FastAPI本身是一个高性能的Web框架，它并不直接支持数据库操作，但可以通过集成各种数据库库来与各种数据库进行交互。FastAPI支持几乎所有的关系型数据库和非关系型数据库，这主要取决于你选择的数据库库（如ORM库）以及相应的数据库驱动。以下是一些FastAPI常用支持的数据库及其相关库：
关系型数据库
- PostgreSQL：
- 可以通过SQLAlchemy、Tortoise ORM等ORM库与FastAPI集成。
- 对于异步数据库访问，可以使用asyncpg作为PostgreSQL的异步驱动程序。
- MySQL：
- 同样可以使用SQLAlchemy作为ORM库，但需要通过pymysql或mysqlclient等库来连接MySQL数据库。
- SQLite：
- 非常适合小型项目和原型开发，因为它是一个轻量级的、文件型的数据库，不需要运行一个独立的服务器进程。
- 可以直接使用SQLAlchemy等ORM库进行操作。
- Oracle：
- FastAPI可以通过SQLAlchemy等ORM库与Oracle数据库进行交互。
- 需要安装相应的Oracle数据库驱动，如cx_Oracle。
- Microsoft SQL Server：
- 也可以使用SQLAlchemy等ORM库进行操作，但需要安装pyodbc或pymssql等库来连接SQL Server数据库。
非关系型数据库
- MongoDB：
- FastAPI可以通过MongoEngine、Motor等库与MongoDB进行交互。
- Motor是一个异步的MongoDB Python驱动程序，与FastAPI的异步特性非常契合。
- Redis：
- 虽然Redis通常被视为一个内存中的数据结构存储，但它也可以用于缓存和消息传递等场景。
- FastAPI可以通过aioredis等库与Redis进行异步交互。
数据库库的选择
- SQLAlchemy：
- 是一个非常流行的ORM库，它提供了丰富的功能，如模型定义、关系映射、会话管理等。
- 它支持多种数据库后端，并且可以与FastAPI无缝集成。
- Tortoise ORM：
- 是一个专为Python设计的异步ORM库，提供了与Django ORM类似的使用体验。
- 它与FastAPI的异步特性完美契合，适合需要高并发处理的场景。
- Pydantic：
- 虽然不是数据库库，但它在FastAPI中扮演着重要的角色，用于数据验证和序列化。
- 它与SQLAlchemy等ORM库结合使用，可以进一步提升数据处理的效率和安全性。
综上所述，FastAPI支持多种数据库，具体取决于你选择的数据库库以及相应的数据库驱动。在选择时，你需要考虑项目的具体需求、数据库的性能特点以及开发团队的熟悉程度等因素。
