5、使用非关系型数据库构建FastAPI微服务应用

最新推荐文章于 2025-07-11 15:21:08 发布
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分类专栏： FastAPI微服务开发全解析 文章标签： FastAPI MongoDB PyMongo
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使用非关系型数据库构建FastAPI微服务应用

1. 非关系型数据库简介

在传统的数据存储方案中，关系型数据库（RDBMS）一直占据主导地位。然而，随着互联网应用的快速发展，数据的种类和规模迅速增长，关系型数据库在某些场景下显得力不从心。这时，非关系型数据库（NoSQL）应运而生，成为处理大规模、复杂数据的理想选择。

非关系型数据库与关系型数据库的主要区别在于：
- 数据存储结构 ：关系型数据库使用表格来存储数据，表与表之间通过外键关联；而非关系型数据库则采用JSON文档、键值对、列族或图形结构来存储数据。
- 查询方式 ：关系型数据库依赖SQL语言进行查询，而非关系型数据库通常使用特定的查询语言或API。
- 扩展性 ：关系型数据库在水平扩展方面较为困难，而非关系型数据库天生具备良好的水平扩展能力，适用于分布式系统。

由于非关系型数据库的灵活性和高性能，它们在处理大量非结构化数据时表现出色，尤其是在互联网应用中，如社交媒体、电商平台和实时数据分析等领域。

2. MongoDB作为FastAPI的数据存储

MongoDB是一个流行的非关系型数据库，特别适合存储大量结构化和非结构化数据。它使用JSON文档格式存储数据，易于与现代Web应用程序集成。在FastAPI微服务应用中，MongoDB可以作为主要的数据存储解决方案，提供灵活的数据模型和高效的查询性能。

2.1 设置数据库环境

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fastapi 微服务数据库多个库
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<think>嗯，用户之前让我制定了一个Django Ninja的学习计划，现在他们问的是关于FastAPI微服务中使用多个数据库的问题。首先，我需要确认用户的需求是什么。他们可能正在转向或同时使用FastAPI来构建微服务架构，并且需要处理多个数据库的情况。这种情况下，了解如何在一个微服务中连接和管理多个数据库是关键。 用户提到“微服务数据库多个库”，可能是指在一个微服务应用中需要连接多个不同的数据库实例，或者是在微服务架构中，不同的服务各自使用自己的数据库。但根据问题的上下文，更可能是指单个微服务需要操作多个数据库，比如主从配置、分库分表，或者连接不同类型的数据库（如MySQL和MongoDB）。 接下来，我需要回忆FastAPI中如何处理多数据库连接。FastAPI本身并不限制数据库的使用，通常依赖于异步驱动如asyncpg或aiomysql，以及ORM工具如SQLAlchemy。而Tortoise ORM是一个异步ORM，支持多数据库配置，可能是一个合适的解决方案。 同时，用户可能关心如何配置多个数据库，如何在不同的模型或操作中切换数据库，以及如何处理事务和性能问题。此外，微服务中的多数据库可能涉及数据一致性、分布式事务等复杂问题，需要适当的方法论或工具支持，比如Saga模式或使用消息队列。 另外，用户可能没有明确说明他们的具体场景，比如是单一服务多数据库，还是多个服务各自有自己的数据库。需要进一步考虑可能的场景，但根据问题描述，更倾向于前者。因此，回答应涵盖配置多个数据库、动态路由、事务管理和性能优化等方面。 还要确保回答结构清晰，步骤明确，可能包括代码示例，比如使用Tortoise ORM配置多数据库，或者在路由中动态选择数据库。同时，需要提到可能的挑战和解决方案，比如数据同步、事务处理等，帮助用户全面理解。 最后，检查是否需要推荐相关工具或最佳实践，比如使用Alembic进行迁移管理，或者结合消息队列处理分布式事务。确保回答覆盖用户可能遇到的实际问题，并给出实用建议。</think>以下是关于使用FastAPI构建微服务时处理多个数据库的详细介绍，包含具体实现方案和关键注意事项： --- ### **一、多数据库场景分析** 在微服务架构中，常见多数据库需求： 1. **垂直分库**：不同业务模块使用独立数据库（如用户库、订单库） 2. **读写分离**：主库（写）+ 从库（读） 3. **混合存储**：关系型数据库（MySQL） + 非关系型数据库（MongoDB/Redis） 4. **分片存储**：数据按规则分布到多个同构数据库 --- ### **二、核心实现方案** #### **方案1：独立数据库连接（推荐）** **适用场景**：不同业务模块需要完全隔离的数据库 ```python # 配置示例（以Tortoise ORM为例） from tortoise import Tortoise async def init_db(): await Tortoise.init( db_url='mysql://user:pass@host1/db1', modules={'models': ['app.models.db1']}, _connections={'db1': 'mysql://...'} # 第一个数据库 ) await Tortoise.init( db_url='postgres://user:pass@host2/db2', modules={'models': ['app.models.db2']}, _connections={'db2': 'postgres://...'} # 第二个数据库 ) ``` #### **方案2：动态数据库路由** **适用场景**：需要根据请求上下文切换数据库 ```python from fastapi import Depends from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 创建多个数据库引擎 engine_db1 = create_async_engine("mysql+aiomysql://...") engine_db2 = create_async_engine("postgresql+asyncpg://...") # 动态选择Session def get_session(use_db: str): if use_db == "db1": return sessionmaker(engine_db1) else: return sessionmaker(engine_db2) @app.post("/items/") async def create_item( item: ItemSchema, db: AsyncSession = Depends(get_session("db1")) # 指定使用db1 ): async with db.begin(): db.add(Item(**item.dict())) return {"status": "created"} ``` #### **方案3：多数据库ORM配置（以Tortoise为例）** ```python # tortoise_config.json { "connections": { "db1": "mysql://user:pass@host/db1", "db2": "postgres://user:pass@host/db2" }, "apps": { "models": { "models": ["app.models.db1", "app.models.db2"], "default_connection": "db1" } } } ``` --- ### **三、关键实现细节** #### **1. 模型绑定不同数据库** ```python # models/db1.py from tortoise.models import Model class User(Model): id = fields.IntField(pk=True) name = fields.CharField(50) class Meta: table = "users" connection = "db1" # 显式指定连接 # models/db2.py class Product(Model): id = fields.UUIDField(pk=True) title = fields.CharField(100) class Meta: table = "products" connection = "db2" ``` #### **2. 跨数据库事务处理** ```python # 使用atomic装饰器管理跨库事务（需数据库支持XA事务） @app.post("/order") @atomic("db1", "db2") # 自定义装饰器实现 async def create_order(...): # 操作db1和db2的代码 # 任一失败都会回滚所有操作 ``` #### **3. 读写分离实现** ```python # 中间件示例 @app.middleware("http") async def db_routing(request: Request, call_next): if request.method == "GET": request.state.db = read_session # 指向从库 else: request.state.db = write_session # 指向主库 response = await call_next(request) return response ``` --- ### **四、性能优化建议** 1. **连接池配置**： ```python # SQLAlchemy示例 engine = create_async_engine( "postgresql+asyncpg://user:pass@host/db", pool_size=20, max_overflow=10 ) ``` 2. **缓存策略**： - 对读多写少的数据使用Redis缓存 - 使用`fastapi-cache`库集成缓存装饰器 3. **异步查询优化**： ```python # 使用Tortoise的prefetch_related优化关联查询 users = await User.all().prefetch_related("orders") ``` --- ### **五、常见问题解决方案** 1. **数据一致性问题**： - 使用Saga模式配合消息队列（如RabbitMQ） - 实现补偿事务逻辑 2. **分库分表挑战**： - 使用`sqlalchemy-sharding`库 - 自定义路由中间件 3. **迁移管理**： - 为每个数据库单独配置Alembic迁移目录 ```ini # alembic.ini [alembic:db1] script_location = migrations/db1 sqlalchemy.url = mysql://... [alembic:db2] script_location = migrations/db2 sqlalchemy.url = postgres://... ``` --- ### **六、推荐技术栈组合** | 组件 | 推荐选择 | |------------------|---------------------------------| | ORM | Tortoise ORM / SQLAlchemy 1.4+ | | 异步驱动 | asyncpg / aiomysql | | 连接池 | asyncpg Pool / SQLAlchemy Pool | | 分布式事务 | PostgreSQL XA / Saga Pattern | | 监控 | Prometheus + Grafana | --- 通过上述方案，可以构建支持多数据库的健壮微服务系统。建议先从独立数据库连接开始实践，逐步扩展到复杂场景。记得在开发环境使用`docker-compose`模拟多数据库环境进行测试！
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