22 数据库应用（二）：数据库ORM对象关系映射

你好，我是Barry。

上节课，我们全面认识了数据库，对数据库的基本概念和操作都有了大致了解。不过虽然我们完成了数据库应用的准备阶段，但是还没有把数据库应用在我们的项目里。

这节课，我们继续深入学习数据库应用，熟悉SQL语言应用，并实现数据库与项目的联动。即使你之前没接触过SQL也没关系，只要你跟住我的节奏，就能更高效地掌握数据库的应用技巧。

数据库表的建立

我们都知道，在项目中需要通过编程语言来操作数据库，实现项目中的增、删、改、查等一系列功能。而操作数据库时最常用的就是SQL语言，所以熟练应用SQL是我们操作数据库时必备的一项技能。

在Flask中使用MySQL时，其实你不需要直接编写SQL语句来操作数据库。我们还可以通过ORM框架实现，它的作用是将面向对象编程语言（如Java、Python等）与关系型数据库（如MySQL、Oracle等）进行交互。

认识ORM

ORM本身就是一种编程技术，全称是“对象关系映射”。通俗地说，你可以把ORM看成一种“翻译”技术，它能把数据库中的数据转换成程序中的对象，这样我们就可以像操作对象一样来操作数据库，而不用写一堆复杂的SQL语句了。

实现的过程一般借助Flask中的SQLAlchemy扩展，SQLAlchemy是一个Python编程语言下的SQL工具包和ORM库，提供了SQL表达式操作和ORM映射操作的工具。借助这个工具，我们无需掌握SQL语句，即可实现数据库操作。

下面我给你整理了一张表，来说明SQL中的表和ORM的对应关系。

对照表格可以发现，ORM是将SQL的表格，转换成了我们编程语言当中的类。它的对应关系是整个表格，也就是类；表的行，我们也称为记录，就是类的实例对象；表的列，就是类的属性。

在了解了对应关系之后，我们再来对比一下ORM语句和SQL语句，看看二者在实现数据库操作方面谁更有优势。

我们一起来设想一个场景，比方说我们想建立一个用户信息表user_info，其中包含字段id、nickname、mobile、sex，主键为id，sex可为1，2，0（1为男性，2为女性，0为暂不填写），字段默认值为0。

如果我们通过SQL语言来建立这个表，代码是后面这样。

CREATE TABLE user_info (
id INT PRIMARY KEY,
nickname VARCHAR(255) DEFAULT '0',
mobile VARCHAR(20) DEFAULT '0',
sex INT DEFAULT 0 CHECK(sex IN (1,2,0))
);

这段代码里，我们创建一个名字为 “user_info” 的数据库表，定义了四个字段。

语句PRIMARY KEY 表示设置id为主键。定义nickname和mobile字段时，定义类型VARCHAR，并且还要设置字段长度。DEFAULT “0” 代表设置默认值，由于类型是VARCHAR，也就是字符串型，所以数字 0 需要打上引号，表示成字符。

接下来，我们来看看如何用ORM实现同样的效果。

使用ORM语句，我们就把要建立的表当成一个类来看待，字段就相当于属性。我们对于建立类以及设置其中的属性相对就熟悉很多了。

使用ORM来建立数据库表，主要分成下面两步。

前面我们说过了表和类的关系，所以，使用ORM建表的第一步就是创建一个UserInfo类，这里的类名一般就是我们的表名。如果想指定表名，我们可以使用__tablename__ 这个属性来进行赋值。代码是后面这样。

class UserInfo(db.Model):
    """用户信息表"""
    __tablename__ = "user_info"  # 表名

这里我们用到了__tablename__这个属性，给数据库表的表名赋值为 “user_info”，意思就是用户信息表。

你应该也注意到了，我们在创建类时传入了一个参数db.Model。db是我们后面使用的工具SQLAIchemy的一个实例化对象。我们这里用到的db.Model 就是它的一个基类，用来定义数据库中的模型，并与数据库进行交互。

当一个类继承db.Model后，就可以使用ORM（对象关系映射）的方式来操作数据库。同时，通过继承db.Model，类也会自动获得数据库表的一些基本属性，例如表名、主键等信息。

接下来，我们就来了解一下db.Model模型基类中包含哪些内容，你可以看看后面我做的整理。

__tablename__：表示该模型对应的数据库表名；
主键字段：一般使用id字段作为主键；
列字段：该模型对应的数据库表中的各个列及其数据类型；
属性：通过定义类变量来实现；
关系属性：db.relationship()，用于定义不同表之间的关系；
查询类：包含了常见的查询方法，如all()、filter()、order_by()等。
db.Column类：用来定义列和它们的属性；
db.session对象：用于在数据库中进行查询、插入、修改和删除等操作。

第二步，我们需要创建表的列，也就是字段，这一点可以借助db.Column()类来实现。其中的第一个参数为该字段的数据类型。所有字段的创建必须要有第一个参数，至于其余参数，我们可以根据需求灵活添加。

其中SQLAIchemy中的字段参数，对应的含义和作用我给你写在了下面，你可以参考一下。

后面就是创建过程的代码。

class UserInfo(db.Model):
    """用户信息表"""
    __tablename__ = "user_info"  # 表名
    # id
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) 
    nickname = db.Column(db.String(64), nullable=False)  # 用户昵称
    mobile = db.Column(db.String(16))  # 手机号
    sex = db.Column(db.Enum('0', '1', '2'), default='0') 
    # 1=男，2=女，0=暂不填写，默认值为

创建表的过程中，我们重点要关注如何定义表的字段，也就是数据库表中的列，它是由db.Column类的实例来表示的。我们通过Column类构造方法的第一个参数传入来设定字段的类型。

例如我们在定义id时，把它的数据类型设置为int整数型，并通过primary_key=True把id设置为主键。autoincrement=True是指将该字段设置为自增长属性，代表着每次插入数据时自动增加1。

换句话说，我们在往数据库里增添信息时，不需要指定id这个主键的值为多少，这样我们在新增的时候就不需要再单独设置id的值，主键的值会自动随信息的增长而增长。

你会发现定义id和定义nickname时，一个使用了语句db.Integer，另一个使用db.String(64)。这是因为它们的数据类型是不同的，id为整数型，nickname为字符串型。

我用表格的形式整理了SQLAlchemy字段类型和SQL字段类型的对应关系，供你参考。

表的内容较多，但你不用刻意去记忆。效率更高的方法是：在定义过程中，需要使用哪个再查看哪个，多练习使用一阵儿，这样自然而然就记住了。

设计数据库表

我们之前讲过数据库和表的概念，还介绍了两个工具MySQL和Navicat。现在，我们用ORM简化SQL语句，通过定义类和属性就能创建数据库表。在我们实际项目开发数据库中的重点就在于如何设计数据库表。

接下来，我会以用户信息表为例，带你熟悉从数据库字段设计到创建表，再到增删改查操作的整个过程。在日常开发中，在设计各种业务模块使用的数据库表之前，我们通常需要先定义一个模型基类，其中包含每个数据库表都需要使用的字段，就像后面这样。

class BaseModels:
    """模型基类"""
    # 创建时间
    create_time = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now)
    # 记录你的更新时间
    update_time = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
    # 记录存活状态
    status = db.Column(db.SmallInteger, default=1)  
    def add(self, obj):
        db.session.add(obj)
        return session_commit()
    def update(self):
        return session_commit()
    def delete(self):
        self.status = 0
        return session_commit()

在模型基类中，定义三个通用的属性，分别是创建时间、更新时间、存活状态。比如在我们的用户信息表中，用户在什么时候注册、何时更新了个人信息，还有注销用户操作，这些功能的实现都需要用到前面这三个通用属性。

定义好了模型基类，我们还需要定义具体的用户数据库表。我给你做了一个思维框架图，罗列出了表中需要的字段。

在整个用户信息表中，我们首先需要设置好数据库的主键id，将其设置为随数据数量默认递增的状态。其他字段，像昵称、手机号、个性签名等等这些，都是在平台里面常用到的一些字段，我们也把它们设置为用户信息表的字段。

设置好了字段，别忘了设置好相应的数据类型。这部分的内容，我们在讲ORM和SQL语句的对比时已经讲过了，你可以查看字段对应表，自己设置匹配即可。

解决了字段和字段的数据类型的问题，我们再来看看使用ORM语句建立数据库表实现的具体代码。后面是我写的代码，之后的实践过程中你可以参考或者直接使用。

class UserInfo(BaseModels, db.Model):
    """用户信息表"""
    __tablename__ = "user_info"
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)  # 用户id
    nickname = db.Column(db.String(64), nullable=False)  # 用户昵称
    mobile = db.Column(db.String(16))  # 手机号
    avatar_url = db.Column(db.String(256))  # 用户头像路径
    signature = db.Column(db.String(256))  # 签名
    sex = db.Column(db.Enum('0', '1', '2'), default='0')  # 1男  2 女 0 暂不填写
    birth_date = db.Column(db.DateTime)  # 出生日期
    role_id = db.Column(db.Integer)  # 角色id
    last_message_read_time = db.Column(db.DateTime)

整个创建过程和前面讲的案例大同小异，相信你看过代码注释之后，就能明白它的实现过程。

项目与数据库连接

了解了数据库表的创建过程，我们还得让数据库和项目联动起来，这是日常开发里不可缺少的一个环节，不然项目是无法使用的。而联动的前提就是保证后端代码和数据库保持联通。

那怎么实现项目与数据库的链接，让程序“活”起来呢？接下来我们就分步骤来实践一下。

首先，我们先使用Navicat工具连接数据库，上节课我给你演示过如何连接，Windows和macOS连接方法大同小异，只要保证你数据库相关信息是正确的就可以。

连接成功后，你看到的界面会是下面这个样子。

输入密码并点击确定之后，如果界面显示后面截图的界面，就表示我们安装成功了。

紧接着，我们在代码中进行设置和连接。我们先安装好需要的SQLAIchemy库，具体的执行命令是后面这样。

pip install flask-sqlalchemy
pip install pymysql

在安装成功之后，我们在practice文件下新建lb_04.py文件，它主要的作用就是在Flask应用中连接到MySQL数据库服务器。

import pymysql
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello():
    connection = pymysql.connect(
        host='127.0.0.1',  # 数据库IP地址
        port=3306,  # 端口
        user='root',  # 数据库用户名
        password='flask_project',  # 数据库密码
        database='flask_databases'  # 数据库名称
    )
    return "恭喜，MySQL数据库已经连接上"

if __name__ == "__main__":
    app.run()

前面代码里的函数hello()用于连接MySQL数据库，具体就是使用pymysql库中的connect()函数来建立连接，传递数据库服务器IP地址、端口、用户名、密码和数据库名称等参数。

如果连接成功，函数会返回一条消息，提示MySQL数据库已经连接成功；否则，就会返回错误消息。运行成功后，我们用浏览器打开http://127.0.0.1:5000，就能看到连接成功的提示。对应的启动效果如下图所示。

到这里，我们已经实现了数据库的连接，之后你应对项目开发过程中的数据库连接问题时，相信就能轻松解决了。

总结

又到了课程的尾声，这节课我们掌握了表的创建和数据库的连接，实现了项目与数据库的联动。接下来，我带你做个总结回顾。

相比传统SQL语句，使用ORM来创建数据库表更方便高效。ORM的实现过程一般借助SQLAlchemy扩展，SQLAlchemy提供了SQL表达式操作和ORM映射操作的工具。

整个创建表的过程分为两步：第一步，使用ORM建表。这里你需要重点关注db.Model模型基类中的内容，明确其属性含义；第二步则是创建表的列，也就是字段，我们借助db.Column()类来实现。重点就是创建表的过程里，一定要把对应字段的数据类型设定正确，这样才能避免后面的开发出问题。

在数据库表创建实践部分，我们熟悉了数据库字段设计到创建表，再到增删改查操作的全过程。这里的重点就是设计表前，我们需要在模型基类中定义三个通用属性，分别是创建时间、更新时间、存活状态。这也是在表创建过程中共用的属性。

之后我们完成了项目与数据库的连接。如何用Navicat工具连接数据库这一点，相信你已经轻车熟路了。重点在于我们通过pymysql连接数据库时，你要明确数据库配置信息参数的作用，而且要保证参数信息一定要正确，这样才能成功连接。

下节课我们还会解锁数据库操作的更多“秘籍”，敬请期待。

思考题

在项目开发中，对于平台用户删除操作，你认为该用户信息真的会从数据库中删除么？为什么？

欢迎你在留言区和我交流互动，如果这节课对你有帮助的话，别忘了分享给身边更多朋友。

精选留言（7）

长林啊 👍（1） 💬（1）
在项目开发中，不会对用户的信息直接从库中删除，而是通过一些字段标识进行软删除，比如国内一些应用注销账号的时候，会有一个确认期（半个月），如果在确认期内撤回注销账号，就可以很快的恢复数据；还可以对用户流失的分析提供数据支持
2023-06-20

因为有你心存感激 👍（0） 💬（1）
创建的模型，怎么变成数据库中的表呀？
2024-11-28

蜡笔小新爱看书 👍（0） 💬（1）
db.Model的db怎么实例化的？完整代码能给一下吗，还有文件的命名，最好也给出一下
2023-08-17

浩仔是程序员 👍（0） 💬（1）
你好，老师，这个是会自动建表，还是需要手动建表，然后再写ORM对象
2023-06-15

ZENG 👍（0） 💬（1）
现在都是逻辑删除，多增加一个已删除字段，默认为0，比如删除了就设置为1，这样也能保留原始信息，给用户也好给公司分析也好
2023-06-12

peter 👍（0） 💬（2）
Q1：python是动态语言，是弱类型语言，对吗？ Q2：老师公司的视频网站，用什么推荐算法？
2023-06-12

Sasori 👍（0） 💬（1）
一般开发项目的过程中是用这种orm方式调用数据库还是直接写sql 哪种办法多呀
2024-10-30