tornado框架基础07-sqlalchemy查询

01 查询结果

上节使用query从数据库中查询到了结果，但是query返回的对象是直接可用的吗？

首先导入模块

from connect import session

from user_modules import User

query**返回对象**

rs = session.query(User).filter(User.username=='budong')

print(rs, type(rs))

根据返回结果来看， rs 是一个 Query 对象，打印出来可以看到转化的 SQL语句

使用 SQLAlchemy 时，如果想要查看最终在数据库中执行的 sql ，可以通过上述方式来查看

all

session.query(User).filter(User.username=='budong').all()

all 是返回所有符合条件的数据

first

session.query(User).filter(User.username=='budong').first()

first 是返回所有符合条件数据的第一条数据

[0]

session.query(User).filter(User.username=='budong')[0]

[0] 和 first 类似，但是如果没有符合条件的数据则会报错

取值方式

rs = session.query(User).filter(User.username=='budong').all()

getattr(rs[0], 'username'), rs[0].username这两种方式可以取到具体的数据值

all

session.query(User.username).filter(User.username=='budong').all()

这里，在 query 中查询对象的某个属性值 ( 对应为查询表中某个字段的值 )，返回的结果不再是一个Query 对象，而是一个列表

first

session.query(User.username).filter(User.username=='budong').first()

同理，但是 first 返回结果是一个元组

[0]

session.query(User.username).filter(User.username=='budong')[0]

[0] 和 first 类似，但是如果没有符合条件的数据则会报错

返回对象

必须掌握：不同查询方式，返回对象的区别。如果是整表查询则返回 Module的一个实例；如果是查询某个属性，返回的则是具体的数据

返回结果取值

必须掌握：不同的返回结果，取值方式也会有所区别，如果是 Module 实例，需要通过属性访问的方式取值，同时也要注意 all 和 first 返回的结果的区别

02 条件查询

在实际的工作中，查询的时候会有很多的要求，通过不同的条件筛选出精准的数据，那在SQLAlchemy中该如何进行条件查询呢？

过滤函数

filter

session.query(User).filter(User.username=='budong').all()

filter 是一个过滤函数，过滤条件都可以书写在此函数中，不同的条件之间用逗号分隔

filter_by

session.query(User).filter_by(username='budong').all()

filter_by 也是一个过滤函数，但是功能要弱一些

filter 和 filter_by 的区别

二者都是过滤函数，但是使用有如下差别：

filter 中需要添加类对象，filter_by不需要
filter_by 中只能添加等于的条件，不能添加不等于、大于小于等条件，filter没有这个限制

模糊查询

like 和 notlike

session.query(User.id).filter(User.username.like('budong%')).all()

session.query(User.id).filter(User.username.notlike('budong%')).all()

like 是模糊查询，和数据库中的 like 用法一样

notlike 和 like 作用相反

in_ 和 notin_

session.query(User.id).filter(User.username.in_(['budong', 'tuple'])).all()

session.query(User.id).filter(User.username.notin_(['budong', 'tuple'])).all()

in_ 和 notin_ 是范围查找

is_ 和 isnot_

session.query(User.id).filter(User.username.is_(None)).all()

session.query(User.id).filter(User.username.isnot(None)).all()

判断为空还可以使用：

session.query(User.id).filter(User.username==None).all()

is_ 和 isnot 精确查找

查询结果数

all

session.query(User.username).filter(User.username!='budong').all()

先用 all 查看所有的数据

limit

session.query(User.username).filter(User.username!='budong').limit(2).all()

limit 查看前两条数据

offset

session.query(User.username).filter(User.username!='budong').offset(1).all()

offset 偏移一条记录

slice

session.query(User.username).filter(User.username!='budong').slice(1,3).all()

slice 对查询出来的数据进行切片取值

one

session.query(User.username).filter(User.username=='tuple').one()

one 查询一条数据，如果存在多条则报错

排序

导入

fromsqlalchemy import desc

order_by

session.query(User.username).filter(User.username!='budong').order_by(User.id).all()

order_by 对查询出来的结果进行排序，默认是顺序

desc

session.query(User.username).filter(User.username!='budong').order_by(desc(User.username)).all()

desc 是倒序排序

order_by 和 limit

session.query(User.username).filter(User.username!='budong').order_by(User.username).limit(3).all()

order_by 和 limit 一起使用的时候，可以通过如上方式

函数

导入

from sqlalchemy import func,extract

func.count

session.query(User.password,func.count(User.id)).group_by(User.password).all()

使用函数时，需要导入 func， group_by 和 order_by 一样，是可以直接使用的，不需要导入

func.count

session.query(User.password, func.count(User.id)).group_by(User.password).having(func.count(User.id)>1).all()

having 也可以直接使用，使用方法也和 SQL 中使用类似

聚合函数

func.sum

session.query(User.password, func.sum(User.id)).group_by(User.password).all()

sum 求和

func.max

session.query(User.password, func.max(User.id)).group_by(User.password).all()

max 求最大值

func.min

session.query(User.password, func.min(User.id)).group_by(User.password).all()

min 求最小值

ctrl点func查看源码中的函数

函数

extract

session.query(extract('minute',User.creatime).label('minute'), func.count(User.id)).group_by('minute').all()

extract 提取对象中的数据，这里提取分钟，并把提取出来的结果用 label 命名别名，之后就可以使用 group_by 来分组

extract

session.query(extract('day',User.creatime).label('day'), func.count('*')).group_by('day').all()

count 里面同样可以使用 *

这里只是给出一个演示实例，如果在今后需要使用其他的函数，导入即可

选择条件

导入

from sqlalchemy import or_

and_ or_

session.query(User.username).filter(or_(User.username.isnot(None), User.password=='qwe123')).all()

or_ 是或者的意思，和数据库中的 or 一样

03 多表查询

新建 Module

from sqlalchemy import ForeignKey

class UserDetails(Base):

　　 tablename='user_details' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

　　 id_card = Column(Integer,nullable=True,unique=True)

　　 last_login = Column(DateTime)

　　 login_num = Column(Integer,default=0)

　　 user_id = Column(Integer,ForeignKey('user.id'))

def repr(self):

　　return '<UserDetails(id=%s,id_card=%s,last_login=%s,login_num=%s,user_id=%s)>'%( self.id, self.id_card, self.lost_login, self.login_num, self.user_id )

导入

from user_modules import UserDetails

cross join

session.query(UserDetails,User)

通过打印的 SQL 来看，这种是 cross join，笛卡尔积

示例

session.query(UserDetails, User).filter(UserDetails.id==User.id).all()

inner join

session.query(User.username, UserDetails.lost_login).join(UserDetails,UserDetails.id==User.id)

通过打印的 SQL 来看，上面这种方式是 inner join

示例

session.query(User.username,UserDetails.lost_login).join(UserDetails,UserDetails.id==User.id).all()

left join

session.query(User.username,UserDetails.lost_login).outerjoin(UserDetails,UserDetails.id==User.id)

通过上面打印的 SQL 来看，上面这种方式采用的是left join

示例

session.query(User.username,UserDetails.lost_login).outerjoin(UserDetails,UserDetails.id==User.id).all()

union

q1 = session.query(User.id)

q2 = session.query(UserDetails.id)

q1.union(q2).all()

union 是联合查询，有自动去重的功能，对应的还有 union_all

子表查询

声明子表

sql_0 = session.query(UserDetails.lost_login).subquery()

subquery 声明子表

使用

session.query(User, sql_0.c.lost_login).all()

注意：子表使用时要注意使用方法 .c属性访问子表列名，column,

04 原生SQL查询

SQLAlchemy 虽然可以不用担心SQL问题，但有些情况下难免看上去比较麻烦，这个时候用原生的SQL会更加方便，这个可以实现吗？

SQL

sql_1=''' select * from `user` #注意表名用反引号，数字1左边。 '''

查询

row = session.execute(sql_1)

取值

row.fetchone()

row.fetchmany()

row.fetchall()

循环取值

for i in row:

　　 print(i)

sql的执行顺序，

在mysql里面，from,join,where,....最后select,sql优化还需要进一步学习