嘿，你的方向完全没错——SQLAlchemy的binds机制就是用来处理这种多数据库场景的核心方案，大概率是配置细节没捋顺，我给你拆解成实操步骤，一步步来就能搞定：

你需要给两个数据库分别创建独立的连接引擎，通过binds把模型和对应数据库绑定，让会话自动路由读写请求到正确的库：一个负责存储应用生成的新数据（默认库），另一个专门读取现有DB1的数据。

先把两个库的连接信息整理成字典，方便后续调用：

DATABASES = {
    'default': 'sqlite:///app_new_data.db',  # 存储应用新数据的库
    'db1': 'postgresql://username:password@localhost/db1'  # 现有只读库DB1
}

为每个数据库创建独立的SQLAlchemy引擎，再配置会话工厂指定绑定规则：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base

# 创建双引擎：default对应写库，db1对应只读库
engines = {
    'default': create_engine(DATABASES['default'], echo=True),
    'db1': create_engine(
        DATABASES['db1'], 
        echo=True,
        pool_recycle=3600,  # 只读库建议加连接池回收配置，避免失效
        pool_pre_ping=True
    )
}

# 基础模型类（应用新数据的模型基于这个）
Base = declarative_base()

# 配置会话，指定模型与引擎的绑定关系
SessionLocal = sessionmaker(
    autocommit=False,
    autoflush=False,
    binds={}  # 这里先留空，后面给模型单独绑定更清晰
)

分两种场景处理，按需选择：

场景1：手动定义DB1的模型（适合表结构明确的情况） #

给DB1的模型显式指定绑定到db1引擎，应用自己的模型默认用default库：

from sqlalchemy import Column, Integer, String, JSON, DateTime
import datetime

# DB1的现有表模型（表名、字段必须和DB1完全一致）
class DB1User(Base):
    __tablename__ = 'users'  # 要和DB1里的表名精准匹配
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(50), unique=True)
    # 核心：绑定到db1引擎
    __table_args__ = {'bind_key': 'db1'}

# 应用自己的新数据模型（默认用default库）
class AppNewRecord(Base):
    __tablename__ = 'new_records'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    content = Column(JSON)
    created_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)

场景2：自动映射DB1的现有表（推荐，省手动写模型的麻烦） #

用SQLAlchemy的automap自动生成DB1的模型，不用手动定义字段：

from sqlalchemy.ext.automap import automap_base

# 针对DB1引擎自动映射所有现有表
BaseDB1 = automap_base()
BaseDB1.prepare(autoload_with=engines['db1'])

# 直接调用自动生成的模型，比如DB1里的users表
DB1User = BaseDB1.classes.users
# 给自动生成的模型绑定引擎（必须加这一步）
DB1User.__table__.info['bind_key'] = 'db1'

会话会自动根据模型的bind_key路由到对应引擎，直接正常读写即可：

# 会话获取函数（FastAPI风格，其他框架可调整）
def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

# 读取DB1的数据
def fetch_db1_user(user_id):
    db = next(get_db())
    return db.query(DB1User).filter(DB1User.id == user_id).first()

# 写入新数据到default库
def create_new_record(content):
    db = next(get_db())
    new_item = AppNewRecord(content=content)
    db.add(new_item)
    db.commit()
    db.refresh(new_item)
    return new_item

• 对于DB1这种只读库，可以给引擎加只读约束（部分数据库支持，比如PostgreSQL）：

  engines['db1'] = create_engine(
      DATABASES['db1'],
      echo=True,
      execution_options={"read_only": True}
  )
  

• 如果用Alembic做迁移，只需要给default库配置迁移脚本，DB1是现有库不需要迁移操作。
• 确保DB1的数据库用户只有读权限，避免误写操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dev53