whyfail 2020-01-21 22:29:59 127 收藏
分类专栏： Flask框架（3）——Flask数据库
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query查询函数
query函数可传递的参数一共有3种：
模型名。指定查找这个模型中所有的属性（对应查询表为全表查询）。
模型中的属性。可以指定只查找某个模型的其中几个属性。
聚合函数。
func.count：统计行的数量。
func.avg：求平均值。
func.max：求最大值。
func.min：求最小值。
func.sum：求和。
聚合函数：SQL基本函数，聚合函数对一组值执行计算，并返回单个值，也被称为组函数。
func上，其实没有任何聚合函数。但是因为底层做了一些魔术，只要mysql中有的聚合函数，都可以通过func调用。
1.模型名
r1 = session.query(News).all()
print(r1)
2.模型名中的属性。 返回的列表中的元素是 元组类型数据
r2= session.query(News.title,News.price).all()
print(r2)
3.mysql聚合函数
r3 = session.query(func.count(News.id)).first()
print(r3)
r4 = session.query(func.max(News.price)).first()
print(r4)
r5 = session.query(func.min(News.price)).first()
print(r5)
r6 = session.query(func.avg(News.price)).first()
print(r6)
r7 = session.query(func.sum(News.price)).first()
print(r7)
limit查询
limit：可以限制查询的时候只查询前几条数据。 属top-N查询
articles = session.query(Article).limit(10).all()
offset查询
offset：可以限制查找数据的时候过滤掉前面多少条。可指定开始查询时的偏移量。
articles = session.query(Article).offset(10).limit(10).all()
slice查询
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。
实现分页
articles = session.query(Article).order_by(Article.id.desc()).slice(0,10).all()
等价
articles = session.query(Article).order_by(Article.id.desc())[0:10]
filter常用过滤条件
过滤是数据提取的一个很重要的功能。
equals ：==
news= session.query(News).filter(News.title == "title1").first()
not equals : !=
query(User).filter(User.name != 'ed')
like & ilike [不区分大小写]：
query(User).filter(User.name.like('%ed%'))
in：
query(User).filter(User.name.in_(['ed','wendy','jack']))
not in：
query(User).filter(~User.name.in_(['ed','wendy','jack']))
is null：
query(User).filter(User.name==None)
或者是
query(User).filter(User.name.is_(None))
is not null:
query(User).filter(User.name != None)
或者是
query(User).filter(User.name.isnot(None))
and：
query(User).filter(and_(User.name=='ed',User.fullname=='Ed Jones'))
或者是传递多个参数
query(User).filter(User.name=='ed',User.fullname=='Ed Jones')
或者是通过多次filter操作
query(User).filter(User.name=='ed').filter(User.fullname=='Ed Jones')
or：
query(User).filter(or_(User.name=='ed',User.name=='wendy'))
group_by分组
根据某个字段进行分组。
如想要根据年龄进行分组，来统计每个分组分别有多少人
r = session.query(User.age, func.count(User.id)).group_by(User.age).all()
having过滤
having是对分组查找结果作进一步过滤。
如只想要看未成年人的人数，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。
r = session.query(User.age, func.count(User.id))
.group_by(User.age).having(User.age < 18).all()
join查询
JOIN 在两个或多个表中查询数据。
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）。
在sqlalchemy中，join完成内连接。
在sqlalchemy中，outer join完成外连接（默认是左外连接）。
result = session.query(User.uname, func.count(Article.id))
.join(Article, User.id == Article.uid)
.group_by(User.id)
.order_by(func.count(Article.id).desc())
.all()
print(result) # 结果:列表
result = session.query(User)
.join(Article)
.group_by(User.id)
.order_by(func.count(Article.id).desc()).all()
print(result) # 结果:列表
subquery子查询
子查询即select语句中还有select语句
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，要使用子查询的字段，通过子查询的返回值上的c属性拿到（c=Column）。
stmt = session.query(User.city.label('city'),User.age.label('age'))\
.filter(User.uname == '一哥').subquery()
result = session.query(User)\
.filter(User.city == stmt.c.city, User.age == stmt.c.age).all()
aliased别名使用
当多表关联查询的时候，
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
a1 = aliased(User)
a2 = aliased(User)
for uname, age1, age2 in \
session.query(User.uname,a1.age, a2.age)、
.join(a1,User.id==a1.id)\
.join(a2,a1.id==a2.id).all():
print(uname, age1, age2)
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