在 ClickHouse Managed Postgres 中使用 FastAPI 和 SQLAlchemy

FastAPI 是一个异步 Python Web 框架，SQLAlchemy 则是使用最广泛的 Python ORM。在本指南中，您将定义一个带类型注解的 SQLAlchemy 模型，通过 Alembic 迁移创建对应的表，并使用 FastAPI 提供增、查、改、删 (CRUD) 端点。该应用使用 asyncpg 驱动程序，所有连接均启用 TLS，并执行完整的证书验证。

前置条件

uv 以及 Python 3.11 或更高版本。本指南已在 Python 3.13、FastAPI 0.142、SQLAlchemy 2.1、asyncpg 0.31、Alembic 1.20 和 Uvicorn 0.54 环境下测试通过。
一个 ClickHouse Cloud 账户
psql，用于创建数据库。也可以在 SQL 控制台中运行 CREATE DATABASE 语句。

创建 ClickHouse Managed Postgres 服务

在 ClickHouse Cloud 控制台中，点击 New service，然后选择 Postgres。几分钟后实例即可就绪。详细操作步骤请参阅快速入门。

获取连接详细信息

在服务的左侧边栏中点击 Connect。弹出的对话框会显示您的用户名、密码、服务器和端口，并提供 Directly / via PgBouncer 切换开关。本指南会同时用到这两种连接：

PgBouncer (端口 6432) ：供应用使用。SQLAlchemy 会在每个 Uvicorn 工作线程中维护一个连接池，而内置的 PgBouncer 可让众多工作线程和副本共享少量 Postgres 连接。它以事务池化模式运行。
直连 (端口 5432) ：供 Alembic 使用。迁移需要执行 DDL，可能耗时较长，还可能依赖会话状态，因此应直接连接 Postgres。

开启 Use SSL 并点击 Download CA certificate。您也可以在 Settings → CA Certificate 中下载。该证书为您的实例所独有，因此驱动程序可以借助它验证所连接的确实是您的服务器。开启 Use SSL 后，对话框中的 URL 会以 sslmode=verify-full&sslrootcert=... 结尾。asyncpg 不会读取这些参数，因此只需从对话框中复制密码和主机即可。CA 证书则由应用在代码中传入 (参见配置连接) 。

设置项目

创建一个项目，然后安装 FastAPI、Uvicorn、带有 asyncio extra 的 SQLAlchemy、asyncpg 和 Alembic：

uv init --bare fastapi-managed-postgres && cd fastapi-managed-postgres
uv add fastapi uvicorn "sqlalchemy[asyncio]" asyncpg alembic
mkdir app && touch app/__init__.py

要集成到现有应用中？跳过 uv init 和 mkdir 命令。在项目中运行 uv add "sqlalchemy[asyncio]" asyncpg alembic，然后继续阅读配置连接。如果您的应用通过异步 SQLAlchemy 使用 SQLite：

将 create_async_engine 调用修改为与 app/db.py 中的一致。在 migrations/env.py 中，从您自己的模块导入 Base 和模型。
从启动流程中移除 Base.metadata.create_all。Alembic 会在 Postgres 中创建您现有的表，但不会从 SQLite 迁移数据。

配置连接

将下载的 CA 证书移动到项目目录中，并重命名为 ca-certificate.pem。为应用创建一个数据库。将 <PASSWORD> 和主机地址替换为 Connect 弹窗中显示的值：

psql "postgresql://postgres:<PASSWORD>@your-instance.pg.clickhouse.cloud:5432/postgres?sslmode=verify-full&sslrootcert=ca-certificate.pem" -c "CREATE DATABASE guide_fastapi;"

CREATE DATABASE

在项目根目录中创建 .env 文件，或将这些变量添加到现有的 .env 文件中。这两个 URL 仅端口不同，均使用 postgresql+asyncpg 方案 (scheme) ，且不带任何 SSL 参数：

.env

# The app connects through PgBouncer (port 6432)
DATABASE_URL="postgresql+asyncpg://postgres:<PASSWORD>@your-instance.pg.clickhouse.cloud:6432/guide_fastapi"
# Alembic migrations connect directly to Postgres (port 5432)
DIRECT_DATABASE_URL="postgresql+asyncpg://postgres:<PASSWORD>@your-instance.pg.clickhouse.cloud:5432/guide_fastapi"
DATABASE_CA_CERT="ca-certificate.pem"

DATABASE_CA_CERT 的路径相对于执行命令时所在的目录进行解析。如果密码中包含 @、/ 或 # 等特殊字符，请对其进行 URL 编码。请勿将 .env 纳入版本控制。创建 app/db.py。该文件负责构建 TLS 设置、引擎，以及供应用其他部分共用的会话工厂：

app/db.py

import os
import ssl

from sqlalchemy.ext.asyncio import async_sessionmaker, create_async_engine
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase


def ssl_context() -> ssl.SSLContext:
    # Verifies the certificate chain against your instance's CA and checks the hostname
    context = ssl.SSLContext(ssl.PROTOCOL_TLS_CLIENT)
    context.load_verify_locations(os.environ["DATABASE_CA_CERT"])
    return context


# The app uses the PgBouncer connection (port 6432)
engine = create_async_engine(
    os.environ["DATABASE_URL"],
    connect_args={"ssl": ssl_context()},
)
SessionLocal = async_sessionmaker(engine, expire_on_commit=False)


class Base(DeclarativeBase):
    pass

使用 PROTOCOL_TLS_CLIENT 创建的 ssl.SSLContext 要求证书有效，并会校验主机名，效果等同于 sslmode=verify-full。SQLAlchemy 会通过 connect_args 将其传递给 asyncpg。

通过 connect_args 传递 CA 证书

如果未提供 ssl 参数，asyncpg 会在服务器支持 TLS 时使用 TLS，但不会验证证书。
不要将 Connect 弹窗中的 sslmode 或 sslrootcert 复制到 URL 中。SQLAlchemy 会将 URL 参数作为关键字参数传递给 asyncpg，导致连接失败并报错 TypeError: connect() got an unexpected keyword argument 'sslmode'。
在 Python 3.13 及更高版本中，ssl.create_default_context 会启用严格的 X.509 检查，因此用它创建的上下文会导致连接失败并报错 certificate verify failed: Missing Authority Key Identifier。请按示例使用 ssl.SSLContext(ssl.PROTOCOL_TLS_CLIENT) 创建上下文。
如果 CA 证书不正确，连接会失败并报错 certificate verify failed: unable to get local issuer certificate。如果主机名不匹配 (例如通过 IP 地址连接) ，则会报错 certificate verify failed: IP address mismatch。

如果您希望将 TLS 设置保留在 URL 中，或者您的应用使用同步 SQLAlchemy 会话，请改用 psycopg 驱动程序来替代 asyncpg。它基于 libpq 构建，可直接使用 Connect 弹窗中的参数，例如 postgresql+psycopg://...:5432/guide_fastapi?sslmode=verify-full&sslrootcert=ca-certificate.pem，并且同时支持 create_engine 和 create_async_engine。

定义模型

创建 app/models.py，并在其中定义一个带类型注解的 SQLAlchemy 模型：

app/models.py

from datetime import datetime

from sqlalchemy import DateTime, func
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column

from app.db import Base


class Todo(Base):
    __tablename__ = "todos"

    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    title: Mapped[str]
    done: Mapped[bool] = mapped_column(default=False)
    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
        DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
    )

运行迁移

基于 async 模板创建 Alembic 环境：

uv run alembic init -t async migrations

替换自动生成的 migrations/env.py 文件内容。新版本会加载你的模型以供 autogenerate 使用，并使用与应用相同的 TLS 设置直接连接 Postgres：

migrations/env.py

import asyncio
import os
from logging.config import fileConfig

from alembic import context
from sqlalchemy import pool
from sqlalchemy.engine import Connection
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine

import app.models  # noqa: F401 (registers the models on Base.metadata)
from app.db import Base, ssl_context

config = context.config
if config.config_file_name is not None:
    fileConfig(config.config_file_name)

target_metadata = Base.metadata


def do_run_migrations(connection: Connection) -> None:
    context.configure(connection=connection, target_metadata=target_metadata)
    with context.begin_transaction():
        context.run_migrations()


async def run_migrations() -> None:
    # Migrations use the direct connection (port 5432)
    engine = create_async_engine(
        os.environ["DIRECT_DATABASE_URL"],
        poolclass=pool.NullPool,
        connect_args={"ssl": ssl_context()},
    )
    async with engine.connect() as connection:
        await connection.run_sync(do_run_migrations)
    await engine.dispose()


asyncio.run(run_migrations())

Alembic 会忽略 alembic.ini 中的占位值 sqlalchemy.url，因为 env.py 会自行创建引擎。根据模型生成迁移脚本，然后执行迁移：

uv run --env-file .env alembic revision --autogenerate -m "create todos"
uv run --env-file .env alembic upgrade head

INFO  [alembic.runtime.migration] Context impl PostgresqlImpl.
INFO  [alembic.runtime.migration] Will assume transactional DDL.
INFO  [alembic.runtime.plugins] setting up autogenerate plugin alembic.autogenerate.schemas
INFO  [alembic.runtime.plugins] setting up autogenerate plugin alembic.autogenerate.tables
INFO  [alembic.runtime.plugins] setting up autogenerate plugin alembic.autogenerate.types
INFO  [alembic.runtime.plugins] setting up autogenerate plugin alembic.autogenerate.constraints
INFO  [alembic.runtime.plugins] setting up autogenerate plugin alembic.autogenerate.defaults
INFO  [alembic.runtime.plugins] setting up autogenerate plugin alembic.autogenerate.comments
INFO  [alembic.autogenerate.compare.tables] Detected added table 'todos'
Generating /path/to/fastapi-managed-postgres/migrations/versions/9b8d29f05361_create_todos.py ...  done
INFO  [alembic.runtime.migration] Context impl PostgresqlImpl.
INFO  [alembic.runtime.migration] Will assume transactional DDL.
INFO  [alembic.runtime.migration] Running upgrade  -> 9b8d29f05361, create todos

检查 migrations/versions 目录中生成的文件，并将其与代码一同提交。Alembic 会在 alembic_version 表中记录已应用的修订版本。之后每次修改模型，都需要重新运行 revision --autogenerate 和 upgrade head。

添加 API 端点

创建 app/main.py。每个请求都会通过 FastAPI 依赖项获取独立的 AsyncSession，应用关闭时，引擎的连接池也会随之关闭：

app/main.py

from collections.abc import AsyncIterator
from contextlib import asynccontextmanager
from datetime import datetime
from typing import Annotated

from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel, ConfigDict
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession

from app.db import SessionLocal, engine
from app.models import Todo


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI) -> AsyncIterator[None]:
    yield
    await engine.dispose()


app = FastAPI(lifespan=lifespan)


async def get_session() -> AsyncIterator[AsyncSession]:
    async with SessionLocal() as session:
        yield session


Session = Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)]


class TodoCreate(BaseModel):
    title: str


class TodoUpdate(BaseModel):
    title: str | None = None
    done: bool | None = None


class TodoOut(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(from_attributes=True)

    id: int
    title: str
    done: bool
    created_at: datetime


async def get_todo_or_404(session: AsyncSession, todo_id: int) -> Todo:
    todo = await session.get(Todo, todo_id)
    if todo is None:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Todo not found")
    return todo


@app.get("/todos", response_model=list[TodoOut])
async def list_todos(session: Session):
    result = await session.scalars(select(Todo).order_by(Todo.id))
    return result.all()


@app.post("/todos", response_model=TodoOut, status_code=201)
async def create_todo(body: TodoCreate, session: Session):
    todo = Todo(title=body.title)
    session.add(todo)
    await session.commit()
    return todo


@app.get("/todos/{todo_id}", response_model=TodoOut)
async def read_todo(todo_id: int, session: Session):
    return await get_todo_or_404(session, todo_id)


@app.patch("/todos/{todo_id}", response_model=TodoOut)
async def update_todo(todo_id: int, body: TodoUpdate, session: Session):
    todo = await get_todo_or_404(session, todo_id)
    for field, value in body.model_dump(exclude_unset=True).items():
        setattr(todo, field, value)
    await session.commit()
    return todo


@app.delete("/todos/{todo_id}", status_code=204)
async def delete_todo(todo_id: int, session: Session) -> None:
    await session.delete(await get_todo_or_404(session, todo_id))
    await session.commit()

SQLAlchemy 会将每个会话中的语句放在同一个事务中执行，该事务在调用 session.commit 时结束。会话关闭时，所有未提交的操作都会被回滚。执行 INSERT 时，SQLAlchemy 会通过 RETURNING 读回生成的 id 和 created_at，因此 create_todo 无需再额外执行一次查询。

运行与验证

启动应用：

uv run --env-file .env uvicorn app.main:app --port 3112

INFO:     Started server process [86235]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:3112 (Press CTRL+C to quit)

在另一个终端中，创建两个待办事项，将第一个标记为已完成，然后删除第二个：

curl -X POST localhost:3112/todos -H 'content-type: application/json' -d '{"title": "Try FastAPI"}'
curl -X POST localhost:3112/todos -H 'content-type: application/json' -d '{"title": "Write a migration"}'
curl -X PATCH localhost:3112/todos/1 -H 'content-type: application/json' -d '{"done": true}'
curl -X DELETE localhost:3112/todos/2

{"id":1,"title":"Try FastAPI","done":false,"created_at":"2026-10-01T14:20:39.315984Z"}
{"id":2,"title":"Write a migration","done":false,"created_at":"2026-10-01T14:20:39.520672Z"}
{"id":1,"title":"Try FastAPI","done":true,"created_at":"2026-10-01T14:20:39.315984Z"}

DELETE 请求返回 204 No Content。如果请求的 todo 不存在，则返回 404：

curl -i localhost:3112/todos/2

HTTP/1.1 404 Not Found
date: Thu, 01 Oct 2026 14:20:39 GMT
server: uvicorn
content-length: 27
content-type: application/json

{"detail":"Todo not found"}

在浏览器中打开 http://localhost:3112/todos 可列出剩余的待办事项；打开 http://localhost:3112/docs 则可在 FastAPI 的交互式 API 文档中试用各个端点。要确认直连使用的是经过验证的 TLS，请使用与应用相同的 TLS 设置查询 pg_stat_ssl：

uv run --env-file .env python -c "
import asyncio, os
from sqlalchemy import text
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine
from app.db import ssl_context

async def main():
    engine = create_async_engine(os.environ['DIRECT_DATABASE_URL'], connect_args={'ssl': ssl_context()})
    async with engine.connect() as conn:
        result = await conn.execute(text('SELECT ssl, version FROM pg_stat_ssl WHERE pid = pg_backend_pid()'))
        print(result.one())
    await engine.dispose()

asyncio.run(main())
"

(True, 'TLSv1.3')

要在控制台中查看数据，请在服务的左侧边栏中打开 SQL 控制台，依次展开 guide_fastapi 和 public，然后点击 todos 表。旁边的 alembic_version 表保存着迁移历史记录。todos 表中只剩下一行数据：

id	title	done	created_at
1	Try FastAPI	true	2026-10-01 14:20:39.315984+00

按 Ctrl+C 停止应用。

使用 PgBouncer

使用默认的 asyncpg 和 SQLAlchemy 设置时，应用可以通过 PgBouncer 正常运行：

asyncpg 会将每个查询作为协议层的命名预处理语句执行，SQLAlchemy 则为每个连接最多缓存 100 条此类语句。内置的 PgBouncer 在事务池化模式下支持这些语句，而且 asyncpg 通过协议层的 Close 消息 (而非 SQL DEALLOCATE) 释放它们。因此无需设置 statement_cache_size=0，也无需自定义 prepared_statement_name_func。如果您仍要关闭 asyncpg 的语句缓存，还需在 URL 中添加 prepared_statement_cache_size=0，以同时关闭 SQLAlchemy 的缓存。
通过 SET 设置的会话设置 (例如 search_path) 不会延续到下一个事务，还可能泄漏给其他客户端。请改为在事务内使用 SET LOCAL。
pg_stat_ssl 反映的是 PgBouncer 与 Postgres 之间的连接，因此通过端口 6432 连接时，上文的 TLS 检查会返回 (False, None)。但应用到 PgBouncer 的连接仍会经过验证：使用错误的 CA 证书时，连接同样会失败。
Alembic 不使用 advisory 锁，且每次 upgrade 都在单个事务中执行，因此同样可以通过 PgBouncer 运行。不过对于耗时较长的迁移，直连仍是更好的选择。

更改列的类型PgBouncer 会在其到 Postgres 的连接上保留预处理语句。如果迁移更改了某个查询所返回列的类型 (例如从 integer 改为 bigint) ，该查询通过 PgBouncer 执行时就会报错 InvalidCachedStatementError: cached statement plan is invalid due to a database schema or configuration change，即使使用新连接也不例外，直到 PgBouncer 替换其到 Postgres 的连接为止。要解决此问题，请通过直连、以应用所用的同一用户身份，关闭 PgBouncer 到该数据库的 Postgres 连接。由于 PgBouncer 在本地连接 Postgres，其连接没有 client_addr，因此该查询不会影响直连。之后 PgBouncer 会建立新连接；在 SQLAlchemy 刷新缓存之前，每个池化的应用连接可能还会再失败一次：

SELECT pg_terminate_backend(pid) FROM pg_stat_activity
WHERE datname = 'guide_fastapi' AND usename = current_user
  AND client_addr IS NULL AND backend_type = 'client backend'
  AND pid <> pg_backend_pid();

添加列不会引发此问题，因为 SQLAlchemy 会显式列出所查询的列。

后续步骤

连接：连接字符串、PgBouncer 和 TLS
设置：Postgres 和 PgBouncer 参数，例如 max_connections
只读副本：通过第二个引擎将只读查询路由到副本
安全：IP 访问列表和私网连接

入门

功能

指南

定价

ClickHouse 集成

迁移

监控

常见问题

在 ClickHouse Managed Postgres 中使用 FastAPI 和 SQLAlchemy

前置条件

创建 ClickHouse Managed Postgres 服务

获取连接详细信息

设置项目

配置连接

定义模型

运行迁移

添加 API 端点

运行与验证

使用 PgBouncer

后续步骤

​前置条件

​创建 ClickHouse Managed Postgres 服务

​获取连接详细信息

​设置项目

​配置连接

​定义模型

​运行迁移

​添加 API 端点

​运行与验证

​使用 PgBouncer

​后续步骤

前置条件

创建 ClickHouse Managed Postgres 服务

获取连接详细信息

设置项目

配置连接

定义模型

运行迁移

添加 API 端点

运行与验证

使用 PgBouncer

后续步骤