使用 SQLAlchemy 进行数据缓存

2023-04-05 00:00:00 sqlalchemy 数据缓存

使用 SQLAlchemy 进行数据缓存可以提高数据读取速度，降低数据库负载，优化应用程序性能。下面是一个简单的示例，演示如何使用 SQLAlchemy 进行数据缓存。

首先，我们需要安装 SQLAlchemy：

pip install SQLAlchemy

接下来，我们需要定义一个模型类，用于表示缓存数据：

from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, Text, DateTime
from sqlalchemy.orm import declarative_base

Base = declarative_base()

# 定义缓存数据模型
class CacheData(Base):
    __tablename__ = 'cache_data'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    key = Column(String(255))
    value = Column(Text)
    created_at = Column(DateTime)

然后，我们需要初始化一个 Session 对象，用于与数据库建立连接：

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine

# 初始化数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hostname/databasename?charset=utf8mb4')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

接下来，我们可以编写一个函数，用于从数据库中获取缓存数据。如果缓存不存在或已过期，则返回 None：

from datetime import datetime, timedelta

def get_cache_data(key, expire_seconds=None):
    cache_data = session.query(CacheData).filter(CacheData.key == key).first()
    if cache_data is None:
        return None

    if expire_seconds is not None:
        if cache_data.created_at < datetime.now() - timedelta(seconds=expire_seconds):
            return None

    return cache_data.value

最后，我们可以编写一个函数，用于将数据存储到缓存中。如果缓存已存在，则更新该缓存数据：

def set_cache_data(key, value):
    cache_data = session.query(CacheData).filter(CacheData.key == key).first()
    if cache_data is None:
        cache_data = CacheData(key=key, value=value, created_at=datetime.now())
        session.add(cache_data)
    else:
        cache_data.value = value
        cache_data.created_at = datetime.now()

    session.commit()

现在，我们可以通过 get_cache_data 和 set_cache_data 函数进行数据缓存了。例如，以下代码将 “pidancode.com” 缓存 10 秒：

set_cache_data('pidancode', 'pidancode.com')
print(get_cache_data('pidancode', 10))  # 输出 "pidancode.com"
time.sleep(11)
print(get_cache_data('pidancode', 10))  # 输出 None，缓存已过期

以上是一个简单的演示示例，实际应用中，需要根据具体情况和业务需求来设计缓存策略，并灵活使用 SQLAlchemy 提供的查询、过滤和排序等各种功能来进行查询和更新操作。

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