用途：面向构建数据库应用的 Python 开发者，提供 SQLAlchemy 2.0 在模型、查询和数据访问方面的综合参考。
主要能力：
- 引擎配置：同步 create_engine 与异步 create_async_engine（PostgreSQL + asyncpg），含 pool_size、max_overflow、pool_pre_ping 等连接池参数。
- 模型定义：采用 2.0 风格的 Mapped、mapped_column、DeclarativeBase，覆盖字段、默认值、外键、复合索引。
- 关系模式：一对多、多对多（Table 中间表）、自引用，使用 back_populates 与 cascade。
- 查询：select 语句、指定列查询、异步查询、连接与预加载（selectinload），以及 count、group_by、having 等聚合。
- 仓储模式：泛型 BaseRepository 提供 get_by_id、get_all、create、update、delete，并支持子类扩展。
- 查询优化：N+1 问题与预加载解决方案、批量 insert/update、连接池配置。
- 集成与事务：FastAPI 依赖注入 get_db，事务上下文 db.begin() 与 with_for_update 行锁。
使用方式：文档以代码示例形式给出，可按需将片段集成到项目中。例如同步引擎： engine = create_engine("postgresql://user:pass@localhost/db", pool_size=5, max_overflow=10, pool_pre_ping=True, echo=True) 异步引擎使用 asyncpg 驱动。
适用场景：需要规范数据访问层的 Python 后端项目，尤其是使用异步框架（如 FastAPI）并关注查询性能与事务一致性的场景。
限制：资料未提供安装命令、版本要求、具体性能数据、收费信息或平台限制；示例中部分代码未给出完整导入与运行上下文，实际使用时需按项目环境调整。
检查清单：使用 2.0 风格、正确的关系定义、级联规则、常用列索引、异步用于 I/O 密集应用、预加载防止 N+1、连接池配置、仓储模式、事务与批量操作。