本讲讨论了 Python 通过 SQLAlchemy 访问数据库的架构。重点介绍了模型层、会话层和连接层的组成，以及如何有效管理数据库资源和优化设计。最后，强调了合理建模和防止过度设计的重要性。

1. Python 与数据库
刘鑫 <liuxin2@kingsoft.com>
第三讲：从 SQLAlchemy 谈存储层架构
September 1, 2010
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2. 前情回顾
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3. Python 访问关系数据库有多种方法
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4. 基础技能
标准接口 DBAPI
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5. 有争议但值得关注
ORM
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6. 推荐的 ORM
SQLAlchemy
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7. 常见的与数据库有关的问题
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8. 开发效率和代码质量
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9. 运行效率
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10. 其实这个不太常见
可移植性
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11. 可重用性
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12. 资源管理
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13. 解决之道？
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14. 良好的抽象
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15. 适当组件化
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16. ORM and DAL
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17. Python 数据库访问工具的典范
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18. SQLAlchemy
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19. SQLAlchemy
Figure: SQLAlchemy 组成
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20. 模型层
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21. 模型层
{
映射 业务模型, 用户自定义的业务类
Mapping − −
−→
Model, 数据模型
. . . . . .

22. 模型层

Table,
 数据表映射


Field, 字段及复合列
数据模型 −→
Query,
 允许映射查询


Relation, 各种关系
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23. 映射工具
Mapping 将业务规则映射到模型
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24. 映射工具
MetaData 将模型与操作映射到 Engine
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25. 映射工具
MetaData 反射元信息
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26. 会话层
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27. 会话层
Session 是 SQLALchemy 体系中的架构核心
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28. 可以管理多个 Engine
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29. 分布式事务
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30. 两阶段提交
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31. 分布式事务
e n g i n e 1 = c r e a t e e n g i n e ( ’ p o s t g r e s q l : / / db1 ’ )
e n g i n e 2 = c r e a t e e n g i n e ( ’ p o s t g r e s q l : / / db2 ’ )
S e s s i o n = s e s s i o n m a k e r ( t w o p h a s e=True )
S e s s i o n . c o n f i g u r e ( b i n d s ={U s e r : e n g i n e 1 , Account : e n g i n
session = Session ()
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32. SQL Expression
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33. 智能数据对象
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34. 连接层
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35. Engine 可以作为会话引擎
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36. Engine
也可以独立使用
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37. Engine
连接池
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38. Engine
Connection 管理
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39. Engine
数据库元信息
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40. Connection
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41. Connection
强化的 DBAPI Connection+cursor
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42. Connection
参数安全
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43. Connection
更友好的结果集
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44. Connection
完整的事务控制
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45. Connection
可理解模型操作
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46. 经典示范
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47. Pylons
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48. turbogears
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49. 怪·力·乱·神
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50. Socrates
http://bitbucket.org/March/socrates
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51. doctest
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52. Storage. init
运行时建模
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53. Storage.registeType
动态建模
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54. Subject
自定义容器
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55. Segment/Subject
业务规则封装
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56. 一家之言
面向数据库的架构设计
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57. 有效管理资源
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58. 合理建模，防止过度设计
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59. 保持敏捷，不过度优化
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60. 基于运行时环境设计
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61. 框架？
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62. 操作系统？
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63. HTTP 服务和加载模式？
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64. 多线程 vs 多进程？
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65. 多进程
尽快完成
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66. 多进程
保持和控制资源
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67. 多进程
干净回收
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68. 多线程
资源池
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69. 多线程
警惕争用与死锁
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70. 多线程
防止并发过度
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71. 如何管好数据，是一门艺术
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72. 谢谢大家！
再见！
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