Question

所以，我的设计为每个“项目”调用了一个单独的SQLite文件。我正在仔细阅读SQLAlchemy Pooling文档。我现在的猜测是，我根本不想愚弄汇集，但是这个实际上是每个项目的独立连接引擎。同意??

在这种情况下，当我创建引擎时，要么连接到按约定命名的文件，要么创建新的SQLite文件并提供模式模板...... ??

Answer 1

嗯，什么？连接池包含许多到同一（数据库）服务器的连接。建立新连接需要时间，因此当使用相同的数据库许多短期进程时，拥有已建立的连接池非常方便。进程可以检查连接，执行操作并返回它，而无需等待打开新连接。

在任何情况下，所有连接都转到同一个数据库，由传递给create_engine
的URI给出

Answer 2

首先，一些词汇。 SQLAlchemy使用 MetaData 对象定义模式，包含表示表和其他数据库实体的对象。元数据对象可以可选地“绑定”到引擎，这就是您所认为的“池”。

要创建标准架构并在多个数据库中使用它，您需要创建一个元数据对象，并将其与多个引擎一起使用，每个引擎都是一个数据库你连接到。这是一个例子，来自交互式iPython提示。请注意，每个SQLite引擎都连接到不同的内存数据库; connection1和connection2不连接到同一个数据库：

In [1]: from sqlalchemy import *
In [2]: metadata = MetaData()
In [3]: users_table = Table('users', metadata,
   ...:                     Column('id', Integer, primary_key=True),
   ...:                     Column('name', String))
In [4]: connection1 = create_engine('sqlite:///:memory:')
In [5]: connection2 = create_engine('sqlite:///:memory:')

In [6]: ## Create necessary tables
In [7]: metadata.create_all(bind=connection1)
In [8]: metadata.create_all(bind=connection2)

In [9]: ## Insert data
In [10]: connection1.execute(
             users_table.insert(values={'name': 'Mike'}, bind=connection1))
In [11]: connection2.execute(
             users_table.insert(values={'name': 'Jim'}, bind=connection2))

In [12]: print connection1.execute(users_table.select(bind=connection1)).fetchall()
[(1, u'Mike')]

In [13]: print connection2.execute(users_table.select(bind=connection2)).fetchall()
[(1, u'Jim')]

如您所见，我使用存储在 metedata 对象中的公共架构连接到两个sqlite数据库并在每个数据库上执行语句。如果我是你，我首先使用create_engine方法，而不用担心汇集。在进行优化时，您可以使用create_engine的参数来调整数据库的连接方式。

SQLAlchemy Connections，pooling和SQLite

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