本篇所有操作均在基于 Ubuntu 16.04 LTS 的虚拟机下完成，且使用 Vagrant 来操作虚拟机系统，虚拟机系统 VirtualBox Version: 7.0
一、数据库关联
环境准备：
Python 2.7.11+
pip==9.0.3
flask==0.11.1
httpie==0.9.4
werkzeug==0.11.10
InnoDB 类型的表可以使用外键进行多表关联，保证数据的一致性和实现一些级联操作。
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# coding=utf-8
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from consts import DB_URI
eng = create_engine(DB_URI)
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(50))
class Address(Base):
__tablename__ = 'address'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
email_address = Column(String(128), nullable=False)
# 使用 ForeignKey 外键关联 users 表的 id，所以 address.user_id 其实就是 users.id，而 address 表不需要独立存储一份 user_id 数据
user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
# user 字段关联到 User 模型类
user = relationship('User', back_populates='addresses')
# User.addresses 字段需要放在 Address 模型类定义之后
User.addresses = relationship('Address', order_by=Address.id,
back_populates='user')
Base.metadata.drop_all(bind=eng)
Base.metadata.create_all(bind=eng)
Session = sessionmaker(bind=eng)
session = Session()
user = User(name='xiaoming')
user.addresses = [Address(email_address='a@gmail.com', user_id=user.id),
Address(email_address='b@gmail.com', user_id=user.id)]
session.add(user)
session.commit()
通过 > ipython -i 来执行上面的脚本并继续验证：
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(venv) ❯ ipython --no-banner -i chapter3/section3/rel_sql.py
In [1]: for u, a in session.query(User, Address).\
...: filter(User.id==Address.user_id).\
...: filter(Address.email_address=='b@gmail.com').\
...: all():
...: print 'User ID: {}'.format(u.id)
...: print 'Email Address: {}'.format(a.email_address)
...:
User ID: 1
Email Address: b@gmail.com
In [2]: session.query(Address).join(User).filter(Address.id.in_([2,])).all()[0].email_address
Out[2]: 'b@gmail.com'
In [3]: session.query(User).join(Address).filter(Address.email_address=='a@gmail.com').one().name
Out[3]: 'xiaoming'
虽然使用外键可以降低开发成本，减少数据量，但是在 用户量大、并发度高 的时候，不推荐使用外键来关联，数据的一致性和完整性问题可以通过 事务 来保证。
