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=='[email protected]').\
all():
print(u)
print(a)
# 执行结果
jack
[email protected]
更简便的方法是使用 join() 方法：
u = session.query(User).join(Address).\
filter(Address.email_address=='[email protected]').\
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=='[email protected]').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。
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)
# 执行结果
ed None
wendy None
mary None
fred None
jack 2
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=='[email protected]').\
filter(adalias2.email_address=='[email protected]'):
print(username, email1, email2)
# 执行结果
jack [email protected] [email protected]
上述代码查询同时拥有两个名为："[email protected]" 和 "[email protected]" 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 != '[email protected]').\
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
[email protected]
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。
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))