sqlorm

① 什麼是ORM

ORM是對象關系映射（英語：(Object Relational Mapping，簡稱ORM，或O/RM，或O/R mapping），是一種程序技術，用於實現面向對象編程語言里不同類型系統的數據之間的轉換。從效果上說，它其實是創建了一個可在編程語言里使用的--「虛擬對象資料庫」。

（ORM is Object Relational Mapping (ORM, or O/RM, or O/R Mapping), a programming technique used to transform data between different types of systems in an object-oriented programming language. In effect, it creates a "virtual object database" that can be used in a programming language.）

拓展資料

ORM的由來：面向對象是從軟體工程基本原則（如耦合、聚合、封裝）的基礎上發展起來的，而關系資料庫則是從數學理論發展而來的，兩套理論存在顯著的區別。為了解決這個不匹配的現象，對象關系映射技術應運而生。

② 不用orm，直接用sql，好嗎

沒啥不好的，orm的底層也都是sql，orm的目的是將數據對象化，利用面向對象的特點完成數據操作

③ 請問什麼叫ORM映射啊

O 代表Object 即對象
R 代表Relation 即關系
M 代表Mapping 即映射
ORM即 對象關系映射
通過ORM工具，將對象與關系資料庫 聯系起來
orm工具 會動態生成sql語句，使你用面向對象的語法即可完成對資料庫的操作
.net中名氣比較大的orm工具有
NHibernate,Linq2Sql,EntityFrameWork等等

希望能夠對你有幫助

比如 我們要從資料庫中 選取一條用戶信息
sql中 我們這樣寫 select * form user where userId= 1;

而在NHibernate中 用hbl可以寫為
from User u where u.UserId=1
即可獲得一個User對象 「注意是User對象」
雖然hbl的語法還不能說很面向對象 但是已經比sql進步了 再來看看用linq的語法
from u in User where u.UserId = 1 select u
也可以返回一個User對象 但是語法上要比hbl更面向對象。

④ ORM是否必要

ORM可以防止注入作為附加功能，SQL也可以帶來反注入機制。ORM的主要作用是將資料庫域的對象映射到面向對象的域中，因為開發人員更熟悉它們。

開發人員在開發時更傾向於用對象的方式思考

⑤ 有ORM模型轉SQL語句操作的工具么

生成修改sql語句的方法CreateUpdateSql()被重載了七次，其實生成sql語句的原理和上面生成插入sql語句的原理是一樣的。關鍵在於如何去抽象一個多情況下處理方式。
string CreateUpdateSql(IEntity entity, out IDataParameter[] param);
這個方法主要是根據實體的主鍵作為條件來修改
string CreateUpdateSql(IEntity entity, out IDataParameter[] param, string[] propertyNames);

⑥ ORM 框架能自動防止SQL注入攻擊嗎

ORM，介面封裝在
ORM
機制內部，不對外暴露，理論上防止了
SQL
注入。
但是，外界訪問你的網站不可能直接使用你的對象介面，也就是說你還要提供一個從
on-wire
protocol
到你的對象介面的轉換。
這個轉換的
decode/encode（或者叫做
serialize/deserilize
或者
parsing）也同樣存在被
malformat
數據攻擊的問題。
你只不過把一個叫做「SQL
注入」的特定攻擊變成了你自定義介面格式的攻擊而已。

⑦ 基於Pandas的數據分析平台，數據連接該不該用SqlAlchemy的ORM

一、開始使用：
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_CONNECT_STRING = 'mysql+mysqldb://root:123@localhost/ooxx?charset=utf8'
engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING, echo=True)
DB_Session = sessionmaker(bind=engine)
session = DB_Session()
這里的 DB_CONNECT_STRING 就是連接資料庫的路徑。「mysql+mysqldb」指定了使用 MySQL-Python 來連接，「root」和「123」分別是用戶名和密碼，「localhost」是資料庫的域名，「ooxx」是使用的資料庫名（可省略），「charset」指定了連接時使用的字元集（可省略）。
create_engine() 會返回一個資料庫引擎，echo 參數為 True 時，會顯示每條執行的 SQL 語句，生產環境下可關閉。
sessionmaker() 會生成一個資料庫會話類。這個類的實例可以當成一個資料庫連接，它同時還記錄了一些查詢的數據，並決定什麼時候執行 SQL 語句。由於 SQLAlchemy 自己維護了一個資料庫連接池（默認 5 個連接），因此初始化一個會話的開銷並不大。對 Tornado 而言，可以在 BaseHandler 的 initialize() 里初始化：
class BaseHandler(tornado.web.RequestHandler):
def initialize(self):
self.session = models.DB_Session()

def on_finish(self):
self.session.close()
對其他 Web 伺服器來說，可以使用 sqlalchemy.orm.scoped_session，它能保證每個線程獲得的 session 對象都是唯一的。不過 Tornado 本身就是單線程的，如果使用了非同步方式，就可能會出現問題，因此並沒使用它。

拿到 session 後，就可以執行 SQL 了：
session.execute('create database abc')
print session.execute('show databases').fetchall()
session.execute('use abc')
# 建 user 表的過程略
print session.execute('select * from user where id = 1').first()
print session.execute('select * from user where id = :id', {'id': 1}).first()
不過這和直接使用 MySQL-Python 沒啥區別；ORM 的方式，這也是採用 SQLAlchemy 的唯一原因。

於是來定義一個表：
from sqlalchemy import Column
from sqlalchemy.types import CHAR, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

BaseModel = declarative_base()

def init_db():
BaseModel.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
BaseModel.metadata.drop_all(engine)

class User(BaseModel):
__tablename__ = 'user'

id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(CHAR(30)) # or Column(String(30))

init_db()
declarative_base() 創建了一個 BaseModel 類，這個類的子類可以自動與一個表關聯。
以 User 類為例，它的 __tablename__ 屬性就是資料庫中該表的名稱，它有 id 和 name 這兩個欄位，分別為整型和 30 個定長字元。Column 還有一些其他的參數，我就不解釋了。
最後，BaseModel.metadata.create_all(engine) 會找到 BaseModel 的所有子類，並在資料庫中建立這些表；drop_all() 則是刪除這些表。

接著就開始使用這個表吧：
from sqlalchemy import func, or_, not_

user = User(name='a')
session.add(user)
user = User(name='b')
session.add(user)
user = User(name='a')
session.add(user)
user = User()
session.add(user)
session.commit()

query = session.query(User)
print query # 顯示SQL 語句
print query.statement # 同上
for user in query: # 遍歷時查詢
print user.name
print query.all() # 返回的是一個類似列表的對象
print query.first().name # 記錄不存在時，first() 會返回 None
# print query.one().name # 不存在，或有多行記錄時會拋出異常
print query.filter(User.id == 2).first().name
print query.get(2).name # 以主鍵獲取，等效於上句
print query.filter('id = 2').first().name # 支持字元串

query2 = session.query(User.name)
print query2.all() # 每行是個元組
print query2.limit(1).all() # 最多返回 1 條記錄
print query2.offset(1).all() # 從第 2 條記錄開始返回
print query2.order_by(User.name).all()
print query2.order_by('name').all()
print query2.order_by(User.name.desc()).all()
print query2.order_by('name desc').all()
print session.query(User.id).order_by(User.name.desc(), User.id).all()

print query2.filter(User.id == 1).scalar() # 如果有記錄，返回第一條記錄的第一個元素
print session.query('id').select_from(User).filter('id = 1').scalar()
print query2.filter(User.id > 1, User.name != 'a').scalar() # and
query3 = query2.filter(User.id > 1) # 多次拼接的 filter 也是 and
query3 = query3.filter(User.name != 'a')
print query3.scalar()
print query2.filter(or_(User.id == 1, User.id == 2)).all() # or
print query2.filter(User.id.in_((1, 2))).all() # in

query4 = session.query(User.id)
print query4.filter(User.name == None).scalar()
print query4.filter('name is null').scalar()
print query4.filter(not_(User.name == None)).all() # not
print query4.filter(User.name != None).all()

print query4.count()
print session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()
print session.query(func.count('1')).select_from(User).scalar()
print session.query(func.count(User.id)).scalar()
print session.query(func.count('*')).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User，因此不需要指定表
print session.query(func.count('*')).filter(User.name == 'a').limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回數
print session.query(func.sum(User.id)).scalar()
print session.query(func.now()).scalar() # func 後可以跟任意函數名，只要該資料庫支持
print session.query(func.current_timestamp()).scalar()
print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()

query.filter(User.id == 1).update({User.name: 'c'})
user = query.get(1)
print user.name

user.name = 'd'
session.flush() # 寫資料庫，但並不提交
print query.get(1).name

session.delete(user)
session.flush()
print query.get(1)

session.rollback()
print query.get(1).name
query.filter(User.id == 1).delete()
session.commit()
print query.get(1)

二、進階的知識。
1）如何批量插入大批數據？
可以使用非 ORM 的方式：
session.execute(
User.__table__.insert(),
[{'name': `randint(1, 100)`,'age': randint(1, 100)} for i in xrange(10000)]
)
session.commit()

如何批量插入大批數據？
可以使用非 ORM 的方式：
session.execute(
User.__table__.insert(),
[{'name': `randint(1, 100)`,'age': randint(1, 100)} for i in xrange(10000)]
)
session.commit()
上面批量插入了 10000 條記錄，半秒內就執行完了；而 ORM 方式會花掉很長時間。

2）如何讓執行的 SQL 語句增加前綴？
使用 query 對象的 prefix_with() 方法：
session.query(User.name).prefix_with('HIGH_PRIORITY').all()
session.execute(User.__table__.insert().prefix_with('IGNORE'), {'id': 1, 'name': '1'})

3）如何替換一個已有主鍵的記錄？
使用 session.merge() 方法替代 session.add()，其實就是 SELECT + UPDATE：
user = User(id=1, name='ooxx')
session.merge(user)
session.commit()
或者使用 MySQL 的 INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE，需要用到 @compiles 裝飾器，有點難懂，自己看吧：《SQLAlchemy ON DUPLICATE KEY UPDATE》 和 sqlalchemy_mysql_ext。

4）如何使用無符號整數？
可以使用 MySQL 的方言：
from sqlalchemy.dialects.mysql import INTEGER

id = Column(INTEGER(unsigned=True), primary_key=True)

5）模型的屬性名需要和表的欄位名不一樣怎麼辦？
開發時遇到過一個奇怪的需求，有個其他系統的表裡包含了一個「from」欄位，這在 Python 里是關鍵字，於是只能這樣處理了：
from_ = Column('from', CHAR(10))

6）如何獲取欄位的長度？
Column 會生成一個很復雜的對象，想獲取長度比較麻煩，這里以 User.name 為例：
User.name.property.columns[0].type.length

7）如何指定使用 InnoDB，以及使用 UTF-8 編碼？
最簡單的方式就是修改資料庫的默認配置。如果非要在代碼里指定的話，可以這樣：
class User(BaseModel):
__table_args__ = {
'mysql_engine': 'InnoDB',
'mysql_charset': 'utf8'
}
MySQL 5.5 開始支持存儲 4 位元組的 UTF-8 編碼的字元了，iOS 里自帶的 emoji（如 ?? 字元）就屬於這種。
如果是對表來設置的話，可以把上面代碼中的 utf8 改成 utf8mb4，DB_CONNECT_STRING 里的 charset 也這樣更改。
如果對庫或欄位來設置，則還是自己寫 SQL 語句比較方便，具體細節可參考《How to support full Unicode in MySQL databases》。
不建議全用 utf8mb4 代替 utf8，因為前者更慢，索引會佔用更多空間。

8）如何設置外鍵約束？
from random import randint
from sqlalchemy import ForeignKey

class User(BaseModel):
__tablename__ = 'user'

id = Column(Integer, primary_key=True)
age = Column(Integer)

class Friendship(BaseModel):
__tablename__ = 'friendship'

id = Column(Integer, primary_key=True)
user_id1 = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))
user_id2 = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))

for i in xrange(100):
session.add(User(age=randint(1, 100)))
session.flush() # 或 session.commit()，執行完後，user 對象的 id 屬性才可以訪問（因為 id 是自增的）

for i in xrange(100):
session.add(Friendship(user_id1=randint(1, 100), user_id2=randint(1, 100)))
session.commit()

session.query(User).filter(User.age < 50).delete()
執行這段代碼時，應該會遇到一個錯誤：
sqlalchemy.exc.IntegrityError: (IntegrityError) (1451, 'Cannot delete or update a parent row: a foreign key constraint fails (`ooxx`.`friendship`, CONSTRAINT `friendship_ibfk_1` FOREIGN KEY (`user_id1`) REFERENCES `user` (`id`))') 'DELETE FROM user WHERE user.age < %s' (50,)原因是刪除 user 表的數據，可能會導致 friendship 的外鍵不指向一個真實存在的記錄。在默認情況下，MySQL 會拒絕這種操作，也就是 RESTRICT。InnoDB 還允許指定 ON DELETE 為 CASCADE 和 SET NULL，前者會刪除 friendship 中無效的記錄，後者會將這些記錄的外鍵設為 NULL。
除了刪除，還有可能更改主鍵，這也會導致 friendship 的外鍵失效。於是相應的就有 ON UPDATE 了。其中 CASCADE 變成了更新相應的外鍵，而不是刪除。
而在 SQLAlchemy 中是這樣處理的：
class Friendship(BaseModel):
__tablename__ = 'friendship'

id = Column(Integer, primary_key=True)
user_id1 = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))
user_id2 = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))

9）如何連接表？
from sqlalchemy import distinct
from sqlalchemy.orm import aliased

Friend = aliased(User, name='Friend')

print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用戶
print session.query(distinct(User.id)).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用戶（去掉重復的）
print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).distinct().all() # 同上
print session.query(Friendship.user_id2).join(User, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 所有被別人當成朋友的用戶
print session.query(Friendship.user_id2).select_from(User).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 同上，join 的方向相反，但因為不是 STRAIGHT_JOIN，所以 MySQL 可以自己選擇順序
print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 用戶及其朋友
print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).filter(User.id < 10).all() # id 小於 10 的用戶及其朋友
print session.query(User.id, Friend.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).join(Friend, Friend.id == Friendship.user_id2).all() # 兩次 join，由於使用到相同的表，因此需要別名
print session.query(User.id, Friendship.user_id2).outerjoin(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 用戶及其朋友（無朋友則為 None，使用左連接）
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