Question

我有一个非常简单的一对多数据库架构（一个父母可以有很多孩子，但是一个孩子只能有一个父母）。我的SQLAlchemy模型看起来像这样：

from sqlalchemy import Table, Column, Integer, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship

from models import Base

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'Parent'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    children = relationship('Child', backref='parent')

class Child(Base):
    __tablename__ = 'Child'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    parent_id = Column(Integer, ForeignKey('Parent.id'))

我可以使用以下命令在数据库中创建表：

engine = create_engine('mysql://localhost:3306/testdb')
Base.metadata.create_all(engine)

我很好奇原始SQL创建这些表的样子。我以为它看起来像这样，但是我想确定：

CREATE TABLE Parent (
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    PRIMARY KEY (id)
);

CREATE TABLE Child (
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    parent_id int,
    PRIMARY KEY (id),
    CONSTRAINT FK_Parent FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES Parent(id)
);

是否有使用SQLAlchemy在原始sql中生成数据库架构的方法？我知道我可以生成一个query in raw sql，但我想知道如何生成初始数据库架构。

最重要的是，是否有根据实际数据库类型生成模式的方法（例如，对于MySQL和PostgreSQL，原始sql看起来会略有不同）？

Answer 1

how-can-i-get-the-create-table-drop-table-output-as-a-string

from sqlalchemy import MetaData, Table, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.schema import CreateTable
import sqlalchemy
print(sqlalchemy.__version__)

Base = declarative_base()

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'Parent'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    children = Column(String(255))

user = Table('users', MetaData(bind=None),
            Column('id', Integer(), primary_key=True, nullable=False),
            Column('name', String()),
            Column('fullname', String()),
            Column('password', String()), schema=None)

print(CreateTable(Parent.__table__))
print(CreateTable(user))

输出：

1.3.0b1

CREATE TABLE "Parent" (
    id INTEGER NOT NULL, 
    children VARCHAR(255), 
    PRIMARY KEY (id)
)

CREATE TABLE users (
    id INTEGER NOT NULL, 
    name VARCHAR, 
    fullname VARCHAR, 
    password VARCHAR, 
    PRIMARY KEY (id)
)

使用SQLAlchemy

1 个答案: