Flask-SQLAlchemy - 会话如何与多个数据库一起使用？

Question

我正在开发一个Flask项目,我正在使用Flask-SQLAlchemy.
我需要使用多个现有的数据库.
我创建了"app"对象和SQLAlchemy对象:

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy


app = Flask(__name__)
db = SQLAlchemy(app)

在配置中,我设置了默认连接和其他绑定:

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'postgresql://pg_user:pg_pwd@pg_server/pg_db'
SQLALCHEMY_BINDS = {
    'oracle_bind': 'oracle://oracle_user:oracle_pwd@oracle_server/oracle_schema',
    'mssql_bind': 'mssql+pyodbc://msssql_user:mssql_pwd@mssql_server/mssql_schema?driver=FreeTDS'
}

然后我使用声明性系统创建了表模型,并在需要时设置 __bind_key__参数以指示表所在的数据库.
例如:

class MyTable(db.Model):
    __bind_key__ = 'mssql_bind'
    __tablename__ = 'my_table'

    id = db.Column(db.Integer, nullable=False, primary_key=True)
    val = db.Column(db.String(50), nullable=False)

通过这种方式,一切正常,当我进行查询时,它是在正确的数据库上进行的.

阅读SQLAlchemy文档和Flask-SQLALchemy文档我理解这些事情(我写下来检查我理解正确):

• 您可以通过会话处理事务.
• 在SQLAlchemy中,您可以将会话与特定引擎绑定.
• Flask-SQLAlchemy在请求开始时自动创建会话(scoped_session),并在请求结束时销毁它
  

所以我可以这样做:

record = MyTable(1, 'some text')
db.session.add(record)
db.session.commit()

我无法理解当我们在Flask-SqlAlchemy中使用多个关于会话的数据库时会发生什么.

我验证了系统能够通过__bind_key__参数在正确的数据库中正确绑定表,因此,我可以通过在不同的数据库中插入数据db.session,并在提交时保存所有内容.

但是,我不能理解Flask-SQLAlchemy是否创建多个会话(每个引擎一个会话)或者以不同的方式管理事物.
在这两种情况下,如何引用特定数据库的会话/事务？
如果我使用db.session.commit()系统对所有涉及的数据库进行提交,但是如果我只想为单个数据库提交,我该怎么办？
我会做的事情如下:

db.session('mssql_bind').commit()

但我无法弄清楚如何做到这一点.

我还看到了一个Flask-SQLAlchemy实现,它可以简化这些情况的管理:

问题:https://github.com/mitsuhiko/flask-sqlalchemy/issues/107
实现:https://github.com/mitsuhiko/flask- sqlalchemy/pull/249

但我无法弄清楚如何使用它.

在Flask-SQLAlchemy中,我如何专门为每个引擎管理会话？

Answer 1

Flask-SQLAlchemy使用自定义会话,根据__bind_key__映射类中的给定属性处理绑定路由.在引擎盖下,它实际上将该键作为信息添加到创建的表中.换句话说,Flask不会为每个绑定创建多个会话,而是根据绑定键路由以纠正可连接(引擎/连接)的单个会话.请注意,vanilla SQLAlchemy具有类似的开箱即用功能.

在这两种情况下,如何引用特定数据库的会话/事务？如果我使用db.session.commit()系统对所有涉及的数据库进行提交,但是如果我只想为单个数据库提交,我该怎么办？

使用会话拥有的连接在会话期间破坏并向特定数据库发出提交可能不是一个好主意.会话是一个整体,跟踪对象实例的状态,在需要时刷新对数据库的更改等.这意味着会话处理的事务不仅仅是数据库事务,还包括会话自己的事务.应该提交和回滚的所有内容.

另一方面,您可以创建新的SQLAlchemy(或Flask-SQLAlchemy)会话,这些会话可能会在其中一个绑定中加入正在进行的事务:

session = db.create_scoped_session(
    options=dict(bind=db.get_engine(app, 'oracle_bind'),
                 binds={}))

这就是拉取请求的内容.它允许使用现有的事务连接作为新Flask-SQLAlchemy会话的绑定.这在测试中非常有用,可以从拉取请求的基本原理中看出.这样你就可以拥有一个"主"事务,例如可以回滚在测试中完成的所有事情.

请注意,如果存在bind_key,则SignallingSession始终参考该db.get_engine()方法.这意味着示例会话无法在没有绑定键的情况下查询表,并且在oracle DB上不存在,但仍可用于具有mssql_bind键的表.

另一方面,您链接的问题列出了将SQL发布到特定绑定的方法:

rows = db.session.execute(query, params,
                          bind=db.get_engine(app, 'oracle_bind'))

还列出了其他不太明确的方法,但显式优于隐式.