「（機械学習のモデルをS3に保存し）そのメタデータをDB（MySQL）で管理するクラス」の実装です。JOINなどの処理は行なっていません。
from __future__ import annotations
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Date
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from pydantic import BaseModel, constr
from datetime import date


class DbClient:
    """MySQLへの問い合わせを管理する。"""

    def __init__(self, *, host: str, user: str, passwd: str, db: str):
        """データベースへの接続情報を保持する。

        Args:
            host (str): ホスト名
            user (str): DBのユーザー名
            passwd (str): DBのパスワード
            db (str): 利用するデータベース
        """
        engine = create_engine(
            f"mysql://{user}:{passwd}@{host}/{db}?charset=utf8",
            echo=True,
            encoding="utf-8",
        )
        self.session = scoped_session(
            sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
        )

    def store_model_info(
        self, *, data_create_date: date, entry_market: str, cv_market: str
    ) -> MlModelModel:
        """データベースにモデル情報を保存する。

        Args:
            data_create_date (date): データの作成日
            entry_market (str): 対象マーケット
            cv_market (str): 成果対象
        Returns:
            MlModelModel: 追加したモデル情報
        """
        orm = _MlModelModelsOrm()
        orm.data_create_date = data_create_date
        orm.entry_market = entry_market
        orm.cv_market = cv_market
        self.session.add(orm)
        self.session.commit()
        # commit時点でauto incrementのidも参照できるようになっており、それをpydanticオブジェクトに変換する
        return MlModelModel.from_orm(orm)

    def fetch_model_info_by_id(self, model_id: int) -> MlModelModel:
        """idをキーにしてモデル情報を取得する。

        Args:
            model_id (int): モデル名

        Raises:
            ValueError: 対象のidのデータが存在しなかった場合

        Returns:
            MlModelModel: モデル情報
        """
        m = (
            self.session.query(_MlModelModelsOrm)
            .filter(_MlModelModelsOrm.id == model_id)
            .first()
        )
        if m is None:
            raise ValueError(f"model not found: id={model_id}")
        return PfsModelModel.from_orm(m)


class MlModelModel(BaseModel):
    id: int
    data_create_date: date
    entry_market: constr(max_length=255)
    cv_market: constr(max_length=255)

    class Config:
        orm_mode = True


Base = declarative_base()


class _MlModelsOrm(Base):
    __tablename__ = "ml_model_models"
    id = Column(Integer, primary_key=True, nullable=False)
    data_create_date = Column(Date)
    entry_market = Column(String(255))
    cv_market = Column(String(255))
参考資料
