sqlalchemy union 联合查询
在最近的工作中遇到一个问题,要将两个字段相似的表里的数据统一起来展示在一个统计页面中。如果是单纯的展示数据那很简单,两个表查出来之后组合一下就完事了,但是有坑的地方就是分页和按照时间搜索,这两个功能决定了不可能单独查询两张表。在同事的建议下,使用了union的联合查询,最终完成这个功能。做一个简单的demo,记录下这个功能。
数据库和sqlalchemy安装请参考另一篇文章 sqlalchemy数据库查询小集合
定义数据表
定义 两张表,字段类型相同,但名称不同。
#coding:utf-8 from sqlalchemy import Column,CHAR,INTEGER
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker Base = declarative_base() class User(Base):
__tablename__ = "user" id = Column(CHAR(20),primary_key = True)
name = Column(CHAR(20))
age = Column(INTEGER) class Teacher(Base):
__tablename__ = "teacher" id = Column(CHAR(20),primary_key = True)
tec_name = Column(CHAR(20))
tec_age = Column(INTEGER) engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:12345678@localhost:3306/test') def create_table(table_name):
table_name.metadata.create_all(engine)
print "创建成功" def insert_data(): DBSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DBSession()
for x in range(10):
temp = {}
temp['id'] = x
temp['name'] = 'user_' + str(x)
temp['age'] = x
user = User(**temp)
session.add(user) for x in range(15):
temp = {}
temp['id'] = x
temp['tec_name'] = 'tec_' + str(x)
temp['tec_age'] = x * 2
tec = Teacher(**temp)
session.add(tec) session.commit()
session.close()
print 'success' if __name__ = '__main__':
create_table(User)
create_table(Teacher)
insert_data()
User表字段:
mysql> desc user;
+-------+----------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+----------+------+-----+---------+-------+
| id | char(20) | NO | PRI | NULL | |
| name | char(20) | YES | | NULL | |
| age | int(11) | YES | | NULL | |
+-------+----------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)
User表数据:
mysql> select * from user;
+----+--------+------+
| id | name | age |
+----+--------+------+
| 0 | user_0 | 0 |
| 1 | user_1 | 1 |
| 2 | user_2 | 2 |
| 3 | user_3 | 3 |
| 4 | user_4 | 4 |
| 5 | user_5 | 5 |
| 6 | user_6 | 6 |
| 7 | user_7 | 7 |
| 8 | user_8 | 8 |
| 9 | user_9 | 9 |
+----+--------+------+
10 rows in set (0.00 sec)
Teacher表字段:
mysql> desc teacher;
+----------+----------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+----------+----------+------+-----+---------+-------+
| id | char(20) | NO | PRI | NULL | |
| tec_name | char(20) | YES | | NULL | |
| tec_age | int(11) | YES | | NULL | |
+----------+----------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set (0.00 sec) mysql>
teacher表数据:
mysql> select * from teacher;
+----+----------+---------+
| id | tec_name | tec_age |
+----+----------+---------+
| 0 | tec_0 | 0 |
| 1 | tec_1 | 2 |
| 10 | tec_10 | 20 |
| 11 | tec_11 | 22 |
| 12 | tec_12 | 24 |
| 13 | tec_13 | 26 |
| 14 | tec_14 | 28 |
| 2 | tec_2 | 4 |
| 3 | tec_3 | 6 |
| 4 | tec_4 | 8 |
| 5 | tec_5 | 10 |
| 6 | tec_6 | 12 |
| 7 | tec_7 | 14 |
| 8 | tec_8 | 16 |
| 9 | tec_9 | 18 |
+----+----------+---------+
15 rows in set (0.00 sec)
查询
首先做一个简单的查询,将两个表的数据分别查出来
def select(): DBSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DBSession()
table_data = session.query(User).all()
session.close() for x in table_data:
print x.name,'------>',x.age table_data = session.query(Teacher).all()
session.close()
for x in table_data:
print x.tec_name,'------>',x.tec_age
查询结果:
Desktop python union_one.py
/home/ljk/.local/lib/python2.7/site-packages/sqlalchemy/dialects/mysql/base.py:2514: Warning: '@@tx_isolation' is deprecated and will be removed in a future release. Please use '@@transaction_isolation' instead
cursor.execute('SELECT @@tx_isolation')
user_0 ------> 0
user_1 ------> 1
user_2 ------> 2
user_3 ------> 3
user_4 ------> 4
user_5 ------> 5
user_6 ------> 6
user_7 ------> 7
user_8 ------> 8
user_9 ------> 9
-----------------------------------
tec_0 ------> 0
tec_1 ------> 2
tec_10 ------> 20
tec_11 ------> 22
tec_12 ------> 24
tec_13 ------> 26
tec_14 ------> 28
tec_2 ------> 4
tec_3 ------> 6
tec_4 ------> 8
tec_5 ------> 10
tec_6 ------> 12
tec_7 ------> 14
tec_8 ------> 16
tec_9 ------> 18
union查询
union 查询的关键字是 union ,首先将第一张表的数据全部查询出来,然后将第二张表的数据全部查询出来,最后将两个数据使用union联合成一张新表,这张新表可以再次被筛选过滤,分页等。
def select(): DBSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DBSession()
table_data = session.query(User).all()
session.close() # for x in table_data:
# print x.name,'------>',x.age # table_data = session.query(Teacher).all()
# session.close()
# for x in table_data:
# print x.tec_name,'------>',x.tec_age user_data = session.query(User.name,User.age)
tec_data = session.query(Teacher.tec_name.label('name'), Teacher.tec_age.label('age')) result = user_data.union_all(tec_data)
for x in result:
print x.name,'------>',x.age
在上面的查询中需要有一个注意点就是label,可以看到tec_data的查询语句中使用了label这个属性,该属性的作用是将Teacher这张表查询出来的tec_name 字段名称变成name,已达到和User表字段的统一,只有两张表的字段名称一致,类型一致的情况下才能联合查询。
另外还使用了一个union_all 字段,该字段的意思是如果两张表存在相同的记录也要全部展示出来,想要让相同的记录合并起来使用union即可
查询结果如下:
Desktop python union_one.py
/home/ljk/.local/lib/python2.7/site-packages/sqlalchemy/dialects/mysql/base.py:2514: Warning: '@@tx_isolation' is deprecated and will be removed in a future release. Please use '@@transaction_isolation' instead
cursor.execute('SELECT @@tx_isolation')
user_0 ------> 0
user_1 ------> 1
user_2 ------> 2
user_3 ------> 3
user_4 ------> 4
user_5 ------> 5
user_6 ------> 6
user_7 ------> 7
user_8 ------> 8
user_9 ------> 9
tec_0 ------> 0
tec_1 ------> 2
tec_10 ------> 20
tec_11 ------> 22
tec_12 ------> 24
tec_13 ------> 26
tec_14 ------> 28
tec_2 ------> 4
tec_3 ------> 6
tec_4 ------> 8
tec_5 ------> 10
tec_6 ------> 12
tec_7 ------> 14
tec_8 ------> 16
tec_9 ------> 18
往往查询出来还不是最终目的,还需要对查询出来的数据过滤。查询出来的数据不是一张正真的表,如果使用字段去匹配过滤条件呢?以查询出age 大于 5为例 ,有两种过滤方式:
1.使用User.age 作为筛选条件
2.使用Teacher.age 作为筛选条件
规则就是使用两张表里任意一张表的原始字段过滤即可,该过滤条件会在联合查询出来的结果起上作用。
使用 User 表字段
def select(): DBSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DBSession()
table_data = session.query(User).all()
session.close() # for x in table_data:
# print x.name,'------>',x.age # table_data = session.query(Teacher).all()
# session.close()
# for x in table_data:
# print x.tec_name,'------>',x.tec_age user_data = session.query(User.name,User.age)
tec_data = session.query(Teacher.tec_name.label('name'), Teacher.tec_age.label('age')) # result = user_data.union_all(tec_data)
# for x in result:
# print x.name,'------>',x.age result = user_data.union_all(tec_data).filter(User.age > 5) for x in result:
print x.name,'------>',x.age
Desktop python union_one.py
/home/ljk/.local/lib/python2.7/site-packages/sqlalchemy/dialects/mysql/base.py:2514: Warning: '@@tx_isolation' is deprecated and will be removed in a future release. Please use '@@transaction_isolation' instead
cursor.execute('SELECT @@tx_isolation')
user_6 ------> 6
user_7 ------> 7
user_8 ------> 8
user_9 ------> 9
tec_10 ------> 20
tec_11 ------> 22
tec_12 ------> 24
tec_13 ------> 26
tec_14 ------> 28
tec_3 ------> 6
tec_4 ------> 8
tec_5 ------> 10
tec_6 ------> 12
tec_7 ------> 14
tec_8 ------> 16
tec_9 ------> 18
使用 Teacher 表字段
def select(): DBSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DBSession()
table_data = session.query(User).all()
session.close() # for x in table_data:
# print x.name,'------>',x.age # table_data = session.query(Teacher).all()
# session.close()
# for x in table_data:
# print x.tec_name,'------>',x.tec_age user_data = session.query(User.name,User.age)
tec_data = session.query(Teacher.tec_name.label('name'), Teacher.tec_age.label('age')) result = user_data.union_all(tec_data).filter(Teacher.tec_age>5) for x in result:
print x.name,'------>',x.age
Desktop python union_one.py
/home/ljk/.local/lib/python2.7/site-packages/sqlalchemy/dialects/mysql/base.py:2514: Warning: '@@tx_isolation' is deprecated and will be removed in a future release. Please use '@@transaction_isolation' instead
cursor.execute('SELECT @@tx_isolation')
user_6 ------> 6
user_7 ------> 7
user_8 ------> 8
user_9 ------> 9
tec_10 ------> 20
tec_11 ------> 22
tec_12 ------> 24
tec_13 ------> 26
tec_14 ------> 28
tec_3 ------> 6
tec_4 ------> 8
tec_5 ------> 10
tec_6 ------> 12
tec_7 ------> 14
tec_8 ------> 16
tec_9 ------> 18
关于union联合查询有一个说法很形象:join查询就像是横向扩展,将多张表的数据横向组合在一起,而union像是纵向扩展,将多张表数据纵向排列起来
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