问题Sqlalchemy 可以很方便地做ORMapping，把数据库记录映射为业务实体类的实例，例如下面这样： {代码...} 但这种实例不方便序列化，比如要想在 Flask Web Service 接口中返回这个对象： {代码...} 或者是直接转 JSON 字符串： {代码...} 都会报错：Object of type Student is not JSON serializable。方法在网上搜的话...

由于不同数据库对这种 upsert 的实现机制不同，Sqlalchemy 也就不再试图做一致性的封装了，而是提供了各自的方言 API，具体到 Mysql，就是给 insert statement ，增加了 on_duplicate_key_update 方法。

这个问题已经困扰我一段时间了，对于大量数据的插入或更新，批量操作肯定比每条记录调用一次快得多，新数据可以用 insert 批量插入，老数据可以用 replace into 批量更新。但如果不知道数据是否存在（是否有唯一key和数据库中已有记录重复）想在一批数据库中，插入新记录，更新老记录怎么办？之前甚至想过封装一个函数，...

日常的业务系统，跟用户相关的操作数据，或者日志记录，往往会越来越多，而早期数据的查询需求没有那么强，就可以进行归档处理——作为冷数据保存，并从在线数据库中删除。

假设某数据表有1亿条记录，都需要导出，或者做业务数据处理，用OR Mapping一次性读入内存显然是不可能的，那么显然要分段处理。常见的分段方式，是通过offset+limit来指定返回的记录窗口（flask-sqlalchemy直接提供了paginate对象实现分页，应该是对offset+limit的封装）。这种方式很直观，但缺点也很明显：每一段的都重...

Mysql从5.0以后，索引的使用就相当智能了，甚至还支持索引聚合（一次查询使用多条索引），但昨天一次业务查询中，一条where子句(例如 where user_id=1000)明明可以使用联合索引，把扫描行限制在数千范围内的select语句，竟然使用了全主键索引扫描，导致花费将近40s秒才返回结果集。更神奇的是，该where子句只有特定的数...

使用Python做web开发，OR Mapping的部分，通常会用到Sqlalchemy，它是一个相对重量级的数据库封装层，提供了丰富的调用接口。