2009-08-19 39 views
9

Cho phép nói rằng tôi có một cấu trúc cơ sở dữ liệu với ba bảng mà trông như thế này:Làm thế nào để ánh xạ một lớp đối với nhiều bảng với SQLAlchemy?

items 
- item_id 
- item_handle 

attributes 
- attribute_id 
- attribute_name 

item_attributes 
- item_attribute_id 
- item_id 
- attribute_id 
- attribute_value 

Tôi muốn để có thể làm điều này trong SQLAlchemy:

item = Item('item1') 
item.foo = 'bar' 

session.add(item) 
session.commit() 

item1 = session.query(Item).filter_by(handle='item1').one() 
print item1.foo # => 'bar' 

Tôi mới đến SQLAlchemy và tôi thấy điều này trong tài liệu (http://www.sqlalchemy.org/docs/05/mappers.html#mapping-a-class-against-multiple-tables):

j = join(items, item_attributes, items.c.item_id == item_attributes.c.item_id). \ 
    join(attributes, item_attributes.c.attribute_id == attributes.c.attribute_id) 

mapper(Item, j, properties={ 
    'item_id': [items.c.item_id, item_attributes.c.item_id], 
    'attribute_id': [item_attributes.c.attribute_id, attributes.c.attribute_id], 
}) 

Nó chỉ thêm item_id và attribute_id định tại khoản và không nó có thể thêm thuộc tính đối tượng Item.

Là những gì tôi đang cố gắng đạt được với SQLAlchemy? Có cách nào tốt hơn để cấu trúc cơ sở dữ liệu để có được hành vi tương tự của "cột động" không?

+0

link thối http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/orm/nonstandard_mappings.html – slashdottir

Trả lời

8

Đây được gọi là mẫu entity-attribute-value. Có một ví dụ về điều này trong thư mục ví dụ về SQLAlchemy: vertical/.

Nếu bạn đang sử dụng PostgreSQL, thì đó cũng là mô-đun đóng góp hstore có thể lưu trữ chuỗi để ánh xạ chuỗi. Nếu bạn quan tâm sau đó tôi có một số mã cho một loại tùy chỉnh mà làm cho nó có thể sử dụng để lưu trữ các thuộc tính mở rộng thông qua SQLAlchemy.

Tùy chọn khác để lưu trữ thuộc tính tùy chỉnh là sắp xếp thứ tự các thuộc tính đó vào trường văn bản. Trong trường hợp đó, bạn sẽ mất khả năng lọc theo thuộc tính.

+0

Đến qua câu trả lời này (chính xác những gì tôi đang tìm kiếm) nhưng liên kết đã bị hỏng. Xem câu trả lời của tôi bên dưới cho một trong các tệp mẫu. –

+2

Bạn có thể vừa sửa liên kết. –

+1

Tôi phải sao chép repo để lấy mã. Tôi không thể truy cập mã thông qua trac nữa. –

5

Liên kết tới vertical/vertical.py bị hỏng. Ví dụ đã được đổi tên thành dictlike-polymorphic.pydictlike.py.

Tôi đang dán vào các nội dung của dictlike.py:

"""Mapping a vertical table as a dictionary. 

This example illustrates accessing and modifying a "vertical" (or 
"properties", or pivoted) table via a dict-like interface. These are tables 
that store free-form object properties as rows instead of columns. For 
example, instead of:: 

    # A regular ("horizontal") table has columns for 'species' and 'size' 
    Table('animal', metadata, 
     Column('id', Integer, primary_key=True), 
     Column('species', Unicode), 
     Column('size', Unicode)) 

A vertical table models this as two tables: one table for the base or parent 
entity, and another related table holding key/value pairs:: 

    Table('animal', metadata, 
     Column('id', Integer, primary_key=True)) 

    # The properties table will have one row for a 'species' value, and 
    # another row for the 'size' value. 
    Table('properties', metadata 
     Column('animal_id', Integer, ForeignKey('animal.id'), 
       primary_key=True), 
     Column('key', UnicodeText), 
     Column('value', UnicodeText)) 

Because the key/value pairs in a vertical scheme are not fixed in advance, 
accessing them like a Python dict can be very convenient. The example below 
can be used with many common vertical schemas as-is or with minor adaptations. 

""" 

class VerticalProperty(object): 
    """A key/value pair. 

    This class models rows in the vertical table. 
    """ 

    def __init__(self, key, value): 
     self.key = key 
     self.value = value 

    def __repr__(self): 
     return '<%s %r=%r>' % (self.__class__.__name__, self.key, self.value) 


class VerticalPropertyDictMixin(object): 
    """Adds obj[key] access to a mapped class. 

    This is a mixin class. It can be inherited from directly, or included 
    with multiple inheritence. 

    Classes using this mixin must define two class properties:: 

    _property_type: 
     The mapped type of the vertical key/value pair instances. Will be 
     invoked with two positional arugments: key, value 

    _property_mapping: 
     A string, the name of the Python attribute holding a dict-based 
     relationship of _property_type instances. 

    Using the VerticalProperty class above as an example,:: 

     class MyObj(VerticalPropertyDictMixin): 
      _property_type = VerticalProperty 
      _property_mapping = 'props' 

     mapper(MyObj, sometable, properties={ 
     'props': relationship(VerticalProperty, 
          collection_class=attribute_mapped_collection('key'))}) 

    Dict-like access to MyObj is proxied through to the 'props' relationship:: 

     myobj['key'] = 'value' 
     # ...is shorthand for: 
     myobj.props['key'] = VerticalProperty('key', 'value') 

     myobj['key'] = 'updated value'] 
     # ...is shorthand for: 
     myobj.props['key'].value = 'updated value' 

     print myobj['key'] 
     # ...is shorthand for: 
     print myobj.props['key'].value 

    """ 

    _property_type = VerticalProperty 
    _property_mapping = None 

    __map = property(lambda self: getattr(self, self._property_mapping)) 

    def __getitem__(self, key): 
     return self.__map[key].value 

    def __setitem__(self, key, value): 
     property = self.__map.get(key, None) 
     if property is None: 
      self.__map[key] = self._property_type(key, value) 
     else: 
      property.value = value 

    def __delitem__(self, key): 
     del self.__map[key] 

    def __contains__(self, key): 
     return key in self.__map 

    # Implement other dict methods to taste. Here are some examples: 
    def keys(self): 
     return self.__map.keys() 

    def values(self): 
     return [prop.value for prop in self.__map.values()] 

    def items(self): 
     return [(key, prop.value) for key, prop in self.__map.items()] 

    def __iter__(self): 
     return iter(self.keys()) 


if __name__ == '__main__': 
    from sqlalchemy import (MetaData, Table, Column, Integer, Unicode, 
     ForeignKey, UnicodeText, and_, not_) 
    from sqlalchemy.orm import mapper, relationship, create_session 
    from sqlalchemy.orm.collections import attribute_mapped_collection 

    metadata = MetaData() 

    # Here we have named animals, and a collection of facts about them. 
    animals = Table('animal', metadata, 
        Column('id', Integer, primary_key=True), 
        Column('name', Unicode(100))) 

    facts = Table('facts', metadata, 
        Column('animal_id', Integer, ForeignKey('animal.id'), 
         primary_key=True), 
        Column('key', Unicode(64), primary_key=True), 
        Column('value', UnicodeText, default=None),) 

    class AnimalFact(VerticalProperty): 
     """A fact about an animal.""" 

    class Animal(VerticalPropertyDictMixin): 
     """An animal. 

     Animal facts are available via the 'facts' property or by using 
     dict-like accessors on an Animal instance:: 

      cat['color'] = 'calico' 
      # or, equivalently: 
      cat.facts['color'] = AnimalFact('color', 'calico') 
     """ 

     _property_type = AnimalFact 
     _property_mapping = 'facts' 

     def __init__(self, name): 
      self.name = name 

     def __repr__(self): 
      return '<%s %r>' % (self.__class__.__name__, self.name) 


    mapper(Animal, animals, properties={ 
     'facts': relationship(
      AnimalFact, backref='animal', 
      collection_class=attribute_mapped_collection('key')), 
     }) 
    mapper(AnimalFact, facts) 


    metadata.bind = 'sqlite:///' 
    metadata.create_all() 
    session = create_session() 

    stoat = Animal(u'stoat') 
    stoat[u'color'] = u'reddish' 
    stoat[u'cuteness'] = u'somewhat' 

    # dict-like assignment transparently creates entries in the 
    # stoat.facts collection: 
    print stoat.facts[u'color'] 

    session.add(stoat) 
    session.flush() 
    session.expunge_all() 

    critter = session.query(Animal).filter(Animal.name == u'stoat').one() 
    print critter[u'color'] 
    print critter[u'cuteness'] 

    critter[u'cuteness'] = u'very' 

    print 'changing cuteness:' 
    metadata.bind.echo = True 
    session.flush() 
    metadata.bind.echo = False 

    marten = Animal(u'marten') 
    marten[u'color'] = u'brown' 
    marten[u'cuteness'] = u'somewhat' 
    session.add(marten) 

    shrew = Animal(u'shrew') 
    shrew[u'cuteness'] = u'somewhat' 
    shrew[u'poisonous-part'] = u'saliva' 
    session.add(shrew) 

    loris = Animal(u'slow loris') 
    loris[u'cuteness'] = u'fairly' 
    loris[u'poisonous-part'] = u'elbows' 
    session.add(loris) 
    session.flush() 

    q = (session.query(Animal). 
     filter(Animal.facts.any(
      and_(AnimalFact.key == u'color', 
       AnimalFact.value == u'reddish')))) 
    print 'reddish animals', q.all() 

    # Save some typing by wrapping that up in a function: 
    with_characteristic = lambda key, value: and_(AnimalFact.key == key, 
                AnimalFact.value == value) 

    q = (session.query(Animal). 
     filter(Animal.facts.any(
      with_characteristic(u'color', u'brown')))) 
    print 'brown animals', q.all() 

    q = (session.query(Animal). 
      filter(not_(Animal.facts.any(
         with_characteristic(u'poisonous-part', u'elbows'))))) 
    print 'animals without poisonous-part == elbows', q.all() 

    q = (session.query(Animal). 
     filter(Animal.facts.any(AnimalFact.value == u'somewhat'))) 
    print 'any animal with any .value of "somewhat"', q.all() 

    # Facts can be queried as well. 
    q = (session.query(AnimalFact). 
     filter(with_characteristic(u'cuteness', u'very'))) 
    print 'just the facts', q.all() 


    metadata.drop_all() 
Các vấn đề liên quan