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使用 SQLAlchemy 连接数据库：从基础到最佳实践

news 2025/11/9 10:34:05

作者：张大鹏
更新日期：2025年11月

一、前言

在 Python 的数据访问层中，SQLAlchemy 是事实上的业界标准。
它不仅是一个 ORM（对象关系映射） 框架，更是一个功能强大的 数据库抽象层，可以让你以一致的方式连接、操作不同的数据库（如 MySQL、PostgreSQL、SQLite、SQL Server 等）。

本文将系统介绍：

SQLAlchemy 的连接机制；
如何正确配置数据库引擎；
会话管理与连接池；
常见错误与优化建议。

二、SQLAlchemy 连接数据库的核心概念

在 SQLAlchemy 中，连接数据库的过程通常涉及三个核心对象：

对象	作用
Engine	数据库引擎（连接池 + 方言 + 驱动）
Connection	单个数据库连接（可执行 SQL）
Session	ORM 层的事务性会话，用于模型对象的增删改查

通常的连接流程如下：

Engine → Connection → Session

三、安装与准备工作

在开始之前，先安装依赖包：

pip install sqlalchemy
pip install pymysql

🔍 注：pymysql 是 Python 访问 MySQL 的常用驱动。
对于 PostgreSQL 可用 psycopg2，SQLite 无需额外驱动。

四、创建数据库引擎（Engine）

SQLAlchemy 使用 create_engine() 创建一个引擎对象，用于维护数据库连接。

示例：连接 MySQL

from sqlalchemy import create_engine# 格式：
# dialect+driver://username:password@host:port/database
DATABASE_URL = "mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/testdb"engine = create_engine(DATABASE_URL,echo=True,             # 是否打印SQL语句（调试时开启）pool_size=10,          # 连接池大小max_overflow=20,       # 超出连接池的最大连接数pool_timeout=30,       # 连接超时时间pool_recycle=1800      # 自动回收时间（秒）
)

其他数据库连接示例：

数据库	示例连接字符串
SQLite	`"sqlite:///example.db"`
PostgreSQL	`"postgresql+psycopg2://user:pass@localhost:5432/dbname"`
SQL Server	`"mssql+pyodbc://user:pass@dsnname"`

⚠️ 注意：不同数据库对应的驱动（driver）不同，如 pymysql、psycopg2、pyodbc。

五、执行原生 SQL（使用 Engine）

你可以直接使用 engine.connect() 执行 SQL 查询。

with engine.connect() as conn:result = conn.execute(text("SELECT NOW()"))for row in result:print(row)

输出结果类似：

(datetime.datetime(2025, 11, 8, 14, 35, 22),)

这里使用了 text() 构造 SQL 文本，确保安全执行。

六、使用 ORM 会话（Session）

在 ORM 模式下，SQLAlchemy 提供 Session 管理对象的增删改查。
我们首先定义模型类，并绑定到引擎。

1️⃣ 定义模型

from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker
from sqlalchemy import Column, Integer, StringBase = declarative_base()class User(Base):__tablename__ = "users"id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)name = Column(String(50))email = Column(String(100))

2️⃣ 创建表

Base.metadata.create_all(engine)

3️⃣ 创建 Session 工厂

SessionLocal = sessionmaker(bind=engine, autocommit=False, autoflush=False)
session = SessionLocal()

4️⃣ 插入数据

new_user = User(name="Alice", email="alice@example.com")
session.add(new_user)
session.commit()

5️⃣ 查询数据

users = session.query(User).filter(User.name == "Alice").all()
for user in users:print(user.id, user.name)

6️⃣ 关闭会话

session.close()

✅ 最佳实践：使用 with 语句或依赖注入（例如 FastAPI 的 Depends）来自动管理会话生命周期。

七、连接池与性能优化

SQLAlchemy 默认启用连接池机制，可显著提升性能。

参数	含义	建议值
`pool_size`	连接池大小	5~20
`max_overflow`	超出池的最大连接数	10~30
`pool_timeout`	连接超时时间（秒）	30
`pool_recycle`	回收时间（秒）	1800（防止MySQL空闲断连）

示例：配置高性能连接池

engine = create_engine(DATABASE_URL,pool_size=10,max_overflow=30,pool_recycle=1800,pool_pre_ping=True  # 检查连接可用性，防止断线
)

💡 pool_pre_ping=True 是防止数据库连接“掉线”的重要参数，尤其是 MySQL。

八、常见问题与解决方案

问题	原因	解决方案
`OperationalError: MySQL server has gone away`	数据库连接超时	设置 `pool_recycle=1800`
`TimeoutError: QueuePool limit reached`	连接池已满	增加 `pool_size` 或释放连接
`InvalidRequestError: Session is closed`	会话提前关闭	检查上下文管理逻辑
“UnicodeDecodeError”	编码不匹配	在连接字符串加上 `?charset=utf8mb4`

九、在 FastAPI 项目中的实践（推荐模式）

FastAPI + SQLAlchemy 是经典组合。
推荐的项目结构如下：

app/
├── database.py       # 连接与会话管理
├── models.py         # ORM模型
├── crud.py           # 数据库操作
└── main.py           # 路由与应用入口

database.py

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_baseSQLALCHEMY_DATABASE_URL = "mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/testdb?charset=utf8mb4"engine = create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URL, pool_pre_ping=True)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)Base = declarative_base()

main.py（示例）

from fastapi import FastAPI, Depends
from app.database import SessionLocal
from app import modelsapp = FastAPI()# 每次请求自动创建和关闭数据库会话
def get_db():db = SessionLocal()try:yield dbfinally:db.close()

这样既保证了性能，又避免了线程安全问题。

🔚 十、总结

内容	要点
Engine	数据库连接的核心，负责连接池和方言
Session	ORM 层的事务会话，用于增删改查
连接字符串	dialect+driver://user:pass@host:port/dbname
连接池	提升性能与稳定性，参数需按业务调优
最佳实践	使用依赖注入或上下文管理，确保连接安全关闭