一.sqlalchemy 中的count() count()统计数据特别慢: session.query(cls).count()  8W 数据花费了近50s 但是在数据库中直接查询: select count(*) from table_name. 用时仅0.738s 这个差别让人真是匪夷所思. 后来在[1]看到了原因:count()方法被用于确定返回的结果集中有多少行,让我们观察一下产生的SQL语句,SQLAlchemy先是取出符合条件的所有行集合,然后再通过SELECT count(*)来

sqlalchemy使用count()函数遇到的问题 在使用flask-sqlalchemy对一个千万级别表进行count操作时,出现了耗时严重.内存飙升的问题. 原代码: # 统计当日登陆次数 count = LoginLog.query.filter(LoginLog.username == username, LoginLog.status == 0, db.cast(LoginLog.time, db.DATE) == db.cast(datetime.utcnow(), db.DATE

SQLAlchemy是Python中比较优秀的orm框架,在SQLAlchemy中定义了多种数据库表的对应关系, 其中一对多是一种比较常见的关系.利用flask sqlalchemy实现一对多的关系如下: 1. 建立数据库的模型 在本次试验中建立三个表: user, phone ,atttr.user 和phone, phone 和atttr均为一对多的关系.实现如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from flask import

flask, SQLAlchemy, sqlite3 实现 RESTful API, 同时支持form操作. 前端与后台的交互都采用json数据格式,原生javascript实现的ajax.其技术要点如下 1.前端转换: 1).json数据(来自后台) --> object对象(前端应用) JSON.parse(xhr2.responseText) 2).FormData对象(前端生成) --> json数据(传入后台) // 辅助函数:FormData转化为json var convert_

原文地址:HybridDB · 性能优化 · Count Distinct的几种实现方式 HybridDB是阿里基于GreenPlum开发的一款MPP分析性数据库,而GreenPlum本身基于PostgreSQL. 如此,HybridDB的优化思路和手段难免会受到PostgreSQL影响和限制. 文中的语句最终优化得到了几个不同计划,其优化的语句简化后形如 select count(distinct c1) from t group by c2; 这条语句在HybridDB下实现: 每个服务器自

error:flask,sqlalchemy.exc.OperationalError: (MySQLdb._exceptions.OperationalError) (1071, 'Specified key was too long; max key length is 767 bytes') 分析:数据库类型字符不对(默认latin) 解决:ALTER DATABASE `databasename` CHARACTER SET utf8;

目录 简介 结构 展示 技术 运行 代码 创建数据库表单 views视图 home主页 添加成员addnew.html 展示页show_all 简介 结构 $ tree -I "__pycache*|*.pyc" -FCL 3 . |-- database.db |-- readme.md |-- templates/ | |-- addnew.html | |-- home.html | `-- show_all.html `-- views.py 展示 1. 主页 2. 学生信息查

Flask-SQLAlchemy Flask-SQLAlchemy库让flask更方便的使用SQLALchemy,是一个强大的关系形数据库框架,既可以使用orm方式操作数据库,也可以使用原始的SQL命令. 需要安装的包 MySQL SQLAlchemy Flask-SQLAlchemy mysqlclient 配置Flask-SQLAlchemy 示例: MySQL: mysql://username:password@hostname/database 定义模型 from sqlalchemy

目录 1.数据库查询-进阶 1.常用的SQLAlchemy查询过滤器 2.常用的SQLAlchemy查询结果的方法 3.filter 4.order_by 5.count 6.limit&offset 7.paginate 8.group_by Tip:在flask中执行原生SQL语句 2.关联查询 1.常用的SQLAlchemy关系选项 2.一对一 3.一对多 4.多对多 1.数据库查询-进阶 1.常用的SQLAlchemy查询过滤器 过滤器 说明 filter() 把过滤器添加到原查询上,返

前言 其实准备把这篇删掉,先写Flask-restful相关的,后来想想大体框架还是先写出来,这两天踩了很多坑,有的谷歌也没有答案.一直摸索也总算是开始了. 正文 SQLAlchemy/alembic 的 使用方法之前写过,详见我的博客,今天讲讲如何与 flask-restful 结合一起(只是简单的讲讲搭配,Flask-restful以后会详细讲述) 搭建大体框架 其实与普通的 Flask 差不多,只不过app的功能模块中我们需要加一个 models 文件存放我们建立的 model,在按功能写

COUNT()聚合函数,以及如何优化使用了该函数的查询,很可能是最容易被人们误解的知识点之一 COUNT()的作用 COUNT()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用: 统计某个列值的数量 统计行数 统计列值 在统计列值时,要求列值是非空的,即不统计NULL.如果在COUNT()的括号中指定了列或者列的表达式,则统计的就是这个表达式有值的结果数. 统计结果集的行数 当MySQL确认括号内的表达式的值不可能为空时,实际上就是在统计行数,最简单的就是当我们使用COUNT(*)的时候,这种情况下通配

基于Flask的网关:Flask,Uwsgi,Gevent,Gunicorn(gevent),Tornado,Twisted !/usr/bin/python -- coding:utf-8 -- 美颜Feed在线推荐系统 作者:志恩 时间:2018-10-17 网关性能对比 python index.py [1,2,3,4,5,6,7,8,9] import os import sys from flask import Flask app = Flask(name) port = 5000

from flask import Flask,session from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy import config app = Flask(__name__) app.config.from_object(config) db = SQLAlchemy(app) class User(db.Model): __tablename__ = 'user' id = db.Column(db.Integer,primary_key=True,au

一篇文章有多个tag,一个tag也可以属于多篇文章,文章和tag存在多对多关系 config.py DEBUG = True #dialect+driver://root:1q2w3e4r5t@127.0.0.1:3306/ DIALECT = 'mysql' DRIVER='pymysql' USERNAME = 'demo_user' PASSWORD = 'demo_123' HOST = '172.16.10.6' PORT = 3306 DATABASE = 'db_demo1' SQ

往数据库中添加一张保存文章的表,表明为article,字段有id,title,content 同样一个配置文件:config.py DEBUG = True #dialect+driver://root:1q2w3e4r5t@127.0.0.1:3306/ DIALECT = 'mysql' DRIVER='pymysql' USERNAME = 'root' PASSWORD = '1q2w3e4r5t' HOST = '127.0.0.1' PORT = 3306 DATABASE = 'd

1.pycharm中新建一个flask项目 2.按装flask.PyMySQL.flask-sqlalchemy 3.项目下面新建一个config.py 文件 DEBUG = True #dialect+driver://root:1q2w3e4r5t@127.0.0.1:3306/ DIALECT = 'mysql' DRIVER='pymysql' USERNAME = 'root' PASSWORD = '1q2w3e4r5t' HOST = '127.0.0.1' PORT = 3306

一.介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架.该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果. 快速安装 pip3 install sqlalchemy 组成部分: Engine,框架的引擎 Connection Pooling ,数据库连接池 Dialect,选择连接数据库的DB API种类 Schema/Types,架构和类型 SQL Exprression Languag

min/max优化 在表中,一般都是经过优化的. 如下地区表 id area pid 1 中国 0 2 北京 1 ... 3115 3113 我们查min(id), id是主键,查Min(id)非常快. 但是,pid上没有索引, 现在要求查询3113地区的min(id); select min(id) from it_area where pid=69; 试想 id是有顺序的,(默认索引是升续排列), 因此,如果我们沿着id的索引方向走, 那么  第1个 pid=69的索引结点,他的id就正好是

Flask-sqlalchemy是关于flask一个针对数据库管理的.文中我们采用一个关于员工显示例子. 首先,我们创建SQLALCHEMY对像db. from flask import Flask, render_template,request from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__,static_url_path='') app.debug = True app.secret_key = "faefasdfa

搭建一个利用docker启动服务的Flask的小demo 定义数据库 # -*- coding: utf-8 -*- from sqlalchemy import * from sqlalchemy.orm import ( scoped_session, sessionmaker, relationship, backref ) from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # mysql+mysqlconnector://<u