SQLAlchemy-对象关系教程ORM-链接,子查询

对象关系教程ORM-链接python

一:内链接

方法一:sql

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)

方法二:express

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

  Query.join()知道如何加入之间 User Address由于他们之间只有一个外键session

二:左链接

  

query.outerjoin(User.addresses)# LEFT OUTER JOIN

三:使用别名

  跨多个表查询时,若是相同的表须要不止一次引用,表的SQL一般须要与另外一个名称别名,这样它就能够被区分与其余表的出现。 Query支持这个最显式地使用 aliased构造。下面咱们加入的 Address实体两次,来定位用户在同一时间有两个不一样的电子邮件地址函数

>>> from sqlalchemy.orm import aliased
>>> adalias1 = aliased(Address)
>>> adalias2 = aliased(Address)
SQL>>> 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)

四:使用子查询

 Query适用于生成报表,能够用做子查询。假设咱们想负载 User对象数的多少 Address每一个用户都有记录。生成SQL的最好方法是获取地址分组的用户id,并加入到父。在本例中,咱们使用一个左外链接,这样咱们拿回行对于那些用户没有任何地址google

使用 Query,咱们创建一个这样的声明由内而外。 statement访问器返回一个表明声明由一个特定的SQL表达式 Query——这是一个实例 select()构造,中描述SQL表达式语言教程:spa

 func关键字生成SQL函数, subquery()方法 Query生成一个SQL表达式构造表明一个SELECT语句嵌入一个别名(其实是缩写query.statement.alias()).code

 

一旦咱们有声明,它像一个 Table构造,如咱们建立的 users在本教程的开始。声明可经过一个属性的列 c:orm

SELECT users.*, adr_count.address_count FROM users LEFT OUTER JOIN
    (SELECT user_id, count(*) AS address_count
        FROM addresses GROUP BY user_id) AS adr_count
    ON users.id=adr_count.user_id



from sqlalchemy.sql import func
>>> stmt = session.query(Address.user_id, func.count('*').\
...         label('address_count')).\
...         group_by(Address.user_id).subquery()


>>> from sqlalchemy.sql import func
>>> stmt = session.query(Address.user_id, func.count('*').\
...         label('address_count')).\
...         group_by(Address.user_id).subquery()

>>> 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)


五:从子查询选择实体

>>> 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)
 

六:使用存在

 

在SQL中存在关键字是一个布尔操做符,返回True,若是给定的表达式包含任何行。也许在不少场景中使用的链接,也用于定位行,没有一个相关的表中相应的行。对象

 

存在一个显式构造,它看起来像这样:

 

 

>>> from sqlalchemy.sql import exists
>>> stmt = exists().where(Address.user_id==User.id)
SQL>>> for name, in session.query(User.name).filter(stmt):
...     print(name)

 

  Query自动功能使多个运算符使用存在。以上,声明能够表达的 User.addresses使用的关系 any():

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

has()运营商同样吗 any()多对一的关系(注意 ~运营商,这意味着“不”):

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

七:常见的关系操做符

这是全部的运营商创建关系,每个与它的API文档包括使用详情和行为:

  • __eq__()(多对一的“=”比较):

    query.filter(Address.user==someuser)
  • __ne__()(多对一的“不等于”比较):

    query.filter(Address.user!=someuser)
  • 为空(多对一的比较,还使用吗 __eq__()):

    query.filter(Address.user==None)
  • contains()(用于一对多收藏):

    query.filter(User.addresses.contains(someaddress))
  • any()(用于收藏):

    query.filter(User.addresses.any(Address.email_address=='bar'))# also takes keyword arguments:query.filter(User.addresses.any(email_address='bar'))
  • has()(用于标量引用):

    query.filter(Address.user.has(name='ed'))
  • Query.with_parent()(用于任何关系):

    session.query(Address).with_parent(someuser,'addresses')

 

删除

session.delete(jack)

session.query(User).filter_by(name='jack').count()

级联删除

 class User(Base):
...     __tablename__ = 'users'
...
...     id = Column(Integer, primary_key=True)
...     name = Column(String)
...     fullname = Column(String)
...     password = Column(String)
...
...     addresses = relationship("Address", back_populates='user',
...                     cascade="all, delete, delete-orphan")
...
...     def __repr__(self):
...        return "<User(name='%s', fullname='%s', password='%s')>" % (
...                                self.name, self.fullname, self.password)
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