эта новая версия, проголосовав.
Получить данные из базы данных
Вот как вы можете получать данные в своем приложении с помощью Aggregate. Агрегаты - это удобный способ получения данных, и они не требуют знания баз данных. Поскольку это простое приложение, вы можете ссылаться на данные непосредственно из основного модуля.
Это пример получения данных с помощью агрегата на экран. И Aggregate, и Screen работают в клиенте . Дополнительные сведения о создании агрегатов в логике сервера и см. В разделе Агрегаты на стороне сервера.
Начните с создания нового приложения.
Добавьте экран в свое приложение. Перейдите к Interface > UI Flows , щелкните правой кнопкой мыши MainFlow и выберите Добавить экран . В окне New Screen выберите Empty , введите Home в качестве имени экрана, затем щелкните CREATE SCREEN . Service Studio добавляет в ваше приложение пустой экран.
Добавьте источники данных в свое приложение, указав некоторые Сущности в окне Управление зависимостями ( Ctrl + Q ).В этом примере приложение ссылается на образцы данных OutSystems. После ссылки на сущности они доступны в Service Studio в разделе Data > Entities > Database .
Опубликуйте приложение, нажав кнопку «Опубликовать в один клик» . Этот шаг не является обязательным, но он позволяет приложению показать предварительный просмотр данных позже.
Пора загрузить данные на Экран. Перейдите в интерфейс > UI Flows > Main Flow , а затем щелкните правой кнопкой мыши свой Home Screen.Выберите Получить данные из базы данных . Откроется новый экран редактирования агрегатов с уведомлением о том, что вам нужны некоторые данные.
При открытом агрегате перейдите к Data > Entities > Database > OutSystemsSampleDataDB . Перетащите Sample_Employee Entity в окно Aggregate. Если вы используете свои данные вместо образцов данных OutSystems, перетащите другой объект Entity. Service Studio показывает предварительный просмотр данных в столбцах и использует имя сущности для имени агрегата.
Если вы не видите предварительный просмотр, а вместо этого видите предупреждения, опубликуйте приложение, чтобы обновить ссылки и обновить предварительный просмотр.
Вернитесь к интерфейсу > UI-потоки > Main Flow > Home и обратите внимание на GetEmployees Aggregate на экране. Разверните Агрегат, чтобы увидеть Сущности, а затем разверните Сущности, чтобы перечислить Атрибуты. Также есть предупреждение о том, что вы нигде не используете данные.Следуйте инструкциям по отображению данных в приложении, чтобы предотвратить появление предупреждения.
После получения данных из базы данных используйте один из многих виджетов OutSystems, чтобы показать данные пользователям. Продолжая предыдущий раздел, в этом примере вы создаете список с фамилиями сотрудников.
Откройте свой Home Screen для редактирования. Для этого дважды щелкните Home в Interface > UI Flows > Main Flow .
В строке поиска найдите виджет List и перетащите виджет на Экран. Service Studio теперь показывает пустой виджет List.
Щелкните виджет «Список», чтобы выбрать его, и перейдите к свойствам. В поле Source выберите GetEmployees.List . Этим вы сообщаете приложению, какой источник данных использовать с этим виджетом.
Сущность Sample_Employees взята из данных примера OutSystems.См. Раздел выборки данных для получения дополнительной информации.
Подключив виджет «Список» к источнику данных, добавьте несколько атрибутов для отображения данных в списке. Разверните Entity, чтобы увидеть атрибуты, в разделе Interface > UI Flows > Main Flow > Home > GetEmployees > Sample_Employee . Перетащите атрибут, например LastName , в виджет «Список». Это сообщает виджету, что нужно перечислить все фамилии, которые есть в базе данных.
Опубликуйте свой ap и загрузите его в браузере. Есть виджет со списком, в котором перечислены фамилии сотрудников.
Запросы | Документация Django
После создания моделей данных Django
автоматически предоставляет вам API абстракции базы данных, который позволяет вам создавать,
извлекать, обновлять и удалять объекты. В этом документе объясняется, как использовать это
API. Обратитесь к справке по модели данных для полной
подробные сведения обо всех различных вариантах поиска модели.
В этом руководстве (и в справочнике) мы будем ссылаться на следующие
моделей, составляющих приложение для веб-журнала:
Создание объектов¶
Для представления данных таблицы базы данных в объектах Python Django использует интуитивно понятный
система: класс модели представляет таблицу базы данных, и ее экземпляр
class представляет конкретную запись в таблице базы данных.
Чтобы создать объект, создайте его экземпляр, используя аргументы ключевого слова для класса модели,
затем вызовите save ()
, чтобы сохранить его в базе данных.
Предполагая, что модели находятся в файле mysite / blog / models.py
, вот пример:
>>> из blog.models import Blog >>> b = Блог (name = 'Beatles Blog', tagline = 'Все последние новости Beatles.') >>> b.save ()
Это выполняет оператор SQL INSERT
за кулисами. Джанго не попадает
базу данных, пока вы явно не вызовете save ()
.
Метод save ()
не имеет возвращаемого значения.
См. Также
save ()
принимает ряд дополнительных параметров, не
описано здесь.Документацию для
save ()
для получения полной информации.
Чтобы создать и сохранить объект за один шаг, используйте
create ()
метод.
Сохранение изменений в объектах¶
Чтобы сохранить изменения в объекте, который уже находится в базе данных, используйте
сохранить ()
.
Учитывая экземпляр Blog
b5
, который уже был сохранен в базе данных,
в этом примере изменяется его имя и обновляется запись в базе данных:
>>> b5.name = 'Новое имя' >>> b5.save ()
Это выполняет оператор SQL UPDATE
за кулисами. Джанго не попадает
базу данных, пока вы явно не вызовете save ()
.
Сохранение полей
ForeignKey
и ManyToManyField
¶
Обновление поля ForeignKey
работает точно так же
как сохранить обычное поле - присвоить полю объект нужного типа
обсуждаемый. В этом примере обновляется атрибут blog
записи Entry
.
экземпляр , запись
, при условии, что соответствующие экземпляры , запись
и , блог
уже сохранены в базе данных (поэтому мы можем получить их ниже):
>>> из блога.модели импорт Блог, запись >>> entry = Entry.objects.get (pk = 1) >>> cheese_blog = Blog.objects.get (name = "Разговор о Чеддере") >>> entry.blog = сырный_блог >>> entry.save ()
Обновление ManyToManyField
немного работает
иначе - используйте
add ()
метод на поле
чтобы добавить запись в отношение. В этом примере добавлен экземпляр Author
joe
к записи
объект:
>>> из блога.модели импорт Автор >>> joe = Author.objects.create (name = "Джо") >>> entry.authors.add (Джо)
Чтобы добавить несколько записей в ManyToManyField
за один
go, включите несколько аргументов в вызов
добавить ()
, вот так:
>>> john = Author.objects.create (name = "John") >>> paul = Author.objects.create (name = "Paul") >>> george = Author.objects.create (name = "Джордж") >>> ringo = Author.objects.create (name = "Ringo") >>> запись.авторы.add (джон, пол, джордж, ринго)
Django пожалуется, если вы попытаетесь назначить или добавить объект неправильного типа.
Получение объектов¶
Чтобы получить объекты из базы данных, создайте
QuerySet
через
Manager
на свой модельный класс.
QuerySet
представляет собой набор объектов.
из вашей базы данных. Может иметь ноль, один или несколько фильтров . Фильтры узкие
вниз результаты запроса на основе заданных параметров.В терминах SQL
QuerySet
соответствует заявлению SELECT
,
а фильтр - это ограничивающее предложение, такое как WHERE
или LIMIT
.
Вы получаете QuerySet
, используя
Управляющий
. В каждой модели есть как минимум один
Manager
, и он называется
объектов
по умолчанию. Доступ к нему напрямую через
класс модели, например:
>>> Blog.objects <объект django.db.models.manager.Manager в...> >>> b = Блог (name = 'Foo', tagline = 'Bar') >>> б.объекты Выслеживать: ... AttributeError: «Менеджер недоступен через экземпляры блога».
Примечание
Менеджеры
доступны только через классы модели, а не из модели
экземпляров, чтобы обеспечить разделение между операциями «уровня таблицы» и
Операции «рекордного уровня».
Manager
является основным источником QuerySets
для
модель. Например, Blog.objects.all ()
возвращает
QuerySet
, который содержит все объекты Blog
в
база данных.
Получение всех объектов¶
Самый простой способ получить объекты из таблицы - получить их все. Делать
для этого используйте метод all ()
на
Управляющий
:
>>> all_entries = Entry.objects.all ()
Метод all ()
возвращает
QuerySet
всех объектов в базе данных.
Получение определенных объектов с помощью фильтров¶
QuerySet
, возвращенный
all ()
описывает все объекты в
таблица базы данных.Однако обычно вам нужно выбрать только подмножество
полный набор предметов.
Чтобы создать такое подмножество, вы уточняете начальный
QuerySet
, добавление условий фильтрации. Два
Наиболее распространенные способы улучшения QuerySet
:
-
фильтр (** kwargs)
- Возвращает новый
QuerySet
, содержащий объекты
которые соответствуют заданным параметрам поиска. -
исключить (** kwargs)
- Возвращает новый
QuerySet
, содержащий объекты
которые не не соответствуют заданным параметрам поиска.
Параметры поиска ( ** kwargs
в приведенных выше определениях функций) должны
быть в формате, описанном в разделе «Поиск полей» ниже.
Например, чтобы получить QuerySet
записей блога
с 2006 года используйте фильтр ()
как
итак:
Entry.objects.filter (pub_date__year = 2006)
С классом менеджера по умолчанию он такой же, как:
Entry.objects.all (). Filter (pub_date__year = 2006)
Объединение фильтров¶
Результат уточнения QuerySet
сам по себе
QuerySet
, чтобы можно было связать
доработки вместе.Например:
>>> Entry.objects.filter ( ... headline__startswith = 'Что' ... ).исключать( ... pub_date__gte = datetime.date.today () ...) .filter ( ... pub_date__gte = datetime.date (2005, 1, 30) ...)
Это берет начальный QuerySet
всех записей
в базе данных добавляет фильтр, затем исключение, затем еще один фильтр. В
конечный результат - QuerySet
, содержащий все
записи с заголовком, начинающимся с «Что», опубликованные между
30 января 2005 г. и текущий день.
Отфильтровано
QuerySet
уникальных¶
Каждый раз, когда вы уточняете QuerySet
, вы получаете
совершенно новый QuerySet
, который никоим образом не связан с
предыдущий QuerySet
. Каждая доработка создает
отдельный и отличный QuerySet
, который может быть
хранятся, используются и используются повторно.
Пример:
>>> q1 = Entry.objects.filter (headline__startswith = "What") >>> q2 = q1.exclude (pub_date__gte = datetime.date.today ()) >>> q3 = q1.фильтр (pub_date__gte = datetime.date.today ())
Эти три набора QuerySets
являются отдельными. Первый - это база
QuerySet
, содержащий все записи, содержащие
заголовок, начинающийся с «Что». Второй - подмножество первого, с
дополнительные критерии, исключающие записи, pub_date
которых сегодня или в
будущее. Третий - подмножество первого, с дополнительными критериями, которые
выбирает только те записи, у которых pub_date
сегодня или в будущем.В
исходный QuerySet
( q1
) не зависит от
процесс доработки.
QuerySet
ленивы¶
QuerySets
ленивы - акт создания
QuerySet
не задействует никакую базу данных
деятельность. Вы можете складывать фильтры вместе в течение всего дня, и Django не
фактически запустите запрос, пока QuerySet
не будет
оценено . Взгляните на этот пример:
>>> q = Entry.objects.filter (headline__startswith = "What") >>> д = д.фильтр (pub_date__lte = datetime.date.today ()) >>> q = q.exclude (body_text__icontains = "еда") >>> print (q)
Хотя это выглядит как три попадания в базу данных, на самом деле он попадает только в базу данных
один раз, в последней строке ( print (q)
). В целом результаты
QuerySet
не извлекаются из базы данных
пока вы не «попросите» их. Когда вы это сделаете,
QuerySet
составляет оценивается путем доступа к
база данных. Для получения более подробной информации о точном времени проведения оценки см.
Когда QuerySets оцениваются.
Получение одного объекта с помощью
get ()
¶
фильтр ()
всегда даст вам
QuerySet
, даже если соответствует только один объект
запрос - в данном случае это будет
QuerySet
, содержащий единственный элемент.
Если вы знаете, что существует только один объект, соответствующий вашему запросу, вы можете использовать
get ()
метод на
Менеджер
, который возвращает объект напрямую:
>>> one_entry = Запись.objects.get (pk = 1)
Вы можете использовать любое выражение запроса с
get ()
, как и с
filter ()
- снова см. Поиск полей
ниже.
Обратите внимание, что есть разница между использованием
get ()
и используя
фильтр ()
со срезом [0]
. Если
нет результатов, соответствующих запросу,
get ()
вызовет DoesNotExist
исключение. Это исключение является атрибутом класса модели, к которому относится запрос.
выполняется - так в приведенном выше коде, если нет объекта Entry
с
первичный ключ равен 1, Django поднимет Entry.Не существует
.
Точно так же Django будет жаловаться, если более одного элемента соответствует
get ()
запрос. В этом случае он поднимет
MultipleObjectsReturned
, который снова является
атрибут самого класса модели.
Ограничение
QuerySet
s¶
Используйте подмножество синтаксиса нарезки массива Python, чтобы ограничить
QuerySet
на определенное количество результатов. Этот
является эквивалентом предложений SQL LIMIT
и OFFSET
.
Например, это возвращает первые 5 объектов ( LIMIT 5
):
>>> Entry.objects.all () [: 5]
Возвращает объекты с шестого по десятый ( OFFSET 5 LIMIT 5
):
>>> Entry.objects.all () [5:10]
Отрицательная индексация (например, Entry.objects.all () [- 1]
) не поддерживается.
Как правило, нарезка QuerySet
возвращает новый
QuerySet
- не оценивает запрос.An
Исключение составляют случаи, когда вы используете параметр «шаг» синтаксиса фрагмента Python. Для
Например, это фактически выполнит запрос, чтобы вернуть список
каждые секунды объект первого 10:
>>> Entry.objects.all () [: 10: 2]
Дальнейшая фильтрация или упорядочение срезанного набора запросов запрещены из-за
неоднозначный характер того, как это могло бы работать.
Чтобы получить одиночный объект , а не список
(например, SELECT foo FROM bar LIMIT 1
) используйте индекс вместо среза.Для
Например, это возвращает первую Запись
в базе данных после заказа
записей в алфавитном порядке по заголовкам:
>>> Entry.objects.order_by ('заголовок') [0]
Это примерно эквивалентно:
>>> Entry.objects.order_by ('заголовок') [0: 1] .get ()
Обратите внимание, однако, что первый из них вызовет IndexError
, в то время как
второй вызовет DoesNotExist
, если ни один объект не соответствует заданным критериям. Видеть
get ()
для получения более подробной информации.
Поиск полей¶
Поиск по полю - это то, как вы указываете основную часть предложения SQL WHERE
. Они
указаны как аргументы ключевого слова для QuerySet
методы filter ()
,
исключить ()
и
получить ()
.
Основные аргументы ключевого слова поиска принимают форму field__lookuptype = value
.
(Это двойное подчеркивание). Например:
>>> Entry.objects.filter (pub_date__lte = '2006-01-01')
переводится (примерно) в следующий SQL:
ВЫБРАТЬ * FROM blog_entry ГДЕ pub_date <= '2006-01-01';
Как это возможно
Python может определять функции, которые принимают произвольное имя-значение.
аргументы, имена и значения которых оцениваются во время выполнения.Для большего
информацию см. в разделе «Аргументы ключевых слов» в официальном руководстве по Python.
Поле, указанное в поиске, должно быть именем поля модели. Есть
за одним исключением: в случае ForeignKey
вы
можно указать имя поля с суффиксом _id
. В этом случае значение
ожидается, что параметр будет содержать исходное значение первичной
ключ. Например:
>>> Entry.objects.filter (blog_id = 4)
Если вы передадите недопустимый аргумент ключевого слова, функция поиска вызовет
Ошибка типа
.
API базы данных поддерживает около двух десятков типов поиска; полная ссылка
можно найти в справочнике по поиску полей. Чтобы дать тебе
вкус того, что доступно, вот некоторые из наиболее распространенных поисковых запросов, которые вы
вероятно использовать:
-
точно
«Точное» совпадение. Например:
>>> Entry.objects.get (headline__exact = "Кошка кусает собаку")
будет генерировать SQL в следующих строках:
SELECT ... WHERE headline = 'Кошка кусает собаку';
Если вы не указали тип поиска, то есть если аргумент ключевого слова
не содержит двойного подчеркивания - предполагается, что тип поиска
точно
.Например, следующие два оператора эквивалентны:
>>> Blog.objects.get (id__exact = 14) # Явная форма >>> Blog.objects.get (id = 14) # __exact подразумевается
Это сделано для удобства, потому что
точных поисков
являются обычным случаем.-
iexact
Соответствие без учета регистра. Итак, запрос:
>>> Blog.objects.get (name__iexact = "beatles blog")
Соответствует
Blog
под названием«Beatles Blog»
,«beatles blog»
или
даже"БЕЛЫЙ БЛОГ"
.-
содержит
Тест на герметичность с учетом регистра. Например:
Entry.objects.get (headline__contains = 'Lennon')
Примерно переводится на этот SQL:
SELECT ... WHERE headline LIKE '% Lennon%';
Обратите внимание, что это будет соответствовать заголовку
«Сегодня Леннон почтил»
, но не
'Сегодня Леннон почтил'
.Существует также версия без учета регистра,
icontains
.-
начинается с
,заканчивается с
- Начало поиска и окончание поиска соответственно.Это также
версии без учета регистра, называемыеistarts с
и
iendswith
.
Опять же, это только царапины на поверхности. Полную ссылку можно найти в
ссылка на поиск по полю.
Подстановки, охватывающие отношения¶
Django предлагает мощный и интуитивно понятный способ «следить» за отношениями в
поиск, автоматически заботясь о SQL JOIN
s, за
сцены. Чтобы охватить связь, используйте имя поля связанных полей
через модели, разделенные двойным подчеркиванием, пока не дойдете до поля, в котором
хотеть.
В этом примере извлекаются все объекты Entry
с Blog
, чье имя
это «Блог Битлз»
:
>>> Entry.objects.filter (blog__name = 'Beatles Blog')
Этот охват может быть сколь угодно глубоким.
Работает и в обратном направлении. Хотя можно настроить как
, по умолчанию вы имеете в виду «обратный»
отношения в поиске с использованием имени модели в нижнем регистре.
В этом примере извлекаются все объекты Blog
, которые имеют хотя бы одну запись
чей заголовок
содержит «Леннон»
:
>>> Блог.objects.filter (entry__headline__contains = 'Леннон')
Если вы фильтруете несколько отношений и одно из промежуточных
models не имеет значения, которое удовлетворяет условию фильтрации, Django обработает
это как если бы там был пустой (все значения NULL
), но действительный объект.
Все это означает, что никаких ошибок возникать не будет. Например, в этом фильтре:
Blog.objects.filter (entry__authors__name = 'Lennon')
(если была родственная модель Author
), если не было author
связанный с записью, он будет обрабатываться так, как если бы также не было name
прикреплен, а не вызывает ошибку из-за отсутствия автора
.Обычно это именно то, что вы хотите. Единственный случай, когда это
может сбивать с толку, если вы используете isnull
. Таким образом:
Blog.objects.filter (entry__authors__name__isnull = True)
вернет Blog
объектов с пустым именем
на авторе
и
также те, у которых есть пустой автор
в записи
. Если ты не хочешь
эти последние объекты, вы можете написать:
Блог.объекты.фильтр (entry__authors__isnull = False, entry__authors__name__isnull = True)
Составные многозначные отношения¶
Когда вы фильтруете объект на основе
ManyToManyField
или наоборот
ForeignKey
, есть два разных типа фильтров
вам может быть интересно. Рассмотрим связь Blog
/ Entry
( Блог с
по Запись
является отношением «один ко многим»). Нам может быть интересно
поиск блогов, в которых есть запись, в заголовке которой содержится как «Lennon», так и .
был опубликован в 2008 году.Или мы можем захотеть найти блоги, в которых есть запись с
«Леннон» в заголовке, а также опубликованная запись
в 2008 году. Поскольку с одним блогом
связано несколько записей,
оба этих запроса возможны и имеют смысл в некоторых ситуациях.
Такая же ситуация возникает с
Мухаммед
. Например, если Запись
имеет
ManyToManyField
вызвал тегов
, мы могли бы захотеть
найти записи, связанные с тегами под названием «музыка» и «группы» , или нам может понадобиться
запись, содержащая тег с именем «музыка» и статусом «общедоступный» .
Чтобы справиться с обеими этими ситуациями, Django имеет последовательный способ обработки
фильтр ()
звонков. Все внутри
одиночный фильтр ()
вызов применяется
одновременно, чтобы отфильтровать элементы, соответствующие всем этим требованиям. Последовательный
filter ()
вызовов дополнительно ограничивают набор
объектов, но для многозначных отношений они применяются к любому объекту, связанному с
первичная модель, не обязательно те объекты, которые были выбраны
ранее фильтр () звонок
.
Это может показаться немного запутанным, поэтому, надеюсь, это прояснит ситуацию. К
выберите все блоги, которые содержат записи с «Lennon» в заголовке
и которые были опубликованы в 2008 году (та же запись, удовлетворяющая обоим условиям),
мы бы написали:
Blog.objects.filter (entry__headline__contains = 'Lennon', entry__pub_date__year = 2008)
Чтобы выбрать все блоги, которые содержат запись с «Леннон» в заголовке.
, а также запись, которая была опубликована в 2008 году, мы бы написали:
Блог.objects.filter (entry__headline__contains = 'Lennon'). filter (entry__pub_date__year = 2008).
Предположим, что есть только один блог, в котором обе записи содержат «Lennon» и
записей 2008 года, но ни одна из записей 2008 года не содержала «Леннон» .
Первый запрос не вернет никаких блогов, но второй запрос вернет
тот единственный блог.
Во втором примере первый фильтр ограничивает набор запросов всеми этими
блоги, связанные с записями с «Леннон» в заголовке.Второй фильтр
ограничивает набор блогов , далее , теми, которые также связаны с записями
которые были опубликованы в 2008 году. Записи, выбранные вторым фильтром, могут или
могут не совпадать с записями в первом фильтре. Мы фильтруем
Блог
элементов с каждым оператором фильтра, а не Entry
элементов.
Примечание
Поведение filter ()
для запросов
которые охватывают многозначные отношения, как описано выше, не реализованы
эквивалентно для исключить ()
.Вместо,
условия в одном исключают ()
вызов не обязательно будет относиться к одному и тому же элементу.
Например, следующий запрос исключает блоги, содержащие и
записей с «Lennon» в заголовке и записей, опубликованных в 2008 г .:
Blog.objects.exclude ( entry__headline__contains = 'Леннон', entry__pub_date__year = 2008, )
Однако, в отличие от поведения при использовании
filter ()
, это не ограничивает блоги
на основе записей, удовлетворяющих обоим условиям.Для этого, т.е.
для выбора всех блогов, которые не содержат записей, опубликованных с «Lennon»
опубликованных в 2008 г., необходимо сделать два запроса:
Blog.objects.exclude ( entry__in = Entry.objects.filter ( headline__contains = 'Леннон', pub_date__year = 2008, ), )
Фильтры могут ссылаться на поля в модели¶
В примерах, приведенных до сих пор, мы построили фильтры, которые сравнивают
значение модельного поля с константой.Но что, если вы хотите сравнить
значение поля модели с другим полем в той же модели?
Django предоставляет F-выражений
, чтобы
сравнения. Экземпляры F ()
действуют как ссылка на поле модели в пределах
запрос. Эти ссылки затем можно использовать в фильтрах запросов для сравнения значений.
двух разных полей в одном экземпляре модели.
Например, чтобы найти список всех записей блога, к которым добавлено больше комментариев.
чем пингбэки, мы создаем объект F ()
для ссылки на счетчик пингбэков,
и используйте этот объект F ()
в запросе:
>>> из django.db.models import F >>> Entry.objects.filter (number_of_comments__gt = F ('number_of_pingbacks'))
Django поддерживает использование сложения, вычитания, умножения,
деление, по модулю и степенная арифметика с объектами F ()
, оба с константами
и с другими объектами F ()
. Чтобы найти все записи блога с более чем
вдвое комментариев больше, чем пингбэков, модифицируем запрос:
>>> Entry.objects.filter (number_of_comments__gt = F ('number_of_pingbacks') * 2)
Чтобы найти все записи, у которых рейтинг меньше, чем
сумма количества пингбэков и комментариев, мы выдадим
запрос:
>>> Въезд.objects.filter (рейтинг__lt = F ('количество_комментариев') + F ('количество_пингбеков'))
Вы также можете использовать нотацию двойного подчеркивания, чтобы охватить отношения в
объект F ()
. Объект F ()
с двойным подчеркиванием представит
любые объединения, необходимые для доступа к связанному объекту. Например, чтобы получить все
записи, в которых имя автора совпадает с названием блога, мы могли бы
выдать запрос:
>>> Entry.objects.filter (авторы__name = F ('blog__name'))
Для полей даты и даты / времени вы можете добавить или вычесть
timedelta
объект.Следующее вернет все записи
которые были изменены более чем через 3 дня после публикации:
>>> from datetime import timedelta >>> Entry.objects.filter (mod_date__gt = F ('pub_date') + timedelta (days = 3))
Объекты F (),
поддерживают побитовые операции с помощью .bitand ()
, .bitor ()
,
.bitxor ()
, .bitrightshift ()
и .bitleftshift ()
. Например:
>>> F ('какое-то поле').битанд (16)
Оракул
Oracle не поддерживает побитовые операции XOR.
Изменено в Django 3.1:
Добавлена поддержка .bitxor ()
.
Выражения могут ссылаться на преобразования¶
Новое в Django 3.2.
Django поддерживает использование преобразований в выражениях.
Например, чтобы найти все Entry
объектов, опубликованных в том же году, что и они
последних изменений:
>>> Entry.objects.filter (pub_date__year = F ('mod_date__year'))
Чтобы найти самый ранний год публикации записи, мы можем ввести запрос:
>>> Въезд.objects.aggregate (first_published_year = Min ('pub_date__year'))
В этом примере выполняется поиск значения записи с наивысшей оценкой и общего количества
комментариев ко всем записям за каждый год:
>>> Entry.objects.values ('pub_date__year'). Annotate ( ... top_rating = Подзапрос ( ... Entry.objects.filter ( ... pub_date__year = OuterRef ('pub_date__year'), ...) .order_by ('- рейтинг'). values ('рейтинг') [: 1] ...), ... total_comments = Sum ('количество_комментариев'), ...)
Ярлык поиска
pk
¶
Для удобства Django предоставляет ярлык поиска pk
, что означает
"основной ключ".
В примере модели Blog
первичным ключом является поле id
, поэтому эти
три утверждения эквивалентны:
>>> Blog.objects.get (id__exact = 14) # Явная форма >>> Blog.objects.get (id = 14) # __exact подразумевается >>> Blog.objects.get (pk = 14) # pk подразумевает id__exact
Использование pk
не ограничивается __exact
запросов - любой термин запроса
может быть объединен с pk
для выполнения запроса по первичному ключу модели:
# Получить записи блогов с id 1, 4 и 7 >>> Блог.objects.filter (pk__in = [1,4,7]) # Получить все записи блога с id> 14 >>> Blog.objects.filter (pk__gt = 14)
pk
поиски также работают по объединениям. Например, эти три утверждения
эквивалент:
>>> Entry.objects.filter (blog__id__exact = 3) # Явная форма >>> Entry.objects.filter (blog__id = 3) # __exact подразумевается >>> Entry.objects.filter (blog__pk = 3) # __pk подразумевает __id__exact
Экранирование знаков процента и подчеркивания в операторах
LIKE
¶
Поиск по полю, который соответствует операторам SQL LIKE
( iexact
,
содержит
, иконок
, начинается с
, начинается с
, заканчивается с
и iendswith
) автоматически экранирует два специальных символа, используемых в
LIKE
операторов - знак процента и подчеркивание.(В LIKE
оператор, знак процента означает подстановочный знак, состоящий из нескольких символов, а
подчеркивание означает односимвольный подстановочный знак.)
Это означает, что все должно работать интуитивно, чтобы абстракция не просочилась.
Например, чтобы получить все записи, содержащие знак процента, используйте
знак процента как любой другой символ:
>>> Entry.objects.filter (headline__contains = '%')
Django позаботится о расценках за вас; полученный SQL будет выглядеть что-то
как это:
ВЫБРАТЬ... ГДЕ заголовок LIKE '% \ %%';
То же самое и с подчеркиванием. Обрабатываются как знаки процента, так и подчеркивания.
для вас прозрачно.
Кэширование и
QuerySet
s¶
Каждый QuerySet
содержит кэш для минимизации
доступ к базе данных. Понимание того, как это работает, позволит вам писать максимально
эффективный код.
Во вновь созданном QuerySet
кеш
пустой. Первая оценка QuerySet
- и, следовательно, происходит запрос к базе данных - Django сохраняет результаты запроса в
кеш QuerySet
и возвращает результаты
которые были явно запрошены (например,g., следующий элемент, если
QuerySet
перебирается). Последующий
оценки QuerySet
повторно используют кэшированные
полученные результаты.
Помните об этом поведении кеширования, потому что оно может вас укусить, если вы не используете
ваш QuerySet
правильно. Например,
следующее создаст два QuerySet
s, оцените
их и выбросить:
>>> print ([e.headline для e в Entry.objects.all ()]) >>> print ([e.pub_date для e в Entry.objects.all ()])
Это означает, что один и тот же запрос к базе данных будет выполнен дважды, фактически удваивая
загрузка вашей базы данных. Кроме того, есть вероятность, что эти два списка могут не включать
те же записи базы данных, потому что запись
могла быть добавлена или удалена
в доли секунды между двумя запросами.
Чтобы избежать этой проблемы, сохраните QuerySet
и
повторно использовать:
>>> queryset = Entry.objects.all () >>> print ([p.headline for p in queryset]) # Оценить набор запросов.>>> print ([p.pub_date for p in queryset]) # Повторно использовать кеш из оценки.
Когда
QuerySet
s не кэшируются¶
Наборы запросов не всегда кэшируют свои результаты. При оценке только часть
набор запросов, кеш проверяется, но если он не заполнен, то элементы
возвращенные последующим запросом, не кэшируются. В частности, это означает, что
ограничение набора запросов с помощью среза массива или
index не будет заполнять кеш.
Например, повторное получение определенного индекса в объекте набора запросов будет запрашивать
база данных каждый раз:
>>> queryset = Запись.objects.all () >>> print (queryset [5]) # Запрашивает базу данных >>> print (queryset [5]) # Снова запрашивает базу данных
Однако, если весь набор запросов уже был оценен, кеш будет
проверил вместо этого:
>>> queryset = Entry.objects.all () >>> [запись для записи в наборе запросов] # Запрашивает базу данных >>> print (queryset [5]) # Использует кеш >>> print (queryset [5]) # Использует кеш
Вот несколько примеров других действий, которые приведут к созданию всего набора запросов.
оценивается и, следовательно, заполняет кеш:
>>> [запись для записи в наборе запросов] >>> bool (набор запросов) >>> запись в наборе запросов >>> список (набор запросов)
Примечание
Простая печать набора запросов не заполняет кеш.Это потому что
вызов __repr __ ()
возвращает только часть всего набора запросов.
Комплексный поиск с
Q
объектами¶
запросов аргументов ключевого слова - в filter ()
,
и т. д. - соединяются «И» вместе. Если вам нужно выполнить более сложные запросы (для
Например, запросы с операторами OR
), вы можете использовать Q объектов
.
Объект Q
( django.db.models.Q
) - объект
используется для инкапсуляции набора аргументов ключевых слов.Эти аргументы ключевого слова
указаны как в разделе «Поиск полей» выше.
Например, этот объект Q
инкапсулирует один запрос LIKE
:
из django.db.models import Q Q (question__startswith = 'Что')
Q
объекты можно комбинировать с помощью и
и |
операторов. Когда
используется на двух объектах Q
, он дает новый объект Q
.
Например, этот оператор возвращает один объект Q
, который представляет
«ИЛИ» двух «question__startswith»
запросов:
Q (question__startswith = 'Кто') | Q (question__startswith = 'Что')
Это эквивалентно следующему предложению SQL WHERE
:
ГДЕ вопрос КАК "Кто%" ИЛИ вопрос КАК "Что%"
Вы можете составлять утверждения произвольной сложности, комбинируя объекты Q
с моделями ,
и |
и используйте группировку в скобках.Также Q
объекты могут быть инвертированы с помощью оператора ~
, что позволяет выполнять комбинированный поиск
которые объединяют как обычный запрос, так и отрицательный ( НЕ
) запрос:
Q (question__startswith = 'Кто') | ~ Q (pub_date__year = 2005)
Каждая функция поиска, которая принимает аргументы-ключевые слова
(например, фильтр ()
,
исключить ()
,
get ()
) также можно передать один или несколько
Q
объекты как позиционные (неназванные) аргументы. Если вы предоставите несколько
Q
аргументы объекта для функции поиска, аргументы будут «И»
вместе.Например:
Poll.objects.get ( Q (question__startswith = 'Кто'), Q (pub_date = date (2005, 5, 2)) | Q (pub_date = date (2005, 5, 6)) )
… примерно переводится в SQL:
ВЫБРАТЬ * из опросов ГДЕ вопрос, КАК "Кто%" И (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06')
Функции поиска
могут смешивать использование объектов Q
и аргументов ключевого слова. Все
аргументы, предоставленные функции поиска (будь то аргументы ключевого слова или Q
объекты) соединяются вместе «И».Однако, если предоставляется объект Q
, он должен
предшествовать определению любых аргументов ключевого слова. Например:
Poll.objects.get ( Q (pub_date = date (2005, 5, 2)) | Q (pub_date = date (2005, 5, 6)), question__startswith = 'Кто', )
… будет допустимым запросом, эквивалентным предыдущему примеру; но:
# НЕВЕРНЫЙ ЗАПРОС Poll.objects.get ( question__startswith = 'Кто', Q (pub_date = date (2005, 5, 2)) | Q (pub_date = date (2005, 5, 6)) )
… недействителен.
Удаление объектов¶
Метод удаления, удобно, называется
удалить ()
. Этот метод немедленно удаляет
объект и возвращает количество удаленных объектов и словарь с
количество удалений по типу объекта. Пример:
>>> e.delete () (1, {'weblog.Entry': 1})
Вы также можете удалять объекты сразу. Каждый
QuerySet
имеет
delete ()
метод, который удаляет все
члены этого QuerySet
.
Например, при этом удаляются все объекты Entry
с годом публикации pub_date
.
2005 год:
>>> Entry.objects.filter (pub_date__year = 2005) .delete () (5, {'webapp.Entry': 5})
Имейте в виду, что по возможности это будет выполняться исключительно на SQL, и
поэтому методы delete ()
отдельных экземпляров объекта не обязательно
быть вызванным во время процесса. Если вы указали собственный метод delete ()
в классе модели и вы хотите убедиться, что он вызывается, вам нужно будет
«Вручную» удалить экземпляры этой модели (например,g., перебирая
QuerySet
и вызов delete ()
для каждого
объект индивидуально) вместо использования большого количества
delete ()
метод
QuerySet
.
Когда Django удаляет объект, по умолчанию он имитирует поведение SQL
ограничение ON DELETE CASCADE
- другими словами, любые объекты, которые
внешние ключи, указывающие на удаляемый объект, будут удалены вместе с
Это. Например:
b = Blog.objects.get (pk = 1) # Это удалит блог и все его объекты Entry.b.delete ()
Это каскадное поведение настраивается с помощью
on_delete
аргумент
Иностранный ключ
.
Обратите внимание, что delete ()
- единственный
QuerySet
метод, который не отображается в
Менеджер
сама. Это предохранительный механизм для
предотвратить случайный запрос Entry.objects.delete ()
и
удаление всех записей. Если вы с по хотите удалить все объекты, тогда
вы должны явно запросить полный набор запросов:
Въезд.objects.all (). delete ()
Одновременное обновление нескольких объектов¶
Иногда вы хотите установить в поле определенное значение для всех объектов в
QuerySet
. Вы можете сделать это с помощью
update ()
метод. Например:
# Обновите все заголовки, указав pub_date в 2007 году. Entry.objects.filter (pub_date__year = 2007) .update (headline = 'Все то же самое')
Можно установить только поля, не связанные с отношениями, и ForeignKey
поля, использующие этот метод.Чтобы обновить поле, не связанное с отношением, укажите новое значение
как константа. Чтобы обновить поля ForeignKey
, установите
новое значение, которое будет новым экземпляром модели, на который вы хотите указать. Например:
>>> b = Blog.objects.get (pk = 1) # Измените каждую запись так, чтобы она принадлежала этому блогу. >>> Entry.objects.all (). Update (blog = b)
Метод update ()
применяется мгновенно и возвращает количество строк.
соответствует запросу (которое может не совпадать с количеством обновленных строк, если
некоторые строки уже имеют новое значение).Единственное ограничение на
QuerySet
обновляется тем, что он может только
доступ к одной таблице базы данных: основной таблице модели. Вы можете фильтровать по
связанных полей, но вы можете обновлять только столбцы в основном
стол. Пример:
>>> b = Blog.objects.get (pk = 1) # Обновите все заголовки, относящиеся к этому блогу. >>> Entry.objects.filter (blog = b) .update (headline = 'Все то же самое')
Имейте в виду, что метод update ()
конвертируется непосредственно в SQL.
утверждение.Это массовая операция для прямых обновлений. Он не запускает
save ()
методов на ваших моделях или
pre_save
или post_save
сигналов (которые являются следствием вызова
сохранить ()
) или соблюсти
auto_now
поле вариант.
Если вы хотите сохранить каждый элемент в QuerySet
и убедитесь, что метод save ()
вызывается на
в каждом случае для этого не требуется никаких специальных функций. Зацикливаться
их и позвоните save ()
:
для элемента в my_queryset: элемент.спасти()
Вызовы обновления могут также использовать F-выражений
для
обновить одно поле на основе значения другого поля в модели. Это
особенно полезно для увеличения счетчиков в зависимости от их текущего значения. Для
Например, чтобы увеличить счетчик пингбэков для каждой записи в блоге:
>>> Entry.objects.all (). Update (number_of_pingbacks = F ('number_of_pingbacks') + 1)
Однако, в отличие от объектов F ()
в предложениях filter и exclude, вы не можете
вводить объединения при использовании объектов F ()
в обновлении - вы можете только
ссылочные поля, локальные для обновляемой модели.Если вы попытаетесь представить
соединение с объектом F ()
, будет вызвано FieldError
:
# Это вызовет FieldError >>> Entry.objects.update (headline = F ('blog__name'))
Связанные объекты¶
Когда вы определяете связь в модели (т. Е.
Иностранный ключ
,
OneToOneField
или
ManyToManyField
), экземпляры этой модели будут иметь
удобный API для доступа к связанным объектам.
Используя модели в верхней части этой страницы, например, объект Entry
e
может получить связанный с ним объект Blog
, обратившись к атрибуту blog
:
e.блог
.
(За кадром эта функциональность реализована Python
дескрипторы. Это не должно иметь значения для
вы, но мы указываем на это здесь для любопытных.)
Django также создает аксессоры API для «другой» стороны отношений -
ссылка из связанной модели на модель, определяющую отношение.
Например, объект Blog
b
имеет доступ к списку всех связанных
Запись
объектов через атрибут entry_set
: b.entry_set.all ()
.
Во всех примерах в этом разделе используется образец Blog
, Author
и Entry
модели, определенные в верхней части этой страницы.
Отношения "один ко многим "¶
Вперед¶
Если модель имеет ForeignKey
, экземпляры этой модели
будет иметь доступ к связанному (внешнему) объекту через атрибут модели.
Пример:
>>> e = Entry.objects.get (id = 2) >>> е.blog # Возвращает связанный объект Blog.
Вы можете получить и установить через атрибут внешнего ключа. Как и следовало ожидать, изменения в
внешний ключ не сохраняется в базе данных, пока вы не вызовете
сохранить ()
. Пример:
>>> e = Entry.objects.get (id = 2) >>> e.blog = some_blog >>> e.save ()
Если для поля ForeignKey
установлено значение null = True
(т.е.
он допускает NULL
значений), вы можете назначить None
, чтобы удалить отношение.Пример:
>>> e = Entry.objects.get (id = 2) >>> e.blog = Нет >>> e.save () # "UPDATE blog_entry SET blog_id = NULL ...;"
Прямой доступ к отношениям «один ко многим» кэшируется при первом
доступ к связанному объекту. Последующие обращения к внешнему ключу на том же
экземпляр объекта кэшируется. Пример:
>>> e = Entry.objects.get (id = 2) >>> print (e.blog) # Обращается к базе данных, чтобы получить связанный блог. >>> print (e.blog) # Не попадает в базу данных; использует кешированную версию.
Обратите внимание, что select_related ()
QuerySet
метод рекурсивно предварительно заполняет
заблаговременно кэшировать все отношения «один ко многим». Пример:
>>> e = Entry.objects.select_related (). Get (id = 2) >>> print (e.blog) # Не попадает в базу данных; использует кешированную версию. >>> print (e.blog) # Не попадает в базу данных; использует кешированную версию.
Следить за отношениями «в обратном направлении» ¶
Если модель имеет ForeignKey
, экземпляры
модель внешнего ключа будет иметь доступ к Manager
, который
возвращает все экземпляры первой модели.По умолчанию это
Manager
называется FOO_set
, где FOO
- это
название исходной модели в нижнем регистре. Этот Manager
возвращает
QuerySets
, которые можно фильтровать и изменять, как описано в
Раздел «Получение объектов» выше.
Пример:
>>> b = Blog.objects.get (id = 1) >>> b.entry_set.all () # Возвращает все объекты Entry, относящиеся к Blog. # b.entry_set - это менеджер, который возвращает QuerySets. >>> б.entry_set.filter (заголовок__contains = 'Леннон') >>> b.entry_set.count ()
Вы можете изменить имя FOO_set
, установив
related_name
параметр в
ForeignKey
определение. Например, если Запись
модель была изменена на blog = ForeignKey (Blog, on_delete = models.CASCADE,
, приведенный выше пример кода будет выглядеть так:
related_name = 'entries')
>>> b = Blog.objects.get (id = 1) >>> б.Entry.all () # Возвращает все объекты Entry, относящиеся к Blog. # b.entries - это менеджер, который возвращает QuerySets. >>> b.entries.filter (headline__contains = 'Lennon') >>> b.entries.count ()
Использование настраиваемого реверсивного менеджера¶
По умолчанию используется RelatedManager
.
для обратных отношений является подклассом менеджера по умолчанию
для этой модели. Если вы хотите указать другого менеджера для данного
запрос можно использовать следующий синтаксис:
из django.модели импорта БД класс Entry (models.Model): # ... objects = models.Manager () # Диспетчер по умолчанию entry = EntryManager () # Пользовательский менеджер b = Blog.objects.get (id = 1) b.entry_set (менеджер = 'записи'). all ()
Если EntryManager
выполнил фильтрацию по умолчанию в своем get_queryset ()
эта фильтрация будет применяться к вызову all ()
.
Указание настраиваемого реверсивного менеджера также позволяет вызывать его настраиваемый
методы:
г.entry_set (менеджер = 'записи'). is_published ()
Отношения "многие-ко-многим "¶
Оба конца отношения "многие ко многим" получают автоматический доступ к другому через API.
конец. API работает аналогично «обратному» отношению «один ко многим», описанному выше.
Одно различие заключается в названии атрибута: модель, которая определяет
ManyToManyField
использует имя атрибута этого
само поле, тогда как «обратная» модель использует имя модели в нижнем регистре
исходная модель, плюс '_set'
(аналогично обратной связи "один ко многим").
Пример упрощает понимание:
e = Entry.objects.get (id = 3) e.authors.all () # Возвращает все объекты Author для этой записи. e.authors.count () e.authors.filter (name__contains = 'Джон') a = Author.objects.get (id = 5) a.entry_set.all () # Возвращает все объекты Entry для этого автора.
Как ForeignKey
,
ManyToManyField
может указать
связанное_имя
. В приведенном выше примере
если ManyToManyField
в Entry
указал
related_name = 'entries'
, то каждый экземпляр Author
будет иметь
записей
атрибут вместо entry_set
.
Еще одно отличие от отношений "один ко многим" состоит в том, что в дополнение к модели
экземпляров, методы add ()
, set ()
и remove ()
для многих-ко-многим
отношения принимают значения первичного ключа. Например, если e1
и e2
являются
Entry
экземпляров, тогда эти вызовы set ()
работают идентично:
a = Author.objects.get (id = 5) a.entry_set.set ([e1, e2]) a.entry_set.set ([e1.pk, e2.pk])
Индивидуальные отношения¶
Отношения «один к одному» очень похожи на отношения «многие к одному».если ты
определите OneToOneField
в вашей модели, экземпляры
эта модель будет иметь доступ к связанному объекту через атрибут
модель.
Например:
класс EntryDetail (models.Model): entry = models.OneToOneField (Entry, on_delete = models.CASCADE) details = models.TextField () ed = EntryDetail.objects.get (id = 2) ed.entry # Возвращает связанный объект Entry.
Разница заключается в «обратных» запросах. Связанная модель в индивидуальном порядке
отношение также имеет доступ к объекту Manager
, но
что Manager
представляет отдельный объект, а не
коллекция предметов:
e = Вход.objects.get (id = 2) e.entrydetail # возвращает связанный объект EntryDetail
Если этим отношениям не назначен ни один объект, Django вызовет
исключение DoesNotExist
.
Экземпляры могут быть присвоены обратной связи таким же образом, как и
вы бы назначили прямую связь:
Как возможны обратные отношения? ¶
Другие объектно-реляционные преобразователи требуют, чтобы вы определяли отношения на обоих
стороны. Разработчики Django считают, что это нарушение DRY (не
Повторите себя), поэтому Django требует, чтобы вы только определили
отношения на одном конце.
Но как это возможно, учитывая, что класс модели не знает, какой другой
классы модели связаны с ним до тех пор, пока не будут загружены другие классы модели?
Ответ кроется в реестре приложений
. Когда Джанго
запускается, он импортирует каждое приложение, указанное в INSTALLED_APPS
, и
затем модуль models
внутри каждого приложения. Каждый раз, когда появляется новый класс модели
создается, Django добавляет обратные отношения к любым связанным моделям. Если
связанные модели еще не были импортированы, Django отслеживает
отношения и добавляет их, когда связанные модели в конечном итоге импортируются.
По этой причине особенно важно, чтобы все модели, которые вы используете
быть определенным в приложениях, перечисленных в INSTALLED_APPS
. Иначе,
обратные отношения могут не работать должным образом.
Чтение базы данных - документация RapidMiner
Описание
Оператор чтения базы данных используется для чтения набора примеров из указанной базы данных SQL. Вам необходимо иметь хотя бы базовое представление о базах данных, соединениях с базами данных и запросах, чтобы правильно использовать этот оператор.Просмотрите параметры и пример процесса, чтобы понять, как работает этот оператор.
При выполнении этого оператора таблица, доставленная запросом, будет скопирована в память вашего компьютера. Это даст всем последующим операторам быстрый доступ к данным. Даже такие схемы обучения, как машина опорных векторов с их большим количеством случайных обращений, будут работать быстро.
Интерфейс java ResultSetMetaData не предоставляет информацию о возможных значениях номинальных атрибутов.Внутренние индексы, которым сопоставляются номинальные значения, будут зависеть от того, в каком порядке они отображаются в таблице. Это может вызвать проблемы только тогда, когда процессы разделены на процесс обучения и процесс тестирования. Это не проблема для обучающих схем, которые способны обрабатывать номинальные атрибуты. Если схема обучения, такая как SVM, используется с номинальными данными, RapidMiner делает вид, что номинальные атрибуты являются числовыми, и использует индексы для номинальных значений в качестве их числовых значений. SVM может работать хорошо, если есть только два возможных значения.Если набор тестов читается в другом процессе, номинальным значениям могут быть присвоены другие индексы, и, следовательно, обученный SVM бесполезен. Это не проблема для атрибутов меток, так как классы могут быть указаны с помощью параметра classes и, следовательно, все схемы обучения, предназначенные для использования с номинальными данными, безопасны для использования. Вы можете избежать этой проблемы, если сначала объедините оба набора примеров с помощью оператора добавления, а затем снова разделите их с помощью двух операторов примеров фильтров.
Учебные процессы
Чтение ExampleSet из базы данных mySQL
Оператор Read Database используется для чтения базы данных mySQL.Параметр определения соединения установлен на предопределенный. Параметр определения подключения был настроен с помощью кнопки рядом с раскрывающимся списком. Имя соединения было установлено на «mySQLconn». Следующие значения были установлены в мастере параметров подключения. Система базы данных была настроена на «mySQL». Хост был установлен на «localhost». Порт был установлен на «3306». Схема базы данных была установлена на «гольф»; это имя базы данных. Пользователь был установлен как «root». Пароль не был предоставлен. Вам понадобится пароль, если ваша база данных защищена паролем.Установите все значения и проверьте соединение. Убедитесь, что соединение работает.
Параметр запроса определения был установлен на «имя таблицы». Параметр имени таблицы был установлен на 'golf_table', что является именем требуемой таблицы в базе данных 'golf'. Запустите процесс, вы увидите всю 'golf_table' в рабочей области результатов. Для параметра запроса define установлено значение «имя таблицы», если вы хотите прочитать всю таблицу из базы данных. Вы также можете прочитать выбранную часть базы данных с помощью запросов.Установите для параметра запроса define значение 'query' и укажите запрос в параметре запроса. В этом примере уже определен один образец запроса. Этот запрос читает только те примеры из "golf_table", где атрибут "Outlook" имеет значение "sunny".
MySQL :: Руководство по MySQL Workbench :: 9.3.1 Создание модели
В этом руководстве описывается, как создать новую модель базы данных и как
для перенаправления модели на действующий сервер MySQL.
Запустите MySQL Workbench.На главном экране щелкните представление моделей
на боковой панели, а затем щелкните (+) рядом с
Модели. Или вы можете нажать
а затем из меню (показано на рисунке, что
следует).Рисунок 9.22 Учебное пособие по началу работы - главный экран
Модель может содержать несколько схем. Обратите внимание, что когда вы создаете
новая модель, она содержит схемуmydb
от
дефолт. Вы можете изменить имя этой схемы по умолчанию как
необходимо или вы можете удалить его.Нажмите кнопку + справа от
панель инструментов "Физические схемы" для добавления нового
схема. Имя схемы по умолчанию -
new_schema1
, который теперь можно изменить на
dvd_collection
, изменив его
Поле имени. Подтвердите это изменение в
Панель физических схем, показанная на следующем
фигура. Теперь вы готовы добавить таблицу.Рисунок 9.23 Учебное пособие по началу работы - новая схема
Дважды щелкните Добавить таблицу в
Раздел "Физические схемы".Это автоматически загружает редактор таблиц с таблицей по умолчанию.
имятаблица1
. Редактировать таблицу
Поле имени для изменения имени таблицы с
table1
toфильмы
.Затем добавьте столбцы в свою таблицу. Дважды щелкните столбец
Имя ячейки и первое поле по умолчанию
moviesid
, потому что (по умолчанию) MySQL Workbench
добавляетid
к имени таблицы для начального
поле.Изменитеmoviesid
на
movie_id
и оставьте
Тип данных какINT
, и
также выберите PK (ПЕРВИЧНЫЙ КЛЮЧ),
NN (НЕ NULL) и AI
(AUTO_INCREMENT) флажки.Добавьте два дополнительных столбца, описанных в следующей таблице.
На рисунке после таблицы показаны все три столбца.
вфильмах
стол.Имя столбца Тип данных Свойства столбца movie_title
VARCHAR (45) NN дата выпуска
ДАТА (ГГГГ-ММ-ДД) Нет Рисунок 9.24 Учебное пособие по началу работы - Редактирование столбцов таблицы
Для визуального представления (диаграммы EER) этой схемы выберите
а затем создать диаграмму EER для
модель. На следующем рисунке показана новая вкладка с названием
Диаграмма EER, которая отображает диаграмму
представление таблицы фильмов и столбцов.Рисунок 9.25 Учебное пособие по началу работы - Схема EER
В редакторе таблиц измените имя столбца
movie_title с
поtitle
.Обратите внимание, что диаграмма EER автоматически обновляется, чтобы отразить
это изменение.Примечание
Чтобы открыть редактор таблиц, либо вернитесь к
Вкладка MySQL Model и щелкните правой кнопкой мыши на
фильмы
таблицы или щелкните правой кнопкой мыши на
фильмы
на диаграмме EER и выберите
вариант.Сохраните модель, выбрав, а затем
из меню или щелкните
значок Сохранить модель в текущий файл на
панель инструментов меню.Для этого урока введите
Home_Media
, а затем щелкните
Сохранить.
Перед синхронизацией вашей новой модели с действующим сервером MySQL,
подтвердите, что вы уже создали соединение MySQL. Этот учебник
предполагает, что вы уже создали соединение. Если нет, см.
Раздел 5.2, «Создание нового соединения с MySQL (Учебное пособие)» и
используйте этот учебник для создания MySQL-соединения с именем
MyFirstConnection, хотя альтернатива
подключение тоже может работать.
Теперь перенесите вашу модель на действующий сервер MySQL следующим образом:
Выберите, а затем в меню, чтобы открыть Переслать
Мастер создания базы данных.Шаг Параметры подключения выбирает подключение MySQL и
опционально устанавливает дополнительные параметры для выбранного MySQL
связь. Внесите необходимые изменения в подключение и нажмите
Следующий.Примечание
Здесь вы можете выбрать другое соединение MySQL,
но в этом руководстве используется MyFirstConnection.На шаге «Параметры» перечислены необязательные расширенные параметры (как показано на
рисунок ниже). В этом руководстве вы можете игнорировать
эти параметры и нажмите Далее.Рисунок 9.26 Учебное пособие по началу работы - параметры
Выберите объект для экспорта на действующий сервер MySQL. В этом
случай, есть только одна таблица
(dvd_collection.movie
). Выберите
Экспортировать объекты таблиц MySQL
(как
рисунок, который показывает), а затем нажмите кнопку Далее.Рисунок 9.27 Учебное пособие по началу работы - выбор объектов
Шаг Просмотр сценария SQL отображает сценарий SQL, который будет
выполняется на живом сервере для создания вашей схемы. Обзор
сценарий, чтобы убедиться, что вы понимаете операции, которые будут
осуществляться.Нажмите Далее, чтобы выполнить
форвард-инжиниринговый процесс.Рисунок 9.28 Учебное пособие по началу работы - просмотр сценария SQL
Шаг «Прогресс фиксации» подтверждает, что каждая задача была выполнена.
Щелкните Показать журналы, чтобы просмотреть журналы. Если нет
присутствуют ошибки, нажмите Close, чтобы закрыть
Мастер.Новая база данных
dvd_collection
теперь
присутствует на сервере MySQL. Подтвердите это, открыв MySQL
подключения и просмотра списка схем, или выполнив
ПОКАЗАТЬ БАЗЫ ДАННЫХ
из командной строки MySQL
Клиент ( mysql ).Щелкните значок Сохранить модель в текущий файл.
на панели инструментов меню, чтобы сохранить модель.