基于ORM的烧瓶数据库设计

Question

我正在设计一个股票货币应用程序，并为此创建了一个数据库。我先搜索了我的问题，这里，但回答者让我在这里问同样的问题。

flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy()


class Stock_Data(db.Model):
    __tablename__ = 'stock_datas'
    # Column names start with capital letter for convention to use data easier (for now)
    id = db.Column(db.Integer(), primary_key=True)
    Date = db.Column(db.DateTime, nullable=False)
    Open = db.Column(db.Float(), nullable=False)
    High = db.Column(db.Float(), nullable=False)
    Low = db.Column(db.Float(), nullable=False)
    Currency_Close = db.Column(db.Float(), nullable=False)
    Volume = db.Column(db.Integer(), nullable=False)

    # Foreign Key
    stock_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('stocks.id'))

    # Foreign Attribute To Reach
    stock = db.relationship('Stock', backref='Stock_Data', primaryjoin='Stock_Data.stock_id==Stock.id', lazy=True)


class Stock(db.Model):
    __tablename__ = 'stocks'
    id = db.Column(db.Integer(), primary_key=True)
    symbol = db.Column(db.String(10), unique=True)
    name = db.Column(db.String(50), unique=True)
    sector = db.Column(db.String(10), nullable=True)
    currency = db.Column(db.String(3), nullable=False)


class Parity_Data(db.Model):
    __tablename__ = 'parity_datas'
    id = db.Column(db.Integer(), primary_key=True)
    Parity_Close = db.Column(db.Float())
    Date = db.Column(db.DateTime, nullable=False)

    # Foreign Key
    parity_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('parities.id'))

    # Foreign Attribute To Reach
    parity = db.relationship('Parity', backref='Parity_Data', primaryjoin='Parity_Data.parity_id==Parity.id', lazy=True)


class Parity(db.Model):
    __tablename__ = 'parities'
    id = db.Column(db.Integer(), primary_key=True)
    parity_name = db.Column(db.String(8), unique=True)

我创建了这个数据库设计--所有的类都在单独的文件中。Sotck与Stock_Data (1-N)相关，奇偶度与Parity_Data (1-N)相关。

我正在建立股票和平价之间的联系

string_stock = 'APPL'
stock = session.query(Stock).filter(Stock.symbol == str(string_stock).upper()).first()
stock_data = session.query(Stock_Data).filter(Stock_Data.stock_id == stock.id).all()
parity = session.query(Parity).filter(Parity.parity_name.endswith(stock.currency)).first()
parity_data = session.query(Parity_Data).filter(Parity_Data.parity_id==parity.id).all()

通过这种方法，我可以分别获取所有的stock_data和parity_data。但是，当我试图合并stock_data和parity_data时，我会得到两个列表，因此不能合并。在那之后，我试过

data_joined_on_time = session.query(Stock_Data).join(Parity_Data, Stock_Data.Date == Parity_Data.Date).all()
dir(session.query(Stock_Data).join(Parity_Data, Stock_Data.Date == Parity_Data.Date).all()[0])  

这个方法连接数据，但是属性：电流_关闭，日期，高，低，打开，音量，class“，”delattr“，”dict“，”dir“，”doc“，”eq“，”format“，”ge“，”getattribute“，”gt“，”hash“，”init“，”init“，”le“，”lt“，”mapper“，”module“，”ne“，”new“，”reduce“，”reduce“，”repr“，”setattr“，”sizeof“，”str“，”subclasshook“，”table“，”tablename“，“弱引用”、“_德克_班级_登记处”、“_sa_班级_经理”、‘_sa_实例_状态’、id‘、’元数据‘，’查询‘，’查询‘_类，股票，股票_id’

没有任何关于Parity_Data的部分。

我的问题包括两部分：

1. 我想不出另一种方法对我的数据库design.Is我的数据库设计不正确？
2. 有办法将这两者(stock_data和parity_data)通过SQLAlchemy合并吗？我想先过滤和加入it.后，如果没有办法，我将合并他们的熊猫数据，但首先，我想尝试在SQLAlchemy上。

Answer 1

最后，我用了熊猫。

df = pandas.read_sql_query("""My join query""")

这一切都解决了我的问题。