SQLAlchemy04 /SQLAlchemy查询高级
SQLAlchemy04 /SQLAlchemy查询高级
1、排序
排序概述:
order_by:可以指定根据这个表中的某个字段进行排序,如果在前面加了一个-,代表的是降序排序。
在模型定义的时候指定默认排序:有些时候,不想每次在查询的时候都指定排序的方式,可以在定义模型的时候就指定排序的方式。有以下两种方式:
relationship的order_by参数:在指定relationship的时候,传递order_by参数来指定排序的字段。
在模型定义中,添加以下代码,即可让文章使用标题来进行排序。
__mapper_args__ = {
"order_by": title
}
正序排序与倒序排序:默认是使用正序排序。如果需要使用倒序排序,那么可以使用这个字段的
desc()
方法,或者是在排序的时候使用这个字段的字符串名字,然后在前面加一个负号。
代码示例:
class Article(Base):
__tablename__ = 'article'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
title = Column(String(50), nullable=False)
create_time = Column(DateTime,nullable=False,default=datetime.now)
uid = Column(Integer,ForeignKey("user.id")) author = relationship("User",backref=backref("articles")) __mapper_args__ = {
"order_by": create_time.desc()
} def __repr__(self):
return "<Article(title:%s,create_time:%s)>" % (self.title,self.create_time) # 倒序排序
articles = session.query(Article).all()
print(articles)
2、limit、offset和切片操作
limit、offset和切片操作概述:
- limit:可以限制每次查询的时候只查询几条数据。
- offset:可以限制查找数据的时候过滤掉前面多少条。
- 切片:可以对Query对象使用切片操作,来获取想要的数据。可以使用
slice(start,stop)
方法来做切片操作。也可以使用[start:stop]
的方式来进行切片操作。一般在实际开发中,中括号的形式是用得比较多的。希望大家一定要掌握。示例代码如下:
articles = session.query(Article).order_by(Article.id.desc())[0:10]
代码示例:
3、懒加载
懒加载概述:
1、在一对多,或者多对多的时候,如果想要获取多的这一部分的数据的时候,往往能通过一个属性就可以全部获取了。比如有一个作者,想要或者这个作者的所有文章,那么可以通过user.articles就可以获取所有的。但有时候我们不想获取所有的数据,比如只想获取这个作者今天发表的文章,那么这时候我们可以给relationship传递一个lazy='dynamic',以后通过user.articles获取到的就不是一个列表,而是一个AppenderQuery对象了。这样就可以对这个对象再进行一层过滤和排序等操作。
2、通过lazy='dynamic'
,获取出来的多的那一部分的数据,就是一个AppenderQuery
对象了。这种对象既可以添加新数据,也可以跟Query
一样,可以再进行一层过滤。
总而言之一句话:如果你在获取数据的时候,想要对多的那一边的数据再进行一层过滤,那么这时候就可以考虑使用lazy='dynamic'
。
3、lazy可用的选项:select
:这个是默认选项。还是拿user.articles
的例子来讲。如果你没有访问user.articles
这个属性,那么sqlalchemy就不会从数据库中查找文章。一旦你访问了这个属性,那么sqlalchemy就会立马从数据库中查找所有的文章,并把查找出来的数据组装成一个列表返回。这也是懒加载。dynamic
:这个就是我们刚刚讲的。就是在访问user.articles
的时候返回回来的不是一个列表,而是AppenderQuery
对象。
代码示例:
class User(Base):
__tablename__ = 'user'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
username = Column(String(50),nullable=False) class Article(Base):
__tablename__ = 'article'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
title = Column(String(50), nullable=False)
create_time = Column(DateTime,nullable=False,default=datetime.now)
uid = Column(Integer,ForeignKey("user.id")) author = relationship("User",backref=backref("articles",lazy="dynamic")) def __repr__(self):
return "<Article(title: %s)>" % self.title """
Base.metadata.drop_all()
Base.metadata.create_all() user = User(username='zhilio')
for x in range(100):
article = Article(title="title %s" % x)
article.author = user
session.add(article)
session.commit()
""" from sqlalchemy.orm.collections import InstrumentedList
from sqlalchemy.orm.dynamic import AppenderQuery
from sqlalchemy.orm.query import Query
user = session.query(User).first()
# 是一个Query对象
print(user.articles.filter(Article.id > 50).all())
# 可以继续追加数据进去
article =Article(title='title 100')
user.articles.append(article)
session.commit()
4、group_by
根据某个字段进行分组。比如想要根据性别进行分组,来统计每个分组分别有多少人,那么可以使用以下代码来完成:
session.query(User.gender,func.count(User.id)).group_by(User.gender).all()
5、having
having是对查找结果进一步过滤。比如只想要看未成年人的数量,那么可以首先对年龄进行分组统计人数,然后再对分组进行having过滤。示例代码如下:
result = session.query(User.age,func.count(User.id)).group_by(User.age).having(User.age >= 18).all()
代码示例:
from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,Float,Boolean,DECIMAL,Enum,Date,DateTime,Time,String,Text,func,and_,or_,ForeignKey,Table
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship,backref HOSTNAME = '127.0.0.1'
PORT = '3306'
DATABASE = 'first_sqlalchemy'
USERNAME = 'root'
PASSWORD = 'root' # dialect+driver://username:password@host:port/database
DB_URI = "mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{db}?charset=utf8mb4".format(username=USERNAME,password=PASSWORD,host=HOSTNAME,port=PORT,db=DATABASE) engine = create_engine(DB_URI) Base = declarative_base(engine) session = sessionmaker(engine)() class User(Base):
__tablename__ = 'user'
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
username = Column(String(50),nullable=False)
age = Column(Integer,default=0)
gender = Column(Enum("male","female","secret"),default="male") """
Base.metadata.drop_all()
Base.metadata.create_all() user1 = User(username='王五',age=17,gender='male')
user2 = User(username='赵四',age=17,gender='male')
user3 = User(username="张三",age=18,gender='female')
user4 = User(username="刘二",age=19,gender='female')
user5 = User(username="彭一",age=20,gender='female') session.add_all([user1,user2,user3,user4,user5])
session.commit()
""" # 每个年龄的人数
# from sqlalchemy.orm.query import Query
result = session.query(User.age,func.count(User.id)).group_by(User.age).having(User.age < 18).all()
print(result)
6、join
join概述:
- join分为left join(左外连接)和right join(右外连接)以及内连接(等值连接)。
- 参考的网页:http://www.jb51.net/article/15386.htm
- 在sqlalchemy中,使用join来完成内连接。在写join的时候,如果不写join的条件,那么默认将使用外键来作为条件连接。
- query查找出来什么值,不会取决于join后面的东西,而是取决于query方法中传了什么参数。就跟原生sql中的select 后面那一个一样。
比如现在要实现一个功能,要查找所有用户,按照发表文章的数量来进行排序。示例代码如下:
result = session.query(User,func.count(Article.id)).join(Article).group_by(User.id).order_by(func.count(Article.id).desc()).all()
代码示例:
#encoding: utf-8 from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,Float,Boolean,DECIMAL,Enum,Date,DateTime,Time,String,Text,func,and_,or_,ForeignKey,Table
from sqlalchemy.dialects.mysql import LONGTEXT
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship,backref
# 在Python3中才有这个enum模块,在python2中没有
import enum
from datetime import datetime
import random HOSTNAME = '127.0.0.1'
PORT = '3306'
DATABASE = 'first_sqlalchemy'
USERNAME = 'root'
PASSWORD = 'root' # dialect+driver://username:password@host:port/database
DB_URI = "mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{db}?charset=utf8mb4".format(username=USERNAME,password=PASSWORD,host=HOSTNAME,port=PORT,db=DATABASE) engine = create_engine(DB_URI) Base = declarative_base(engine) session = sessionmaker(engine)() class User(Base):
__tablename__ = 'user'
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
username = Column(String(50),nullable=False) def __repr__(self):
return "<User(username: %s)>" % self.username class Article(Base):
__tablename__ = 'article'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
title = Column(String(50), nullable=False)
create_time = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now)
uid = Column(Integer,ForeignKey("user.id")) author = relationship("User",backref="articles") def __repr__(self):
return "<Article(title: %s)>" % self.title """
Base.metadata.drop_all()
Base.metadata.create_all() user1 = User(username='zhiliao')
user2 = User(username='ketang') for x in range(1):
article = Article(title='title %s' % x)
article.author = user1
session.add(article)
session.commit() for x in range(1,3):
article = Article(title='title %s' % x)
article.author = user2
session.add(article)
session.commit()
""" # 找到所有的用户,按照发表的文章数量进行排序
result = session.query(User,func.count(Article.id)).join(Article).group_by(User.id).order_by(func.count(Article.id).desc()).all()
print(result) # sql语句:
# select user.username,count(article.id) from user join article on user.id=article.uid group by user.id order by count(article.id) desc;
7、subquery
subquery概述:
子查询可以让多个查询变成一个查询,只要查找一次数据库,性能相对来讲更加高效一点。不用写多个sql语句就可以实现一些复杂的查询。那么在sqlalchemy中,要实现一个子查询,应该使用以下几个步骤:
- 将子查询按照传统的方式写好查询代码,然后在
query
对象后面执行subquery
方法,将这个查询变成一个子查询。 - 在子查询中,将以后需要用到的字段通过
label
方法,取个别名。 - 在父查询中,如果想要使用子查询的字段,那么可以通过子查询的返回值上的
c
属性拿到。
整体的示例代码如下:
stmt = session.query(User.city.label("city"),User.age.label("age")).filter(User.username=='李A').subquery()
result = session.query(User).filter(User.city==stmt.c.city,User.age==stmt.c.age).all()
- 将子查询按照传统的方式写好查询代码,然后在
代码示例:
from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,Float,Boolean,DECIMAL,Enum,Date,DateTime,Time,String,Text,func,and_,or_,ForeignKey,Table
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship,backref HOSTNAME = '127.0.0.1'
PORT = '3306'
DATABASE = 'first_sqlalchemy'
USERNAME = 'root'
PASSWORD = 'root' # dialect+driver://username:password@host:port/database
DB_URI = "mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{db}?charset=utf8mb4".format(username=USERNAME,password=PASSWORD,host=HOSTNAME,port=PORT,db=DATABASE) engine = create_engine(DB_URI) Base = declarative_base(engine) session = sessionmaker(engine)() class User(Base):
__tablename__ = 'user'
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
username = Column(String(50),nullable=False)
city = Column(String(50),nullable=False)
age = Column(Integer,default=0) def __repr__(self):
return "<User(username: %s)>" % self.username """
Base.metadata.drop_all()
Base.metadata.create_all() user1 = User(username='李A',city="长沙",age=18)
user2 = User(username='王B',city="长沙",age=18)
user3 = User(username='赵C',city="北京",age=18)
user4 = User(username='张D',city="长沙",age=20) session.add_all([user1,user2,user3,user4])
session.commit()
""" # 寻找和李A这个人在同一个城市,并且是同年龄的人
user = session.query(User).filter(User.username=='李A').first()
users = session.query(User).filter(User.city==user.city,User.age==user.age).all()
print(users) # 子查询
stmt = session.query(User.city.label("city"),User.age.label("age")).filter(User.username=='李A').subquery()
result = session.query(User).filter(User.city==stmt.c.city,User.age==stmt.c.age).all()
print(result)
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