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• SqlAlchemy使用教程(一) 原理与环境搭建
• SqlAlchemy使用教程(二) 入门示例及编程步骤
• SqlAlchemy使用教程(三) CoreAPI访问与操作数据库详解
• SqlAlchemy使用教程(四) MetaData 与 SQL Express Language 的使用
• SqlAlchemy使用教程(五) ORM API 编程入门
• SqlAlchemy使用教程(六) – ORM 表间关系的定义与CRUD操作

注：本章要求熟悉Python异步编程的基础知识

1、SqlAlchemy 异步编程基础

1.1 异步访问数据的优点

• 当数据库访问较频繁时，异步编程可以明显提高运行效率。
• 可以配合FastAPI 等异步框架，用异步访问使用SqlAlchemy，充分发挥异步框架的优势 。

SqlAlchmy 1.4 提供了Core层的异步接口， 2.0提供了 异步ORM接口

1.2 编程环境准备

(1) 安装异步依赖库

sqlalchemy 的异步接口基于 greenlet，在setuptools配置中为可选安装，

安装异步
pip install sqlalchemy[asyncio]

或者自已在setup.py 中查找greenlet版本号，手工
pip install greenlet==xx.yy.zz

(2)安装数据库的异步驱动。

pip install aiosqlite

以下是常见数据库的异步驱动库
sqlite3 :

• aiosqlite

mysql:

• aiomysql。
• asyncmy: 这是1个支持 MySQL/MariaDB 的高性能异步库

PostgreSQL:

• aiopg,
• asyncpg:
• asyncpgsa: 是asyncpg库的封装，适用于Sqlalchemy.

2、Core Async API

Core API层的异步，首先通过 create_async_engine() 创建1个异步AsyncEngine对象，该对象提供异步连接AsyncEngine.connect() ， 或者通过上下文使用AsyncEngine.begin()创建的连接。
同时，还提供了AsyncConnection.run_sync() 用于执行一些内部的同步方法，如 MetaData.create_all()。

下面我们通过实现来查看1个完整过程

import asyncio
from sqlalchemy import Column, MetaData, select, String, Table
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_enginemeta = MetaData()
t1 = Table('tb1',meta,Column('name', String(50), primary_key=True),Column('profile', String(50), nullable=True),
)async def main():engine = create_async_engine("sqlite+aiosqlite:///:memory:")async with engine.begin() as conn:await conn.run_sync(meta.create_all)await conn.execute(t1.insert(), [{"name": "some name 1", 'profile': 'some profile 1'},{"name": "some name 2", 'profile': 'some profile 2'}])async with engine.begin() as conn:result = await conn.execute(select(t1).where(t1.c.name == "some name 1"))print(result.fetchall())await engine.dispose()
asyncio.run(main())

异步流式查询

使用AsyncConnection.stream() 执行SQL, 返回AsyncResult对象。

async with engine.connect() as conn:async_result = await conn.stream(select(t1))async for row in async_result:print("row: %s" % (row,))

3、异步ORM 编程API

3.1 异步ORM API介绍

ORM的异步接口主要由AsyncSession 类来提供。
AsyncSession对象由async_sessionmaker() 工厂方法来创建。
注意：1个AsyncSession 实例只能用在1个coroutine 内。 每个协程要使用不同的AsyncSession对象。

async_session = async_sessionmaker(async_engine, expire_on_commit=False)

手动关闭AsyncSession对象，
AsyncSession.close()

异步执行SQL操作
AsyncSession.execute()
AsyncSession.scalars()

对于具有relation 关系的表的操作，同步模式下存在由lazy load 带来的Implicit IO，异步模式下不支持lazy load.

3.2 完整示例

import asyncio
from typing import List
from sqlalchemy import ForeignKey, select, String, Integer
from sqlalchemy.ext.asyncio import (create_async_engine,async_sessionmaker,AsyncSession,AsyncAttrs)
from sqlalchemy.orm import (DeclarativeBase,Mapped,mapped_column,relationship,selectinload)class Base(DeclarativeBase):passclass User(Base):__tablename__ = "user"id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)name: Mapped[str] = mapped_column(String(30))age: Mapped[int] = mapped_column(Integer())company_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("company.id"))company: Mapped["Company"] = relationship(back_populates="users")class Company(Base):__tablename__ = "company"id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)name: Mapped[str] = mapped_column(String(30))users: Mapped[List[User]] = relationship()async def insert_data(async_session: async_sessionmaker[AsyncSession]) -> None:async with async_session() as session:async with session.begin():session.add_all([Company(name="Baidu", users=[]),Company(name="Alibaba", users=[]),User(name='Tom', age=21, company_id=1),User(name='Jerry', age=22, company_id=2),User(name='Jack', age=23, company_id=1),])async def main() -> None:engine = create_async_engine("sqlite+aiosqlite:///:memory:", echo=False)async_session = async_sessionmaker(engine, expire_on_commit=False)# 创建表async with engine.begin() as conn:await conn.run_sync(Base.metadata.create_all)# 使用异步协程插入数据await asyncio.gather(insert_data(async_session))# await insert_data(async_session)  # 或者直接执行 # 查询User表数据，联合查询Company表数据async with async_session() as session:stmt = select(User, Company).join(User.company).order_by(User.name)result = await session.execute(stmt)for row in result.scalars():print(row.id, row.name, row.age, row.company.name)# 查询 Company 数据，反向查询User表数据print("查询 Company 数据，反向查询User表数据")async with async_session() as session:stmt = select(Company).options(selectinload(Company.users))result = await session.execute(stmt)for row in result.scalars():print(row.id, row.name)for user in row.users:print('\t', user.id, user.name, user.age)await engine.dispose()asyncio.run(main())

执行上述代码，输出为：

output 
3 Jack 23 Baidu
2 Jerry 22 Alibaba
1 Tom 21 Baidu
查询 Company 数据，反向查询User表数据
1 Baidu1 Tom 213 Jack 23
2 Alibaba2 Jerry 22

说明：

• User表定义有外键字段，与company是1对1对多关系，查询User表时，如果希望同时获得 Company表数据，应使用联合查询。
• 查询Company表中，反向查询 User表数据，须处理懒加载问题,参考下一节.

3.3 关系查询中懒加载问题

如果A, B之间存在1对多关系, B中的外键指向A，SqlAlchemy在查询 A表的数据后，如果设置了反向查询字段，默认 SqlAlchemy会对关联表隐式地发送查询请求。由于这个I/O是同步的，因此 AsyncSession是不支持此操作。会Block此操作。

有两种解决办法：

方法一：引入AsyncAttrs Mixin混入类

from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncAttrsclass Base(AsyncAttrs, DeclarativeBase):   # Base引入AsyncAttrspass
# 表A与B之间存在外键关系。 
class A(Base):__tablename__ = "a"# ... rest of mapping ...bs: Mapped[List[B]] = relationship()  # 反射查询关系class B(Base):__tablename__ = "b"a_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("a.id"))# ... rest of mapping ...

A的 bs属性查询时是lazy load,将被做为 AsyncAttrs来处理，阻止其发磅IO
联合查询时，要手工用异步方式执行查询操作

a1 = (await session.scalars(select(A))).one()
for b1 in await a1.awaitable_attrs.bs:print(b1)

方式2： 用异步eager load加载关系表数据
如果不使用AsyncAttrs 方式，可用 eager load 来解决：
最常用eager load方法为selectinload() ，其与select()形成链式调用

stmt = select(A).options(selectinload(A.bs))
result = wait session.scalars(stmt)
for r in result: print(r.id, r.data, r.bs) 

注意：

• 当A构建新对象时，对bs总是赋个空值, 如 A(bs=[], data="a2")

3.4 运行同步方法

如同上一节提到，Core API 的 AsyncConnection对象提供了run_sync()方法运行同步方法，同样ORM API中，AsyncSession对象也提供了run_sync() 执行同步方法。

await session.run_sync(fetch_and_update_objects)    # fetch_and_update_objects() 是1个同步方法