Mysql
 sql >> база данни >  >> RDS >> Mysql

Обединете таблици в две бази данни с помощта на SQLAlchemy

В MySQL базите от данни са синоним на схеми . Когато например в Postgresql можете да правите заявки между множество схеми в база данни, но не и между бази данни (директно), можете да правите заявки между множество бази данни в MySQL, тъй като няма разлика между двете.

В тази светлина възможно решение на вашата заявка за множество бази данни в MySQL може да бъде използването на един двигател, сесия и база, обработващи и двете ви схеми и предаване на schema аргумент за ключова дума към вашите таблици или отразяващи и двете схеми, така че да са напълно квалифицирани.

Тъй като нямам вашите данни, направих 2 схеми (бази данни MySQL) на тестов сървър, наречен sopython и sopython2:

mysql> create database sopython;
Query OK, 1 row affected (0,00 sec)

mysql> create database sopython2;
Query OK, 1 row affected (0,00 sec)

и добави таблица във всеки:

mysql> use sopython
Database changed
mysql> create table foo (foo_id integer not null auto_increment primary key, name text);
Query OK, 0 rows affected (0,05 sec)

mysql> insert into foo (name) values ('heh');
Query OK, 1 row affected (0,01 sec)

mysql> use sopython2
Database changed
mysql> create table bar (bar_id integer not null auto_increment primary key, foo_id integer, foreign key (foo_id) references `sopython`.`foo` (foo_id)) engine=InnoDB;
Query OK, 0 rows affected (0,07 sec)

mysql> insert into bar (foo_id) values (1);
Query OK, 1 row affected (0,01 sec)

В Python:

In [1]: from sqlalchemy import create_engine

In [2]: from sqlalchemy.orm import sessionmaker

In [3]: from sqlalchemy.ext.automap import automap_base

In [4]: Session = sessionmaker()

In [5]: Base = automap_base()

Създайте двигателя, без да указвате коя схема (база данни) използвате по подразбиране:

In [6]: engine = create_engine('mysql+pymysql://user:[email protected]:6603/')

In [7]: Base.prepare(engine, reflect=True, schema='sopython')

In [8]: Base.prepare(engine, reflect=True, schema='sopython2')
/home/user/SO/lib/python3.5/site-packages/sqlalchemy/ext/declarative/clsregistry.py:120: SAWarning: This declarative base already contains a class with the same class name and module name as sqlalchemy.ext.automap.foo, and will be replaced in the string-lookup table.
  item.__name__

Предупреждението е нещо, което не разбирам напълно и вероятно е резултат от препратката към външния ключ между двете таблици, която причинява повторно отразяване на foo, но изглежда не създава проблеми.

Предупреждението е резултат от второто извикване на prepare() пресъздаване и замяна на класовете за таблиците, отразени в първото извикване. Начинът да избегнете всичко това е първо да отразите таблиците от двете схеми с помощта на метаданните и след това да подготвите:

Base.metadata.reflect(engine, schema='sopython')
Base.metadata.reflect(engine, schema='sopython2')
Base.prepare()

След всичко това можете да направите заявка за присъединяване към foo и bar:

In [9]: Base.metadata.bind = engine

In [10]: session = Session()

In [11]: query = session.query(Base.classes.bar).\
    ...:     join(Base.classes.foo).\
    ...:     filter(Base.classes.foo.name == 'heh')

In [12]: print(query)
SELECT sopython2.bar.bar_id AS sopython2_bar_bar_id, sopython2.bar.foo_id AS sopython2_bar_foo_id 
FROM sopython2.bar INNER JOIN sopython.foo ON sopython.foo.foo_id = sopython2.bar.foo_id 
WHERE sopython.foo.name = %(name_1)s

In [13]: query.all()
Out[13]: [<sqlalchemy.ext.automap.bar at 0x7ff1ed7eee10>]

In [14]: _[0]
Out[14]: <sqlalchemy.ext.automap.bar at 0x7ff1ed7eee10>

In [15]: _.foo
Out[15]: <sqlalchemy.ext.automap.foo at 0x7ff1ed7f09b0>



  1. Database
  2.   
  3. Mysql
  4.   
  5. Oracle
  6.   
  7. Sqlserver
  8.   
  9. PostgreSQL
  10.   
  11. Access
  12.   
  13. SQLite
  14.   
  15. MariaDB
  1. запазване на java LocalDate в MySQL

  2. Инсталиране на MySQLdb на Mac OS X

  3. Как да сравните производителността на MySQL с помощта на SysBench

  4. Резултати от базата данни като обекти или масиви?

  5. Най-лесният начин да конвертирате Blob в масив от байтове