python框架------Flask基础教程--4.6 查询高级

查询高级

一、排序

1. 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。

2. 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：

     __mapper_args__ = {
         "order_by": title
     }
     

     即可让文章使用标题来进行排序。

3. 正向排序和反向排序：默认情况是从小到大，从前到后排序的，如果想要反向排序，可以调用排序的字段的desc方法。

二、limit、offset和切片

1. limit：可以限制每次查询的时候只查询几条数据。
2. offset：可以限制查找数据的时候过滤掉前面多少条。
3. 切片：可以对Query对象使用切片操作，来获取想要的数据。

三、懒加载

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AppendQuery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。

四、查询高级：

1. 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()
   

2. 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()
   

3. join方法
   join查询分为两种，一种是inner join，另一种是outer join。默认的是inner join，如果指定left join或者是right join则为outer join。如果想要查询User及其对应的Address，则可以通过以下方式来实现：

   for u,a in session.query(User,Address).filter(User.id==Address.user_id).all():
       print(u)
       print(a)
   # 输出结果：
   >>> <User (id=1,name='ed',fullname='Ed Jason',password='123456')>
   >>> <Address id=4,email=ed@google.com,user_id=1>
   

   这是通过普通方式的实现，也可以通过join的方式实现，更加简单：

   for u,a in session.query(User,Address).join(Address).all():
       print(u)
       print(a)
   # 输出结果：
   >>> <User (id=1,name='ed',fullname='Ed Jason',password='123456')>
   >>> <Address id=4,email=ed@google.com,user_id=1>
   

   当然，如果采用outerjoin，可以获取所有user，而不用在乎这个user是否有address对象，并且outerjoin默认为左外查询：

   for instance in session.query(User,Address).outerjoin(Address).all():
       print(instance)
   
   # 输出结果：
   (<User (id=1,name='ed',fullname='Ed Jason',password='123456')>, <Address id=4,email=ed@google.com,user_id=1>)
   (<User (id=2,name='xt',fullname='xiaotuo',password='123')>, None)
   

4. 别名
   当多表查询的时候，有时候同一个表要用到多次，这时候用别名就可以方便的解决命名冲突的问题了：

   from sqlalchemy.orm import aliased
   adalias1 = aliased(Address)
   adalias2 = aliased(Address)
   for username,email1,email2 in session.query(User.name,adalias1.email_address,adalias2.email_address).join(adalias1).join(adalias2).all():
       print(username,email1,email2)
   

5. 子查询
   sqlalchemy也支持子查询，比如现在要查找一个用户的用户名以及该用户的邮箱地址数量。要满足这个需求，可以在子查询中找到所有用户的邮箱数（通过group by合并同一用户），然后再将结果放在父查询中进行使用：

   from sqlalchemy.sql import func
   # 构造子查询
   stmt = session.query(Address.user_id.label('user_id'),func.count(*).label('address_count')).group_by(Address.user_id).subquery()
   
   # 将子查询放到父查询中
   for u,count in session.query(User,stmt.c.address_count).outerjoin(stmt,User.id==stmt.c.user_id).order_by(User.id):
       print(u,count)
   

   从上面我们可以看到，一个查询如果想要变为子查询，则是通过subquery()方法实现，变成子查询后，通过子查询.c属性来访问查询出来的列。以上方式只能查询某个对象的具体字段，如果要查找整个实体，则需要通过aliased方法，示例如下：

   stmt = session.query(Address)
   adalias = aliased(Address,stmt)
   for user,address in session.query(User,stmt).join(stmt,User.addresses):
       print(user,address)