2009-08-19 10 views
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मान लें कि मेरे पास तीन टेबल वाली डेटाबेस संरचना है जो इस तरह दिखती है:SQLAlchemy के साथ एकाधिक तालिकाओं के खिलाफ एक वर्ग को कैसे मैप करें?

items 
- item_id 
- item_handle 

attributes 
- attribute_id 
- attribute_name 

item_attributes 
- item_attribute_id 
- item_id 
- attribute_id 
- attribute_value 

मैं इसे स्क्लेक्लेमी में ऐसा करने में सक्षम होना चाहूंगा:

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

session.add(item) 
session.commit() 

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

मैं स्क्लेक्लेमी के लिए नया हूं और मैंने इसे प्रलेखन में पाया (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], 
}) 

यह आइटम में item_id और attribute_id जोड़ता है और आइटम ऑब्जेक्ट में विशेषताओं को जोड़ना संभव नहीं है।

क्या मैं स्क्लेक्लेमी के साथ संभव हासिल करने की कोशिश कर रहा हूं? "गतिशील कॉलम" के समान व्यवहार प्राप्त करने के लिए डेटाबेस को ढांचा बनाने का कोई बेहतर तरीका है?

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लिंक रोट http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/orm/nonstandard_mappings.html – slashdottir

उत्तर

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इसे entity-attribute-value पैटर्न कहा जाता है। SQLAlchemy उदाहरण निर्देशिका के तहत इसके बारे में एक उदाहरण है: vertical/

आप PostgreSQL का उपयोग कर रहे हैं, तो भी hstore योगदान मॉड्यूल है कि स्ट्रिंग मानचित्रण के लिए एक स्ट्रिंग स्टोर कर सकते हैं है। आप रुचि रखते हैं तो मैं यह संभव है कि उपयोग करने के लिए SQLAlchemy के माध्यम से विस्तारित गुण स्टोर करने के लिए करता है कि एक कस्टम प्रकार के लिए कुछ कोड है।

कस्टम की दुकान विशेषताओं के लिए एक और विकल्प उन्हें पाठ फ़ील्ड पर क्रमानुसार करने है। उस स्थिति में आप गुणों द्वारा फ़िल्टर करने की क्षमता खो देंगे।

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इस जवाब में आया (ठीक वही जो मैं खोज रहा था) लेकिन लिंक टूट गया था। उदाहरण फ़ाइलों में से एक के लिए नीचे मेरा उत्तर देखें। –

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आप बस लिंक को ठीक कर सकते थे। –

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मैं रेपो क्लोन करने के लिए कोड प्राप्त करने के लिए किया था। मैं अब ट्रैक के माध्यम से कोड तक नहीं पहुंच सकता। –

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खड़ी/vertical.py के लिए लिंक टूटी हुई है। उदाहरण dictlike-polymorphic.py और dictlike.py.

को नाम दिया गया था मैं dictlike.py की सामग्री में चिपकाने हूँ:

"""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() 
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