今天在看以前的代码的时候发现了一个问题,就是在进行数据查询的时候有的地方用到的写法不一致,虽然处理的结果都没有问题,但是秉着一致的原则(也可能是强迫症…)还是决定将用法统一一下。
首先用到的两种写法分别是:
- result = SomeModel.query.filter(…)
- result = session.query(SomeModel).filter(…)
由于当时写代码的时候也没有太在意,今天回过头来看时,发现它们两个还是有些差别的,正好趁着这个机会查了一下它们的区别,在此总结一下,以便之后复习回忆。
我们需要 Table_A、Table_B、Table_C多个表关联查询,但是我们最终只需要Table_A中的所有字段,这时该怎样进行查询?
方式一:
result = session.query(Model_A.col1,Model_A.col2... ...,Model_B).join(Model_B,Model_B.id == Model_A.id).filter(...)
这样你只需要把要查询的所有字段全部明确列出即可,但是这样可能会有个问题,如果表中的字段特别多的话那是不是要在这里写一大堆东西,这岂不是很麻烦?这时使用第二种方式会方便很多。
方式二:
result = Model_A.query.join(Model_B,Model_B.id == Model_A.id).filter(...)
这种方式会返回一个Model_A的对象,包含该表中所有字段,不包含其他表中的任何字段,而且你不需要再将需要的字段一一列出,是不是方便很多。
当然,你一可以根据需要只查询指定的字段,这时你可以使用下面这种方式:
查询指定字段:
result = Model_A.query.join(Model_B,Model_B.id == Model_A.id).filter(...).with_entities(Model_A.col1, Model_A.col2,Model_B.col1,Model_B.col2)
在 Flask-SQLAlchemy 提供的 Model 对象中,可以使用 Model.query 这样的语法来直接得到一个查询对象,这是由于 Flask-SQLAlchemy 中存在一个 _QueryProperty 类,每次调用 Model.get 时,会自动生成一个基于当前 session 的 query 对象。
// 模型
class CircleClasscircle(db.Model):
... ...
// db.Model
class SQLAlchemy(object):
def __init__(self, app=None, use_native_unicode=True, session_options=None,
metadata=None, query_class=BaseQuery, model_class=Model,
engine_options=None):
self.use_native_unicode = use_native_unicode
self.Query = query_class
self.session = self.create_scoped_session(session_options)
self.Model = self.make_declarative_base(model_class, metadata)
self._engine_lock = Lock()
self.app = app
self._engine_options = engine_options or {}
_include_sqlalchemy(self, query_class)
if app is not None:
self.init_app(app)
def make_declarative_base(self, model, metadata=None):
... ...
... ...
model.query = _QueryProperty(self)
return model
class _QueryProperty(object):
def __init__(self, sa):
self.sa = sa
def __get__(self, obj, type):
try:
mapper = orm.class_mapper(type)
if mapper:
return type.query_class(mapper, session=self.sa.session())
except UnmappedClassError:
return None
// 部分代码,打印原生sql语句
@bp.route("/")
def test():
baby_id = '57723c14cf7a42e89dbc694b98231e68'
sql = CircleClasscircle.query.join(
CircleStory, CircleClasscircle.id == CircleStory.circle_id).filter(
CircleStory.baby_id == baby_id)
sql2 = CircleClasscircle.query.join(
CircleStory,
CircleClasscircle.id == CircleStory.circle_id).filter(
CircleStory.baby_id == baby_id).with_entities(
CircleClasscircle.id,
CircleClasscircle.baby_id)
sql3 = db.session.query(CircleClasscircle,
CircleStory).join(CircleStory,
CircleClasscircle.id == CircleStory.circle_id).filter(
CircleStory.baby_id == baby_id).order_by(
CircleClasscircle.create_date.desc())
sql4 = db.session.query(CircleClasscircle,
CircleStory).join(CircleStory,
CircleClasscircle.id == CircleStory.circle_id).filter(
CircleStory.baby_id == baby_id).order_by(
CircleClasscircle.create_date.desc()).first()
print(sql)
print("===================")
print(sql2)
print("===================")
print(sql3)
# sql4的查询结果包含两个表中的所有字段,要取结果集中的值通过下面的方法
return sql4.CircleClasscircle.class_id + "--" + \
str(sql4.CircleClasscircle.create_date) + \
sql4.CircleStory.is_read
打印sql语句注意点:
不要在检索语句的最后添加.all()或.first()等类似的方法,否则打印SQL语句失败。
// 打印失败(不要这样写)
sql = CircleClasscircle.query.join(CircleStory, CircleClasscircle.id==CircleStory.circle_id).filter(... ...).all()
print(sql)
// 打印结果:[] ,打印的是查询结果
sql1、sql2、sql3的打印结果
// 1.打印出的sql1的结果: 检索结果是CircleClasscircle表中的所有字段
SELECT
classcircle.id AS id,
... ... 省略
FROM
classcircle
INNER JOIN story ON classcircle.id = story.circle_id
WHERE
story.baby_id = % ( baby_id_1 ) s
// 2.打印出的sql2的结果: 检索结果是指定的字段
SELECT
classcircle.id AS classcircle_id,
classcircle.baby_id AS classcircle_baby_id
FROM
classcircle
INNER JOIN story ON classcircle.id = story.circle_id
WHERE
story.baby_id = % ( baby_id_1 ) s
// 3.打印出的sql3的结果:检索结果是CircleClasscircle和CircleStory两个表中的所有字段
SELECT
classcircle.id AS classcircle_id,
... ... 省略
story.id AS story_id,
... ... 省略
FROM
classcircle
INNER JOIN story ON classcircle.id = story.circle_id
WHERE
story.baby_id = % ( baby_id_1 ) s
ORDER BY
classcircle.create_date DESC