[Database]持久化层

本文介绍了持久化层的概念及其重要性,详细解释了持久化层如何通过将数据操作与业务逻辑分离来提升软件的可扩展性和可维护性。文章还列举了持久层的基本操作,如保存、更新、删除和查询。

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持久化层

访问数据库代码与业务逻辑混杂在一起带来了很多问题,这样的程序设计严重限制了程序的可扩展性和适应性,所以有必要把涉及数据库操作的代码分离出来与业务逻辑分离,就形成了所谓“持久化层”的概念。

持久化(Persistence),即把数据(如内存中的对象)保存到可永久保存的存储设备中(如磁盘)。持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型的数据库中,当然也可以存储在磁盘文件中、XML数据文件中等(在本书中介绍的“持久化”仅针对将存储数据库的情况)。

所谓持久层(Persistence Layer),即专注于实现数据持久化应用领域的某个特定系统的一个逻辑层面,将数据使用者和数据实体相关联。它包括和数据库的相关操作如下所示。

保存:把数据保存到数据库中。

更新:更新数据库中某条记录。

删除:从数据库中删除一个条记录。

查询:根据特定的查询条件,把符合条件的数据从数据库中加载到内存中去。

就如在上一篇“Struts 2”介绍的把表现层与业务逻辑层的分离一样,在设计中分出持久化层的目的都是为了提高应用程序的可维护性、可扩展性(适应不同的数据库)、可重用性和可管理性。如图9.2展示了如何由传统程序扩展为具有独立持久化层的程序。

### Python 持久化层设计方法和最佳实践 #### 1. 使用 ORM 进行持久化层开发 SQLAlchemy 是一种强大的 ORM (对象关系映射) 工具,它可以让开发者更高效地使用数据库[^1]。通过 SQLAlchemy,可以省去很多手动管理数据库连接、资源、事务等重复工作。 ```python from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String) engine = create_engine('sqlite:///example.db') Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() ``` #### 2. 数据库连接池的应用 为了提高应用程序的性能并减少频繁建立新连接带来的开销,在 Flask 应用程序中通常会结合 PooledDB 或者 SQLAlchemy 自带的连接池机制来优化数据库操作[^3]。 对于多线程环境下的应用来说,采用每一线程独享一个数据库链接的方式是一种常见做法[^4]: ```python from DBUtils.PooledDB import PooledDB import pymysql pool = PooledDB( creator=pymysql, maxconnections=6, mincached=2, maxcached=5, blocking=True, host='localhost', user='root', password='', database='testdb', charset='utf8mb4' ) conn = pool.connection() cursor = conn.cursor() ``` #### 3. 配置文件中的设置 合理的配置也是实现良好持久化层的一部分。例如下面这段代码展示了如何定义一个基本的配置类用于存储有关数据库的信息: ```python class Config(object): SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://username:password@host/dbname" SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False ```
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