Как использовать несколько баз данных с помощью Django и SQLAlchemy

Описание:

У меня есть Django-приложение, которое в настоящее время хранит данные для нескольких брендов в одной базе данных. Данные каждого бренда, включая данные пользователей и соответствующую информацию, хранятся в отдельных таблицах в этой базе данных. Однако теперь мне необходимо перевести приложение на использование отдельных баз данных для каждого бренда.

Текущая установка:

Одна база данных, содержащая таблицы для нескольких брендов. Информация о пользователях и соответствующие данные для каждого бренда хранятся в отдельных таблицах в этой базе данных.

Желаемая установка:

Отдельные базы данных для каждого бренда. Информация о пользователях и соответствующие данные для каждого бренда хранятся в соответствующих базах данных.

Используемые инструменты:

Django для веб-фреймворка. SQLAlchemy для ORM баз данных. Alembic для миграции баз данных.

Ключевые вопросы:

  1. Как настроить Django на использование отдельных баз данных для каждого бренда?
  2. Какие изменения нужно внести в модели SQLAlchemy для поддержки новой структуры базы данных?
  3. Как следует выполнять миграцию базы данных с помощью Alembic, чтобы обеспечить плавный переход к новой структуре?
  4. Есть ли какие-либо лучшие практики или потенциальные подводные камни, о которых я должен знать в процессе миграции?

В настоящее время я использую простую технику для подключения одной базы данных.

engine = create_engine(<Database URL>)
session = scoped_session(sessionmaker(bind=engine, autocommit=True))
Base.metadata.create_all(engine)

Любое руководство, примеры или ресурсы будут очень признательны. Спасибо!

В Django вы можете настроить несколько баз данных, изменив параметр DATABASES в файле settings.py. Вы можете указать базу данных для каждого бренда, добавив новую пару ключ-значение в словарь DATABASES. Ключом будет псевдоним базы данных, а значением - словарь, содержащий параметры конфигурации базы данных.

Например:

DATABASES = {
    'brand_one': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',
        'NAME': 'brand_one_db',
        'USER': 'mydatabaseuser',
        'PASSWORD': 'mypassword',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '5432',
    },
    'brand_two': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',
        'NAME': 'brand_two_db',
        'USER': 'mydatabaseuser',
        'PASSWORD': 'mypassword',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '5432',
    },
    # etc
}

Django по умолчанию использует базу данных "по умолчанию", но вы можете указать базу данных при запросе к моделям с помощью метода using().

Например:

Brand.objects.using('brand_one').all()

Для SQLAlchemy вам потребуется создать несколько создателей сессий, по одному для каждой базы данных бренда. Вы можете хранить эти создатели сессий в словаре и обращаться к ним по мере необходимости.

Например:

session_makers = {
    'brand_one': scoped_session(sessionmaker(bind=create_engine(<brand_one_db_url>), autocommit=True)),
    'brand_two': scoped_session(sessionmaker(bind=create_engine(<brand_two_db_url>), autocommit=True)),
    # etc
}

А затем вы можете получить доступ к сессии для конкретного бренда следующим образом:

session = session_makers['brand_one']

Для Alembic необходимо настроить несколько окружений, по одному для базы данных каждого бренда. Это можно сделать, создав отдельный файл alembic.ini для каждой базы данных и указав соответствующий url SQLAlchemy для каждой из них. Затем вы можете запустить команду alembic с опцией -n, чтобы указать окружение.

Например:

alembic -n brand_one upgrade head

Чтобы обеспечить обновление всех таблиц брендов при изменении столбца или добавлении нового, можно создать базовую модель с общими полями, и чтобы все ваши модели брендов наследовались от этой базовой модели. Таким образом, любые изменения, внесенные в базовую модель, будут отражены во всех моделях брендов.

Что касается лучших практик, то перед переносом реальных данных обязательно тщательно протестируйте новую настройку с помощью фиктивной базы данных. Кроме того, сохраните резервную копию исходной базы данных на случай, если что-то пойдет не так.

Что касается возможных подводных камней, то имейте в виду, что такая настройка может усложнить работу с базой данных, поскольку вам придется указывать базу данных каждый раз, когда вы выполняете запрос. Кроме того, вам придется управлять несколькими соединениями с базой данных, что может привести к увеличению потребления ресурсов.

Вернуться на верх