flask_SQLALchemy之多表查询

1. join 查询

假设这样一个业务场景，知道一个邮箱地址，要查询这个地址所属的用户，第一个办法是用连接多个 filter() 来查询。

for u, a in session.query(User, Address).filter(User.id==Address.user_id).filter(Address.email_address=='jack@google.com').all():
 
print(u)
print(a)
 
# 执行结果
jack
jack@google.com

更简便的方法是使用 join() 方法：

u = session.query(User).join(Address).filter(Address.email_address=='jack@google.com').one()
 
print(u)
# 执行结果
jack

Query.join() 知道如何在 User 和 Address 之间进行连接，因为我们设定了外键。假如我们没有指定外键，比如这样：

class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
fullname = Column(String(50))
password = Column(String(12))
 
class Address(Base):
 __tablename__ = 'addresses'
id = Column(Integer, primary_key=True)
email_address = Column(String, nullable=False)
user_id = Column(Integer)

我们可以用下面方法来让 join 生效：

query.join(Address, User.id==Address.user_id) # explicit condition
query.join(User.addresses) # specify relationship from left to right
query.join(Address, User.addresses) # same, with explicit target
query.join('addresses') # same, using a string

例子：

session.query(User).join(Address, User.id==Address.user_id).filter(Address.email_address=='jack@google.com').all()

2. 子查询（subquery）

现在需要查询每个用户所拥有的邮箱地址数量，思路是先对 addresses 表按用户 ID 分组，统计各组数量，这样我们得到一张新表；然后用 JOIN 连接新表和 users 两个表，在这里，我们应该使用 LEFT OUTER JOIN，因为使用 INTER JOIN 所得出的新表只包含两表的交集。

如果上面的暂时看不懂，我们先来看看第一个 stmt 的情况。

from sqlalchemy.sql import func
 
stmt = session.query(Address.user_id, func.count('*').label('address_count')).group_by(Address.user_id).all()
 
for i in stmt:
print(i)
 
# 执行结果
(5, 2)

可以理解成 group_by() 方法生成了一张新的表，该表有两列，第一列是 user_id ，第二列是该 user_id 所拥有的 addresses 的数量，这个值由 func() 跟着的方法产生，我们可以使用 c() 方法来访问这个值。

from sqlalchemy.sql import func
 
stmt = session.query(Address.user_id, func.count('*').label('address_count')).group_by(Address.user_id).subquery()
 
q = session.query(User, stmt.c.address_count).outerjoin(stmt, User.id==stmt.c.user_id).order_by(User.id).all()
 
for i in q:
print(i)
 
# 执行结果
(ed, None)
(wendy, None)
(mary, None)
(fred, None)
(jack, 2)

如果不用 outerjoin() 而使用 join()，就等于使用 SQL 中的 INTER JOIN，所得出的表只为两者交集，不会包含 None 值的列。

from sqlalchemy.sql import func
 
stmt = session.query(Address.user_id, func.count('*').label('address_count')).group_by(Address.user_id).subquery()
 
q = session.query(User, stmt.c.address_count).join(stmt, User.id==stmt.c.user_id).order_by(User.id).all()
 
for i in q:
print(i)
 
# 执行结果
(jack, 2)

3.使用别名（aliased）

SQLAlchemy 使用 aliased() 方法表示别名，当我们需要把同一张表连接多次的时候，常常需要用到别名。

from sqlalchemy.orm import aliased
 
# 把 Address 表分别设置别名
adalias1 = aliased(Address)
adalias2 = aliased(Address)
 
for username, email1, email2 in session.query(User.name, adalias1.email_address, adalias2.email_address).join(adalias1, User.addresses).join(adalias2, User.addresses).filter(adalias1.email_address=='jack@google.com').filter(adalias2.email_address=='j25@yahoo.com'):
 
print(username, email1, email2)
 
# 执行结果
jack jack@google.com j25@yahoo.com

上述代码查询同时拥有两个名为："jack@google.com" 和 "j25@yahoo.com" 邮箱地址的用户。

别名也可以在子查询里使用：

from sqlalchemy.orm import aliased
 
stmt = session.query(Address).filter(Address.email_address != 'j25@yahoo.com').subquery()
 
adalias = aliased(Address, stmt)
 
for user, address in session.query(User, adalias).join(adalias, User.addresses):
 
print(user)
print(address)
 
# 执行结果
jack
jack@google.com

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4. EXISTS 关键字

EXISTS 关键字可以在某些场景替代 JOIN 的使用。

from sqlalchemy.sql import exists
 
stmt = exists().where(Address.user_id==User.id)
 
for name, in session.query(User.name).filter(stmt):
print(name)
 
# 执行结果
jack

使用 any() 方法也能得到同意的效果：

for name, in session.query(User.name).filter(User.addresses.any()):
 
print(name)

使用 any() 方法时也可加上查询条件：

for name, in session.query(User.name).filter(User.addresses.any(Address.email_address.like('%google%'))):
print(name)

使用 has() 方法也能起到 JOIN 的作用：

session.query(Address).filter(~Address.user.has(User.name=='jack')).all()

注意：这里的 ~ 符号是 “不” 的意思。

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关系运算符

1. 等于、不等于

query = session.query(Address)
jack = session.query(User).filter(User.name == 'jack').one()
 
# 筛选 user 为 jack 的邮箱
query.filter(Address.user == jack)
 
# 筛选 user 不为 jack 的邮箱
query.filter(Address.user != jack)

2. 为空、不为空

# 筛选 user 为空的邮箱
query.filter(Address.user == None)
 
# 筛选 user 不为空的邮箱
query.filter(Address.user != None)

3. 包含

query = session.query(User)
address = session.query(Address).filter(Address.id == 1).one()
 
# 筛选包含某地址的用户
query.filter(User.addresses.contains(address))