ORM(Object Relational Mapper) 对象关系映射。指将面对对象得方法映射到数据库中的关系对象中。 Flask-SQLAlchemy是一个Flask扩展，能够支持多种数据库后台，我们可以不需要关心SQL的处理细节，操作数据库，一个基本关系对应一个类，而一个实体对应类的实例对象，通过调用方法操作数据库。Flask-SQLAlchemy有很完善的文档。
Flask-SQLAlchemy是通过URL指定数据库的连接信息的。 初始化的两种方法如下（以连接Mysql数据库为例）：
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask import FLask
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] =
"mysql://root:12345@localhost/test"
db = SQLAlchemy(app)
或者
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask import FLask
db = SQLAlchemy()
def create_app():
app = Flask(__name__)
db.init_app(app)
return app
两者的区别在于:第一种不需要启动flask的app_context；但是第二种方法则需要，因为可能会创建多个Flask应用，但是我的理解是一般地开发时，Flask实例是延迟创建的，因为在运行时难以修改配置信息，这种方法符合这种情况。Flask-SQLAlchemy的则需要在Flask.config中声明。更多详细信息需要查配置。例如配置信息中指出SQLAlchemy是可以绑定多个数据库引擎。再例如：在新浪SAE云平台开发个人博客时遇到gone away这种问题就需要添加SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE信息,新浪开发者文档中有说明。
SQLALchemy处理 对象->关系
SQLAlchemy是如何处理对象到关系的？实例来自于数据库系统概论内容。
简单实例
创建学生students表
class Student(db.Model):
__tablename__ = 'students' #指定表名
sno = db.Column(db.String(10), primary_key=True)
sname = db.Column(db.String(10))
sage = db.Column(db.Integer)
API文档说明创建对象需要继承db.Model类关联数据表项，db.Model类继承Query类提供有数据查询方法；__tablename__指定数据库的表名，在Flask-SQLAlchemy中是可省的。Column指定表字段。
SQLAlchemy支持字段类型有：
| 类型名 | python类型 | 说明 |
|---|
| Integer | int | 普通整数，32位 |
| Float | float | 浮点数 |
| String | str | 变长字符串 |
| Text | str | 变长字符串，对较长字符串做了优化 |
| Boolean | bool | 布尔值 |
| PickleType | 任何python对象 | 自动使用Pickle序列化 |
来源于Simple Example，Flask Web开发有更详细的内容。 其余的参数指定属性的配置选项，常用的配置选项如下：
| 选项名 | 说明 |
|---|
| primarykey | 如果设为True，表示主键 |
| unique | 如果设为True，这列不重复 |
| index | 如果设为True，创建索引，提升查询效率 |
| nullable | 如果设为True，允许空值 |
| default | 为这列定义默认值 |
如使用default默认time属性如下:
time = db.Column(db.Date, default=datetime.utcnow)
说明default可以接受lambda表达式。
一对多
按创建单张表的方法，创建学院Deptment表
class Deptment(db.Model):
__tablename__ = 'deptments'
dno = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
dname = Sname = db.Column(db.String(10),index=True)
学院和学生是一对多的关系。Flask-SQLAlchemy是通过db.relationship()解决一对多的关系。在Dept中添加属性，代码如下：
class Deptment(db.Model):
...
students = db.relationship('Student', backref='dept')
class Student(db.Model):
...
dept_no = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('deptments.dno'))
表的外键由db.ForeignKey指定，传入的参数是表的字段。db.relations它声明的属性不作为表字段，第一个参数是关联类的名字，backref是一个反向身份的代理,相当于在Student类中添加了dept的属性。例如，有Deptment实例dept和Student实例stu。dept.students.count()将会返回学院学生人数;stu.dept.first()将会返回学生的学院信息的Deptment类实例。一般来讲db.relationship()会放在一这一边。
多对多
多对多的关系可以分解成一对多关系，例如：学生选课，学生与课程之间的关系：
sc = db.Table('sc',
db.Column('sno', db.String(10), db.ForeignKey('students.sno'))
db.Column('cno',db.String(10), db.ForeignKey('courses.cno'))
)
Class Course(db.Model):
__tablename__ = 'courses'
cno = db.Column(db.String(10), primary_key=True)
cname = db.Column(db.String(10), index=True)
students = db.relationship('Student',
secondary=sc,
backref=db.backref('course',lazy='dynamic'),
lazy='dynamic'
)
sc表由db.Table声明，我们不需要关心这张表，因为这张表将会由SQLAlchemy接管，它唯一的作用是作为students表和courses表关联表，所以必须在db.relationship()中指出sencondary关联表参数。lazy是指查询时的惰性求值的方式，这里有详细的参数说明，而db.backref是声明反向身份代理，其中的lazy参数是指明反向查询的惰性求值方式，SQLAlchemy鼓励这种方式声明多对多的关系。
但是如果关联表中有自定义的字段，如sc表中添加成绩字段则需要更改表声明方式,将sc更改为继承db.Model的对象并设置sc：courses = 1：n和sc：student = 1：n的关系。
SQLALchemy处理 关系->对象
Flask-SQLAlchemy查询中有详细的说明。创建关系后该如何查询到对象？
SQLAlchemy有查询过滤器如下：
| 过滤器 | 说明 |
|---|
| filter() | 把过滤器添加到原查询，返回新查询 |
| filter_by() | 把等值过滤器添加到原查询，返回新查询 |
| limit() | 使用指定值限制原查询返回的结果数量，返回新查询 |
| offset() | 偏移原查询返回的结果，返回新查询 |
| order_by() | 排序返回结果，返回新查询 |
| groupby() | 原查询分组，返回新查询 |
这些过滤器返回的结果都是一个新查询，我的理解是这些查询其实是生成的SQL语句，lazy的惰性求值方式也体现在查询上，而这些语句不能生成需要查询的对象,需要调用其他的方法生成对象。
SQL查询执行函数：
| 方法 | 说明 |
|---|
| all() | 以列表形式返回结果 |
| first() | 返回第一个结果，如果没有返回None |
| first_or_404() | 返回第一个结果，如果没有抛出404异常 |
| get() | 返回主键对应记录，没有则返回None |
| get_or_404() | 返回主键对应记录，如果没有抛出404异常 |
| count() | 返回查询结果数量 |
| paginate() | 返回paginate对象，此对象用于分页 |
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