* `Field(index=True)` は、この列に対して SQL のインデックスを作成するよう SQLModel に指示します。これにより、この列でフィルタしてデータを読む場合に検索が高速になります。

    `str` と宣言されたものは、SQL の `TEXT`（データベースによっては `VARCHAR`）型の列になることを SQLModel は理解します。

### Engine の作成 { #create-an-engine }

SQLModel の `engine`（内部的には SQLAlchemy の `engine`）は、データベースへの接続を保持します。

* `Field(index=True)` 告訴 SQLModel 應為此欄位建立「SQL 索引」，以便在用此欄位過濾讀取資料時更快查詢。

    SQLModel 會知道宣告為 `str` 的欄位在 SQL 中會是 `TEXT`（或 `VARCHAR`，依資料庫而定）。

### 建立引擎 { #create-an-engine }

SQLModel 的 `engine`（底層實際上是 SQLAlchemy 的 `engine`）是用來「維護與資料庫連線」的東西。

你的程式中應該只有「單一 `engine` 物件」來連到同一個資料庫。

```Python
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

Now in the same project directory create a file `Dockerfile` with:

```{ .dockerfile .annotate }
# (1)!

////

## ドキュメントで使う用語 { #terms-used-in-the-docs }

//// tab | テスト

* you
* your

* e.g.
* etc.

* `foo` を `int` として
* `bar` を `str` として
* `baz` を `list` として

* チュートリアル - ユーザーガイド
* 上級ユーザーガイド
* SQLModel ドキュメント
* API ドキュメント
* 自動生成ドキュメント

* データサイエンス
* ディープラーニング
* 機械学習
* 依存性注入
* HTTP Basic 認証
* HTTP Digest

* `Field(index=True)` 会告诉 SQLModel 应该为此列创建一个 **SQL 索引**，这样在读取按此列过滤的数据时，程序能在数据库中进行更快的查找。

    SQLModel 会知道声明为 `str` 的内容将是类型为 `TEXT`（或 `VARCHAR`，具体取决于数据库）的 SQL 列。

### 创建引擎（Engine） { #create-an-engine }

SQLModel 的 `engine`（实际上它是一个 SQLAlchemy 的 `engine`）是用来与数据库**保持连接**的。

你只需构建**一个 `engine` 对象**，让你的所有代码连接到同一个数据库。

```Python
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

Maintenant, dans le même répertoire de projet, créez un fichier `Dockerfile` avec :

```{ .dockerfile .annotate }

```Python
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

现在在同一个项目目录下创建 `Dockerfile` 文件：

```{ .dockerfile .annotate }
# (1)!
FROM python:3.14

# (2)!

* `Field(index=True)`는 SQLModel에 해당 열에 대해 **SQL 인덱스**를 생성하도록 지시합니다. 이를 통해 데이터베이스에서 이 열로 필터링된 데이터를 읽을 때 더 빠르게 조회할 수 있습니다.

    SQLModel은 `str`으로 선언된 항목이 SQL 데이터베이스에서 `TEXT` (또는 데이터베이스에 따라 `VARCHAR`) 유형의 열로 저장된다는 것을 인식합니다.

### 엔진 생성하기 { #create-an-engine }

SQLModel의 `engine` (내부적으로는 SQLAlchemy `engine`)은 데이터베이스에 대한 **연결을 유지**하는 역할을 합니다.

```Python
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

Şimdi aynı proje dizininde `Dockerfile` adlı bir dosya oluşturun ve içine şunları yazın:

```Python
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

Ahora, en el mismo directorio del proyecto, crea un archivo `Dockerfile` con:

```{ .dockerfile .annotate }