SQLAlchemy ORM模型：字段类型、约束与数据操作详解

SQLAlchemy作为Python生态中最强大的ORM工具之一，为开发者提供了高效便捷的数据库操作方式。本文将详细介绍SQLAlchemy ORM模型中的字段类型、字段约束以及基础数据操作，助您快速掌握核心用法。

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一、字段类型详解

SQLAlchemy提供了丰富的字段类型，下表展示了常用类型及其对应的Python数据类型：

ORM字段类型	Python类型	描述
Integer	int	32位普通整数
SmallInteger	int	16位小整数
BigInteger	int	不限制精度的大整数（替代Integer）
Float	float	浮点数
Numeric	decimal.Decimal	高精度定点数
String	str	变长字符串（需指定长度，如String(20)）
Text	str	不限长度的文本类型
Boolean	bool	布尔值（True/False）
DateTime	datetime.datetime	日期时间类型
Date	datetime.date	日期类型
Time	datetime.time	时间类型
Enum	enum.Enum	枚举类型（需配合Enum类使用）

关键类型说明：

• String vs Text：String必须指定最大长度，适用于短文本；Text适用于长文本内容。
• 数值类型选择：根据数据范围选择SmallInteger（-32768~32767）、Integer或BigInteger。
• 时间类型：DateTime精确到秒级，如需更高精度可使用DateTime(timezone=True)。

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二、字段约束配置

通过字段约束可定义数据校验规则，常用选项如下：

约束选项	说明
primary_key=True	设置为主键
unique=True	唯一约束（列值不可重复）
index=True	创建索引（提升查询效率）
nullable=False	非空约束（默认允许NULL）
default=值	默认值（支持函数如datetime.now）

示例模型定义

from datetime import datetime
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, Boolean, DateTime

class Student(db.Model):
    __tablename__ = 'tb_student'
    
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(20), nullable=False)
    sex = Column(Boolean, default=True)
    classes = Column('class', SmallInteger)  # 数据库字段名为class
    description = Column(Text)
    addtime = Column(DateTime, default=datetime.now)

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三、数据操作指南

1. 添加数据

添加单条数据

student = Student(
    name="小明",
    classes=305,
    sex=True,
    age=18,
    description="新生入学"
)
db.session.add(student)  # 添加至会话
db.session.commit()      # 提交事务

批量添加数据

students = [
    Student(name="张三", classes=302),
    Student(name="李四", classes=303),
    Student(name="王五", classes=304)
]
db.session.add_all(students)
db.session.commit()

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2. 查询数据

查询单条记录

# 通过主键查询
student = db.session.query(Student).get(1)
print(student.name)  # 输出：小明

# 使用first获取第一条记录
student = db.session.query(Student).filter_by(classes=305).first()

查询多条记录

# 查询所有学生
students = db.session.query(Student).all()
for stu in students:
    print(f"{stu.id}: {stu.name} - {stu.classes}班")

# 条件查询（后续文章详解）
result = db.session.query(Student).filter(Student.age > 16).all()

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3. 更新与删除

（注：示例代码需在后续补充）

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四、最佳实践与注意事项

1. 会话管理：确保在操作后调用commit()提交事务，异常时使用rollback()回滚。
2. 模型设计：合理选择字段类型，如手机号建议使用String(11)而非Integer。
3. 索引优化：对高频查询字段添加index=True提升性能。
4. 时间字段：使用default=datetime.now自动记录创建时间。

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参考资源

• SQLAlchemy官方文档
• Flask-SQLAlchemy扩展指南

通过掌握这些核心概念，您已经能够使用SQLAlchemy进行基础的数据库操作。接下来可深入学习关系映射、复杂查询和性能优化等高级主题。