title: FastAPI与Tortoise-ORM实现关系型数据库关联
date: 2025/04/21 10:51:41
updated: 2025/04/21 10:51:41
author: cmdragon
excerpt:
FastAPI与Tortoise-ORM结合实现关系型数据库关联,支持1:1、1:N和M:N关系。1:N关系通过ForeignKeyField
定义,M:N关系使用ManyToManyField
处理。Pydantic模型用于数据验证和序列化,路由实现中通过prefetch_related
优化查询性能。M:N关系通过中间表操作,支持复杂查询。常见报错包括422验证错误和外键约束失败,可通过事务和类型检查解决。安装依赖后,使用uvicorn启动服务进行测试。
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- 后端开发
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- Tortoise-ORM
- 关系型数据库
- 1:N关系
- M:N关系
- 异步数据库操作
- 数据库关联实现
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一、FastAPI与Tortoise-ORM关系型数据库关联实现
1. 关系型数据库关联基础
在关系型数据库中,表与表之间的关联主要分为三种类型:
- 1:1关系(如用户与身份证)
- 1:N关系(如作者与书籍)
- M:N关系(如学生与课程)
FastAPI通过Tortoise-ORM实现异步数据库操作时,使用ForeignKeyField
和ManyToManyField
字段类型处理关联关系。相比同步ORM,异步实现需要特别注意await的使用和查询优化。
2. 1:N关系实现(作者与书籍案例)
2.1 模型定义
python
# models.py
from tortoise.models import Model
from tortoise import fields
class Author(Model):
id = fields.IntField(pk=True)
name = fields.CharField(max_length=255)
# 反向关系查询字段
books = fields.ReverseRelation["Book"]
class Book(Model):
id = fields.IntField(pk=True)
title = fields.CharField(max_length=255)
author = fields.ForeignKeyField(
"models.Author",
related_name="books",
on_delete=fields.CASCADE
)
2.2 Pydantic模型
python
# schemas.py
from pydantic import BaseModel
class AuthorCreate(BaseModel):
name: str
class BookCreate(BaseModel):
title: str
author_id: int
class AuthorOut(BaseModel):
id: int
name: str
books: list[dict] = []
class Config:
orm_mode = True
2.3 路由实现
python
# main.py
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from models import Author, Book
from schemas import AuthorCreate, BookCreate, AuthorOut
app = FastAPI()
@app.post("/authors/", response_model=AuthorOut)
async def create_author(author: AuthorCreate):
db_author = await Author.create(**author.dict())
return await AuthorOut.from_tortoise_orm(db_author)
@app.get("/authors/{author_id}", response_model=AuthorOut)
async def get_author(author_id: int):
author = await Author.get(id=author_id).prefetch_related("books")
if not author:
raise HTTPException(status_code=404, detail="Author not found")
return await AuthorOut.from_tortoise_orm(author)
3. M:N关系实现(学生与课程案例)
3.1 模型定义
python
# models.py
class Student(Model):
id = fields.IntField(pk=True)
name = fields.CharField(max_length=255)
courses = fields.ManyToManyField(
"models.Course",
related_name="students",
through="student_course"
)
class Course(Model):
id = fields.IntField(pk=True)
name = fields.CharField(max_length=255)
3.2 中间表操作
python
# 添加选课关系
student = await Student.get(id=1)
course = await Course.get(id=2)
await student.courses.add(course)
# 查询学生选课
student_with_courses = await Student.get(id=1).prefetch_related("courses")
3.3 复杂查询示例
python
# 查询选修数学课的学生
math_students = await Student.filter(
courses__name="Math"
).prefetch_related("courses")
4. 课后Quiz
Q1:当建立1:N关系时,为什么要使用prefetch_related()方法?
A. 提高查询性能
B. 避免循环引用
C. 处理分页请求
D. 验证数据格式
正确答案:A
解析:prefetch_related()用于预加载关联数据,通过单次数据库查询获取所有相关记录,避免N+1查询问题,显著提升查询效率。
Q2:M:N关系中,through参数的作用是什么?
A. 定义中间表名称
B. 指定关联字段类型
C. 设置级联删除规则
D. 声明索引字段
正确答案:A
解析:through参数用于自定义中间表名称,当需要向中间表添加额外字段时,可以显式创建中间模型。
5. 常见报错解决方案
报错1:422 Validation Error
json
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"author_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
解决方法:
- 检查请求体数据格式是否符合JSON规范
- 确认字段类型与Pydantic模型定义一致
- 使用try/except捕获类型转换异常
报错2:IntegrityError外键约束失败
sqlite3.IntegrityError: FOREIGN KEY constraint failed
解决方法:
- 检查关联ID是否存在
- 确认数据库事务完整性
- 使用atomic()包裹关联操作:
python
async with in_transaction():
author = await Author.create(name="J.K. Rowling")
await Book.create(title="Harry Potter", author=author)
预防建议:
- 始终在数据库操作中使用事务
- 为关联字段添加索引
- 使用select_related和prefetch_related优化查询
运行准备
安装依赖:
bash
pip install fastapi uvicorn tortoise-orm pydantic
启动服务:
bash
uvicorn main:app --reload
通过以上实现,开发者可以完整掌握FastAPI中异步数据库关联操作的核心要点。建议在Postman中测试接口时,重点关注关联数据的完整性和查询效率表现。
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