1. 配置清单
| 配置键 | 说明 |
| SQLALCHEMY_DATABASE_URI | 用于连接数据的数据库。例如：
|
| SQLALCHEMY_BINDS | 一个映射绑定 (bind) 键到 SQLAlchemy 连接 URIs 的字典。用于绑定多个数据库 |
| SQLALCHEMY_ECHO | 如果设置成 True，SQLAlchemy 将会记录所有 发到标准输出(stderr)的语句，这对调试很有帮助。 |
| SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES | 可以用于显式地禁用或者启用查询记录。查询记录 在调试或者测试模式下自动启用。更多信息请参阅 |
| SQLALCHEMY_NATIVE_UNICODE | 可以用于显式地禁用支持原生的 unicode。这是 某些数据库适配器必须的（像在 Ubuntu 某些版本上的 PostgreSQL），当使用不合适的指定无编码的数据库 默认值时。 |
| SQLALCHEMY_POOL_SIZE | 数据库连接池的大小。默认是数据库引擎的默认值 （通常是 5）。 |
| SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT | 指定数据库连接池的超时时间。默认是 10。 |
| SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE | 自动回收连接的秒数。这对 MySQL 是必须的，默认 情况下 MySQL 会自动移除闲置 8 小时或者以上的连接。 需要注意地是如果使用 MySQL 的话， Flask-SQLAlchemy 会自动地设置这个值为 2 小时。 |
| SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW | 控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的 连接回收到连接池后将会被断开和抛弃。 |
| SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS | 如果设置成 True (默认情况)，Flask-SQLAlchemy 将会追踪对象的修改并且发送信号。这需要额外的内存， 如果不必要的可以禁用它。 |
Flask项目中，一般使用单独的文件存储配置（如：config.py），应用程序可以使用from_object()来获取配置信息
2. 声明模型
db = SQLAlchemy()
class User(db.Model):
__tablename__ = 'user'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(80), unique=True)
email = db.Column(db.String(120), unique=True)
def __init__(self, username, email):
self.username = username
self.email = email
def __repr__(self):
return '<User %r>' % self.username
| 列类型 | 说明 |
| Integer | 一个整数 |
| String (size) | 有长度限制的字符串 |
| Text | 一些较长的 unicode 文本 |
| DateTime | 表示为 Python |
| Float | 存储浮点值 |
| Boolean | 存储布尔值 |
| PickleType | 存储为一个持久化的 Python 对象 |
| LargeBinary | 存储一个任意大的二进制数据 |
| 选项名 | 说明 |
| primary_key | 如果设为True，表示主键 |
| unique | 如果设为True，这列不重复 |
| index | 如果设为True，创建索引，提升查询效率 |
| nullable | 如果设为True，允许空值 |
| default | 为这列定义默认值，可以接受lambda表达式 |
3. CRUD
a. 插入记录
向数据库插入数据分为三个步骤:
- 创建 Python 对象
- 把它添加到会话
- 提交会话
>>> from yourapp import User
>>> me = User('admin', '[email protected]')
>>> db.session.add(me)
>>> db.session.commit()
b. 删除记录
>>> db.session.delete(me)
>>> db.session.commit()
c. 查询记录 Flask-SQLAlchemy 在您的 Model 类上提供了 query 属性。当您访问它时，您会得到一个新的所有记录的查询对象。
>>> peter = User.query.filter_by(username='peter').first()
>>> peter.id
1
>>> peter.email
u'[email protected]'
SQLAlchemy有查询过滤器如下：
| 过滤器 | 说明 |
| filter() | 把过滤器添加到原查询，返回新查询 |
| filter_by() | 把等值过滤器添加到原查询，返回新查询 |
| limit() | 使用指定值限制原查询返回的结果数量，返回新查询 |
| offset() | 偏移原查询返回的结果，返回新查询 |
| order_by() | 排序返回结果，返回新查询 |
| groupby() | 原查询分组，返回新查询 |
这些过滤器返回的结果都是一个新查询，这些查询其实是生成的SQL语句，惰性求值方式也体现在查询上，而这些语句不能生成需要查询的对象,需要调用其他的方法生成对象。 SQL查询执行函数：
| 方法 | 说明 |
| all() | 以列表形式返回结果 |
| first() | 返回第一个结果，如果没有返回None |
| first_or_404() | 返回第一个结果，如果没有抛出404异常 |
| get() | 返回主键对应记录，没有则返回None |
| get_or_404() | 返回主键对应记录，如果没有抛出404异常 |
| count() | 返回查询结果数量 |
| paginate() | 返回paginate对象，此对象用于分页 |
4.绑定多个数据库
下面的配置声明了三个数据库连接。特殊的默认值和另外两个分别名为 users`（用于用户）和 `appmeta 连接到一个提供只读访问应用内部数据的 sqlite 数据库）:
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'postgres://localhost/main'
SQLALCHEMY_BINDS = {
'users': 'mysqldb://localhost/users',
'appmeta': 'sqlite:path/to/appmeta.db'
}
create_all() 和 drop_all() 方法默认作用于所有声明的绑定(bind)，包括默认的。这个行为可以通过提供 bind 参数来定制。
>>> db.create_all()
>>> db.create_all(bind=['users'])
>>> db.create_all(bind='appmeta')
>>> db.drop_all(bind=None)
当您声明模型时，您可以用 __bind_key__ 属性指定绑定(bind):
class User(db.Model):
__bind_key__ = 'users'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(80), unique=True)
如果您在模型上指定了 __bind_key__ ，您可以用它们准确地做您想要的。模型会自行连 接到指定的数据库连接。
5. 数据迁移
创建管理文件manage.py
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_script import Manager, Shell
from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
db = SQLAlchemy()
app = Flask(__name__)
app.config.from_object(config[config_name])
db.init_app(app)
migrate = Migrate(app, db)
manager = Manager(app)
manager.add_command('db', MigrateCommand)
manager.run()
manager使用说明：
命令格式： python manager.py db [command]
command说明： init-初始化数据库迁移（自动生成migrations目录及文件），仅在第一次使用 migrate-生成迁移数据，自动根据model变化生成迁移数据文件，含版本控制 upgrade-执行升级操作，将变动的表结构提交到数据库，保留数据库原数据 downgrade-执行降级操作, 相当于撤回本次升级操作
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