使用 alembic 创建数据库表和在 SQLAlchemy 中定义模型有什么区别？
What is the difference between creating db tables using alembic and defining models in SQLAlchemy?
我可以使用命令 alembic revision -m 'table_name' 创建表，然后使用 alembic upgrade head.
定义版本和迁移
此外，我可以通过在 models.py (SQLAlchemy) 中定义 class 来在数据库中创建表。
两者有什么区别？我很困惑。我搞砸了这个概念吗？
此外，当我使用 Alembic 迁移数据库时，为什么它没有在我的 models.py 中形成一个新的 class？我知道这些表已经创建，因为我使用 SQLite 浏览器检查了它们。
我已经完成了所有配置。 Alembic 数据库的目标和 config.py 中的 SQLALCHEMY_DATABASE-URI 是同一个 .db 文件。
是的，你想错了。
假设您不使用 Alembic 或任何其他迁移框架。在这种情况下，您可以通过以下步骤为您的应用程序创建一个新数据库：
- 写下你的模型类
- 创建并配置一个全新的数据库
- 运行
db.create_all()，它查看您的模型并在您的数据库中创建相应的表。
所以现在考虑升级的情况。例如，假设您发布了应用程序的 1.0 版，现在开始使用 2.0 版，这需要对您的数据库进行一些更改。你怎么能做到这一点？这里的限制是 db.create_all() 不修改表，它只能从头开始创建它们。所以它是这样的：
- 对您的模型进行必要的更改类
现在您有两个选项可以将这些更改传输到数据库：
5.1 销毁数据库，这样你就可以再次运行 db.create_all() 得到更新的表，也许备份和恢复数据，这样你就不会丢失它。不幸的是，SQLAlchemy 对数据没有帮助，您必须为此使用数据库工具。
5.2 手动将更改直接应用到数据库。这样容易出错，如果变更集很大的话会很乏味。
现在考虑您有开发和生产数据库，这意味着工作需要完成两次。还想一想如果您有多个应用程序版本，每个版本都有不同的数据库模式，并且您需要调查其中一个较旧版本中的错误，您需要重新创建数据库，因为它是在那个版本中发布。
看看你没有迁移网络是什么问题？
使用 Alembic，您在开始时需要做一些额外的工作，但它会带来回报，因为它简化了升级的工作流程。创建阶段是这样的：
- 写下你的模型类
- 创建并配置一个全新的数据库
- 手动或自动生成初始 Alembic 迁移。如果您使用自动迁移，Alembic 会查看您的模型并生成将这些模型应用于数据库的代码。
- 运行
upgrade 命令，它是 运行 迁移脚本，有效地在数据库中创建表。
然后当您到达升级点时，执行以下操作：
- 对您的模型进行必要的更改类
- 生成另一个 Alembic 迁移。如果您让 Alembic 为您生成它，那么它会将您的模型 类 与数据库中的当前模式进行比较，并生成使数据库与模型匹配所需的代码。
- 运行
upgrade 命令。这会将更改应用于数据库，而无需销毁任何表或备份数据。您可以 运行 在所有数据库（生产、开发等）上进行此升级。
使用 Alembic 时需要考虑的重要事项：
- 迁移脚本成为您源代码的一部分，因此需要将它们与您自己的文件一起提交给源代码管理。
- 如果您使用自动迁移生成，您总是需要查看生成的迁移。 Alembic 并不总是能够确定确切的更改，因此生成的脚本可能需要一些手动微调。
- 迁移脚本具有
upgrade 和 downgrade 功能。这意味着它们不仅可以简化升级，还可以简化降级。如果您需要将数据库同步到旧版本，downgrade 命令会为您完成，无需您做任何额外的工作！
我可以补充一点，Django 有两个命令
makemigrations (which creates migrations files)
migrate (which translates migrations into sql and executes them on database)
我发现在包含电池的框架 (Django) 和其他框架（如 Flask/Falcon）之间切换对某些人的理解非常有用。
因此使用 alembic 迁移非常方便，并且可以轻松跟踪数据库更改。
我可以使用命令 alembic revision -m 'table_name' 创建表，然后使用 alembic upgrade head.
此外，我可以通过在 models.py (SQLAlchemy) 中定义 class 来在数据库中创建表。
两者有什么区别？我很困惑。我搞砸了这个概念吗？
此外，当我使用 Alembic 迁移数据库时，为什么它没有在我的 models.py 中形成一个新的 class？我知道这些表已经创建，因为我使用 SQLite 浏览器检查了它们。
我已经完成了所有配置。 Alembic 数据库的目标和 config.py 中的 SQLALCHEMY_DATABASE-URI 是同一个 .db 文件。
是的，你想错了。
假设您不使用 Alembic 或任何其他迁移框架。在这种情况下，您可以通过以下步骤为您的应用程序创建一个新数据库：
- 写下你的模型类
- 创建并配置一个全新的数据库
- 运行
db.create_all()，它查看您的模型并在您的数据库中创建相应的表。
所以现在考虑升级的情况。例如，假设您发布了应用程序的 1.0 版，现在开始使用 2.0 版，这需要对您的数据库进行一些更改。你怎么能做到这一点？这里的限制是 db.create_all() 不修改表，它只能从头开始创建它们。所以它是这样的：
- 对您的模型进行必要的更改类
现在您有两个选项可以将这些更改传输到数据库：
5.1 销毁数据库，这样你就可以再次运行
db.create_all()得到更新的表，也许备份和恢复数据，这样你就不会丢失它。不幸的是，SQLAlchemy 对数据没有帮助，您必须为此使用数据库工具。5.2 手动将更改直接应用到数据库。这样容易出错，如果变更集很大的话会很乏味。
现在考虑您有开发和生产数据库，这意味着工作需要完成两次。还想一想如果您有多个应用程序版本，每个版本都有不同的数据库模式，并且您需要调查其中一个较旧版本中的错误，您需要重新创建数据库，因为它是在那个版本中发布。
看看你没有迁移网络是什么问题？
使用 Alembic，您在开始时需要做一些额外的工作，但它会带来回报，因为它简化了升级的工作流程。创建阶段是这样的：
- 写下你的模型类
- 创建并配置一个全新的数据库
- 手动或自动生成初始 Alembic 迁移。如果您使用自动迁移，Alembic 会查看您的模型并生成将这些模型应用于数据库的代码。
- 运行
upgrade命令，它是 运行 迁移脚本，有效地在数据库中创建表。
然后当您到达升级点时，执行以下操作：
- 对您的模型进行必要的更改类
- 生成另一个 Alembic 迁移。如果您让 Alembic 为您生成它，那么它会将您的模型 类 与数据库中的当前模式进行比较，并生成使数据库与模型匹配所需的代码。
- 运行
upgrade命令。这会将更改应用于数据库，而无需销毁任何表或备份数据。您可以 运行 在所有数据库（生产、开发等）上进行此升级。
使用 Alembic 时需要考虑的重要事项：
- 迁移脚本成为您源代码的一部分，因此需要将它们与您自己的文件一起提交给源代码管理。
- 如果您使用自动迁移生成，您总是需要查看生成的迁移。 Alembic 并不总是能够确定确切的更改，因此生成的脚本可能需要一些手动微调。
- 迁移脚本具有
upgrade和downgrade功能。这意味着它们不仅可以简化升级，还可以简化降级。如果您需要将数据库同步到旧版本，downgrade命令会为您完成，无需您做任何额外的工作！
我可以补充一点，Django 有两个命令
makemigrations (which creates migrations files)
migrate (which translates migrations into sql and executes them on database)
我发现在包含电池的框架 (Django) 和其他框架（如 Flask/Falcon）之间切换对某些人的理解非常有用。
因此使用 alembic 迁移非常方便，并且可以轻松跟踪数据库更改。