在model里写完表结构怎么绑定数据库

在将模型绑定到数据库之前，你需要确保你的数据库已经创建好了。接下来，你需要在你的应用程序中配置数据库连接。在 Django 中，你可以在 `settings.py` 文件中进行数据库的配置。

在该文件中，你需要设置 `DATABASES` 字典的值，以指定数据库的连接参数，如下所示：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'database_name',
        'USER': 'username',
        'PASSWORD': 'password',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '3306',
    }
}

在这里，你需要将 `ENGINE` 值设置为你所使用的数据库引擎的名称，如 MySQL、PostgreSQL 等。然后，你需要指定数据库的名称、用户名、密码、主机名和端口号等连接参数。

在配置好数据库连接后，你需要运行以下命令将模型与数据库绑定：

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

第一个命令 `makemigrations` 会生成一个用于数据库迁移的 Python 脚本，而第二个命令 `migrate` 则会将该脚本应用到数据库中。这样，你的模型就与数据库成功地绑定了。

相关问题

flask里在model里写完表结构怎么绑定数据库

在 Flask 中，你可以使用 SQLAlchemy 库来操作数据库。在将模型绑定到数据库之前，你需要确保你的数据库已经创建好了。接下来，你需要在你的应用程序中配置数据库连接。

在 Flask 中，你可以在 `app.py` 或者 `config.py` 文件中进行数据库的配置。在该文件中，你需要设置 `SQLALCHEMY_DATABASE_URI` 变量的值，以指定数据库的连接参数，如下所示：

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://username:password@localhost/database_name'
db = SQLAlchemy(app)

在这里，你需要将 `SQLALCHEMY_DATABASE_URI` 变量设置为你所使用的数据库的连接字符串，其中包括用户名、密码、主机名、端口号和数据库名称等连接参数。

在配置好数据库连接后，你需要在你的模型文件中导入 `db` 对象，然后创建对应的表格：

from app import db

class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(80), nullable=False)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)

    def __repr__(self):
        return '<User %r>' % self.name

这个例子中，我们创建了一个名为 `User` 的模型，它继承自 `db.Model`，并定义了三个属性 `id`、`name` 和 `email`。在每个属性上，我们使用 `db.Column()` 定义该属性在数据库中的数据类型和约束。

最后，你需要在你的 Flask 应用程序中运行以下命令，以创建数据库表格：

from app import db

db.create_all()

这样，你的模型就与数据库成功地绑定了。

flowable 数据库表结构

Flowable的数据库表结构可以分为以下几个部分：

1. ACT_GE_* (通用数据表)：包含二进制数据表（ACT_GE_BYTEARRAY）和属性数据表（ACT_GE_PROPERTY）\[2\]。二进制数据表用于存储通用的流程定义和流程资源，而属性数据表用于存储一些通用的属性信息。

2. ACT_RE_* (流程定义表)：包含流程设计模型部署表（ACT_RE_MODEL）、部署信息表（ACT_RE_DEPLOYMENT）和流程定义数据表（ACT_RE_PROCDEF）\[2\]。流程设计模型部署表用于存储流程设计模型的部署信息，部署信息表用于存储流程部署的相关信息，而流程定义数据表用于存储流程定义的详细信息。

3. ACT_HI_* (流程历史记录表)：包含历史任务实例表（ACT_HI_TASKINST）、历史节点表（ACT_HI_ACTINST）、历史流程人员表（ACT_HI_IDENTITYLINK）和历史流程实例表（ACT_HI_PROCINST）\[2\]。这些表用于存储流程执行的历史相关数据，如任务实例、节点信息、流程人员和流程实例等。

4. ACT_RU_* (运行实例表)：包含运行时流程执行实例表（ACT_RU_EXECUTION）、运行时流程人员表（ACT_RU_IDENTITYLINK）和运行时任务节点表（ACT_RU_TASK）\[2\]。这些表用于存储流程执行期间的运行时数据，如流程实例、任务节点和流程人员等。

总体而言，Flowable的数据库表结构按照命名规则分为通用数据表、流程定义表、流程历史记录表和运行实例表\[1\]\[2\]\[3\]。这些表的设计旨在支持流程的定义、执行和历史记录等功能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Flowable 数据库表结构](https://blog.csdn.net/qq_37577146/article/details/120484042)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Flowable引擎（一）——表结构](https://blog.csdn.net/qq_42685588/article/details/109591528)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]