我们正在使用SQLAlchemy制作游戏服务器。
因为游戏服务器必须非常快,所以我们决定根据用户ID(整数)来分隔数据库。
所以例如我成功完成了以下内容。
from threading import Thread
from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime, create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base, DeferredReflection
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DeferredBase = declarative_base(cls=DeferredReflection)
class BuddyModel(DeferredBase):
__tablename__ = 'test_x'
id = Column(Integer(), primary_key=True, autoincrement=True)
value = Column(String(50), nullable=False)
,下一个代码将创建多个数据库。
将会有test1~test10数据库。
for i in range(10):
url = 'mysql://user@localhost/'
engine = create_engine(url, encoding='UTF-8', pool_recycle=300)
con = engine.connect()
con.execute('create database test%d' % i)
以下代码将创建10个独立的引擎。
get_engine()函数将根据用户ID为您提供引擎。
(用户ID为整数)
engines = []
for i in range(10):
url = 'mysql://user@localhost/test%d'% i
engine = create_engine(url, encoding='UTF-8', pool_recycle=300)
DeferredBase.metadata.bind = engine
DeferredBase.metadata.create_all()
engines.append(engine)
def get_engine(user_id):
index = user_id%10
return engines[index]
通过运行prepare函数,BuddyModel类将被准备好并映射到引擎。
def prepare(user_id):
engine = get_engine(user_id)
DeferredBase.prepare(engine)
**下一个代码将完成我想做的事情**
for user_id in range(100):
prepare(user_id)
engine = get_engine(user_id)
session = sessionmaker(engine)()
buddy = BuddyModel()
buddy.value = 'user_id: %d' % user_id
session.add(buddy)
session.commit()
但问题是,当我在多个线程中执行此操作时,它只会引发错误
class MetalMultidatabaseThread(Thread):
def run(self):
for user_id in range(100):
prepare(user_id)
engine = get_engine(user_id)
session = sessionmaker(engine)()
buddy = BuddyModel()
buddy.value = 'user_id: %d' % user_id
session.add(buddy)
session.commit()
threads = []
for i in range(100):
t = MetalMultidatabaseThread()
t.setDaemon(True)
t.start()
threads.append(t)
for t in threads:
t.join()
错误信息是......
ArgumentError: Class '<class '__main__.BuddyModel'>' already has a primary mapper defined. Use non_primary=True to create a non primary Mapper. clear_mappers() will remove *all* current mappers from all classes.
所以..我的问题是我如何使用SQLAlchemy像上面的架构那样使用多个数据库?
答案 0 :(得分:1)
这称为水平分片,是一个棘手的用例。您拥有的版本,基于首先获取引擎进行会话,将正常工作。你可能会喜欢这两种变体。
一个是使用horizontal sharding extension。此扩展允许您创建会话以自动选择正确的节点。
另一个或多或少是你所拥有的,但不那么冗长。构建一个具有routing function的Session类,这样您至少可以共享一个会话并为查询说session.using_bind('engine1')
而不是进行全新的会话。
答案 1 :(得分:0)
我找到了一个问题的答案。
根据USER ID(整数)构建多个数据库,只需使用session。
在解释之前,我想更多地阐述数据库架构。
例如,如果用户ID 114连接到服务器,则服务器将使用类似的内容确定在何处检索用户的信息。
user_id%10 # <-- 4th database
架构
DATABASES
- DB0 <-- save all user data whose ID ends with 0
- DB1 <-- save all user data whose ID ends with 1
.
.
.
- DB8 <-- save all user data whose ID ends with 9
以下是答案
首先不要使用bind参数..只需将其设为空。
Base = declarative_base()
宣告模型..
class BuddyModel(Base):
__tablename__ = 'test_x'
id = Column(Integer(), primary_key=True, autoincrement=True)
value = Column(String(50), nullable=False)
如果您想进行CRUD,请进行会话
engine = get_engine_by_user_id(user_id)
session = sessionmaker(bind=engine)()
buddy = BuddyModel()
buddy.value = 'This is Sparta!! %d' % user_id
session.add(buddy)
session.commit()
引擎应该是与用户ID匹配的引擎。