SQLAlchemy 连接、池和 SQLite答案

【问题标题】：SQLAlchemy Connections, pooling, and SQLiteSQLAlchemy 连接、池和 SQLite
【发布时间】：2010-11-25 03:06:26
【问题描述】：

所以，我的设计要求为每个“项目”创建一个单独的 SQLite 文件。我正在更仔细地阅读 SQLAlchemy Pooling 文档。我现在的猜测是我根本不想用池来愚弄，但这真的是每个项目都有一个单独的连接引擎。同意吗？？

在这种情况下，当我创建引擎时，要么连接到一个按约定命名的文件，要么创建一个新的 SQLite 文件并提供一个模式模板...？？

【问题讨论】：

标签： sqlite sqlalchemy

【解决方案1】：

嗯，什么？连接池包含到同一（数据库）服务器的许多连接。建立新连接需要时间，因此当有许多短期进程使用同一个数据库时，拥有一个已建立连接的池会很方便。这些进程可以检查一个连接，做他们的事情并返回它，而无需等待打开一个新的连接。

在任何情况下，所有连接都指向同一个数据库，由传递给 create_engine 的 URI 给出

【讨论】：

【解决方案2】：

首先，一些词汇。 SQLAlchemy 使用 MetaData 对象定义模式，其中包含表示表和其他数据库实体的对象。元数据对象可以选择性地“绑定”到您认为是“池”的引擎。

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。这是一个来自交互式 iPython 提示的示例。请注意，这些 SQLite 引擎中的每一个都连接到不同的内存数据库； connection1 和 connection2 没有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，我连接到两个 sqlite 数据库并使用存储在我的 元数据 对象中的通用模式在每个数据库上执行语句。如果我是你，我会从使用 create_engine 方法开始，而不用担心池化。当需要优化时，您可以使用 create_engine 的参数来调整数据库的连接方式。

【讨论】：