SQLAlchemy 是一个功能强大的 ORMFlask-SQLAlchemy 是一个 Flask 插件,它让我们在 Flask 框架中使用 SQLAlchemy 变得更容易。

本篇介绍我在使用 Flask-SQLAlchemy 2.1 时进行联表查询的一些经验。

表定义

这里有两个表,account 表保存帐号 ID 和昵称,bind 表保存 account 之间的绑定关系。

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# 省略了外键定义,请自行脑补
create table account
(
gameuid int auto_increment primary key,
nickname varchar(34) not null
);
create table bind
(
bindid int auto_increment primary key,
fromid int not null,
toid int not null
);

对应的 Model 如下:

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class Account(db.Model):
__tablename__ = 'account'
gameuid = db.Column(db.INT, primary_key=True, nullable=False, autoincrement=True)
nickname = db.Column(db.VARCHAR(64), nullable=False, unique=True)
def __repr__(self):
return '<Account %r>' % (self.gameuid)
class Bind(db.Model):
__tablename__ = 'bind'
bindid = db.Column(db.BIGINT, primary_key=True, autoincrement=True)
# 绑定者和被绑定者的 gameuid
fromid = db.Column(db.BIGINT, db.ForeignKey('account.gameuid'), nullable=False)
toid = db.Column(db.BIGINT, db.ForeignKey('account.gameuid'), nullable=False)
def __repr__(self):
return '<Bind %r.%r>' % (self.fromid, self.toid)

关联查询

先来看一个简单的例子:查询 gameuid 1000 账号下绑定的所有帐号。

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>>> db.session.query(Bind.bindid, Bind.fromid, Bind.toid, Account.gameuid, Account.nickname). \
filter(Bind.toid == 1000). \
filter(Bind.fromid == Account.gameuid). \
all()
[(2, 10001, 1000, 10001, '玩家10001'), (3, 10002, 1000, 10002, '玩家10002'), (4, 10003, 1000, 10003, '玩家10003'), (5, 10004, 1000, 10004, '玩家10004'), (6, 10005, 1000, 10005, '玩家10005'), (7, 10006, 1000, 10006, '玩家10006'), (8, 10007, 1000, 10007, '玩家10007'), (9, 10008, 1000, 10008, '玩家10008'), (10, 10009, 1000, 10009, '玩家10009'), (53, 10000, 1000, 10000, '玩家10000'), (54, 11000, 1000, 11000, '玩家11000')]

看一看生成的 SQL 语句:

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>>> print(db.session.query(Bind.bindid, Bind.fromid, Bind.toid, Account.gameuid, Account.nickname). \
filter(Bind.toid == 1000). \
filter(Bind.fromid == Account.gameuid))
SELECT bind.bindid AS bind_bindid, bind.fromid AS bind_fromid, bind.toid AS bind_toid, account.gameuid AS account_gameuid, account.nickname AS account_nickname
FROM bind, account
WHERE bind.toid = %(toid_1)s AND bind.fromid = account.gameuid

这里的联表查询使用的是 WHERE 语句。如果希望使用 JOIN 语句,可以这样写:

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>>> print(db.session.query(Bind.bindid, Account.gameuid, Account.nickname). \
join(Account, Account.gameuid==Bind.fromid). \
filter(Bind.toid == 1000))
SELECT bind.bindid AS bind_bindid, bind.fromid AS bind_fromid, account.gameuid AS account_gameuid, account.nickname AS account_nickname
FROM bind INNER JOIN account ON account.gameuid = bind.fromid
WHERE bind.toid = %(toid_1)s

可以看出,现在生成的 SQL 语句已经使用 JOIN 语句了。但上面的语意有点奇怪,既然已经在 query 中使用了 Bind 和 Account,后面再 join 一次 Account 总觉得有点多余。那么 SQLAlchemy 如何选择 JOIN 的时候谁先谁后呢?看看这个错误就知道了:

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>>> db.session.query(Bind.bindid, Bind.fromid, Account.gameuid, Account.nickname). \
join(Bind, Account.gameuid==Bind.fromid). \
filter(Bind.toid == 1000)
>>> Traceback (most recent call last):
File "<console>", line 1, in <module>
File "/Users/zrong/.pyvenv/api/lib/python3.6/site-packages/sqlalchemy/orm/query.py", line 1971, in join
from_joinpoint=from_joinpoint)
File "<string>", line 2, in _join
File "/Users/zrong/.pyvenv/api/lib/python3.6/site-packages/sqlalchemy/orm/base.py", line 201, in generate
fn(self, *args[1:], **kw)
File "/Users/zrong/.pyvenv/api/lib/python3.6/site-packages/sqlalchemy/orm/query.py", line 2115, in _join
outerjoin, full, create_aliases, prop)
File "/Users/zrong/.pyvenv/api/lib/python3.6/site-packages/sqlalchemy/orm/query.py", line 2171, in _join_left_to_right
l_info.selectable)
sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: Can't join table/selectable 'bind' to itself

这个错误显然说明,query 中参数的顺序很重要,第一个参数所代表的 table 就是 JOIN 时放在前面的那个 table。因此,此处 JOIN 的目标应该是 Account, 而不应该是 Bind 自身。

分页支持

上面的例子已经解决了大多数需求了。我们再来看看分页。在 Flask-SQLAlchemy 中封装了一个 paginate 方法,可以方便地将查询记录进行分页:

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>>> db.session.query(Bind.bindid, Bind.fromid, Account.gameuid, Account.nickname). \
join(Bind, Account.gameuid==Bind.fromid). \
filter(Bind.toid == 1000). \
paginate(1, 10)
Traceback (most recent call last):
File "<console>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Query' object has no attribute 'paginate'

报错的原因是 db.session.query 默认返回的是 orm.Query 对象,这个对象并不包含 paginate 方法。要解决这个问题,需要修改 Flask-SQLAlchemy 的源码。

找到 SQLAlchemy 对象的 __init__ 定义,在其中加入 session_options['query_cls'] = BaseQuery 即可:

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def __init__(self, app=None, use_native_unicode=True, session_options=None, metadata=None):
if session_options is None:
session_options = {}
session_options.setdefault('scopefunc', connection_stack.__ident_func__)
self.use_native_unicode = use_native_unicode
self.app = app
# 使用 BaseQuery,这样可以让使用 db.session.query 等方法创建的 Query 对象支持 BaseQuery 的方法
session_options['query_cls'] = BaseQuery

另一种关联查询语法

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:

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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

使用 Model.query 得到的这个 query 对象可以直接进行 JOIN 操作,得到的结果是 Model 对象。这样就方便多了:

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>>> Account.query.join(Bind, Bind.fromid == Account.gameuid).filter(Bind.toid == 1000).all()
[<Account 10001>, <Account 10002>, <Account 10003>, <Account 10004>, <Account 10005>, <Account 10006>, <Account 10007>, <Account 10008>, <Account 10009>, <Account 10000>, <Account 11000>]

转换成 SQL 是这样的:

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SELECT account.gameuid AS account_gameuid, account.nickname AS account_nickname
FROM account INNER JOIN bind ON bind.fromid = account.gameuid
WHERE bind.toid = %(toid_1)s

可以看出,这样的查询结果和使用 db.session.query 并没有什么不同。由于返回的是 Model 对象,使用上可能还更加方便了。

筛选字段

如何使用 Model.query.join 语法得到部分字段呢?这里可以使用 SQLAlchemy 提供的 with_eitities 方法:

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>>> Account.query.join(Bind, Bind.fromid == Account.gameuid). \
filter(Bind.toid == 1000). \
with_entities(Bind.bindid, Account.nickname).all()
[(2, '玩家10001'), (3, '玩家10002'), (4, '玩家10003'), (5, '玩家10004'), (6, '玩家10005'), (7, '玩家10006'), (8, '玩家10007'), (9, '玩家10008'), (10, '玩家10009'), (53, '玩家10000'), (54, '玩家11000')]
>>>

注意,列表中的项 (2, '玩家10001') 并不是标准的 Python tuple。你如果查看它的类型,会发现一个奇怪的名称: <class 'sqlalchemy.util._collections.result'> 。它是一个 AbstractKeyedTuple 对象,拥有一个 keys() 方法,这样可以很容易将其转换成 dict :

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>>> results = Account.query.join(Bind, Bind.fromid == Account.gameuid). \
filter(Bind.toid == 1000). \
with_entities(Bind.bindid, Account.nickname).all()
>>> [dict(zip(result.keys(), result)) for result in results]
[{'bindid': 2, 'nickname': '玩家10001'}, {'bindid': 3, 'nickname': '玩家10002'}, {'bindid': 4, 'nickname': '玩家10003'}, {'bindid': 5, 'nickname': '玩家10004'}, {'bindid': 6, 'nickname': '玩家10005'}, {'bindid': 7, 'nickname': '玩家10006'}, {'bindid': 8, 'nickname': '玩家10007'}, {'bindid': 9, 'nickname': '玩家10008'}, {'bindid': 10, 'nickname': '玩家10009'}, {'bindid': 53, 'nickname': '玩家10000'}, {'bindid': 54, 'nickname': '玩家11000'}]

想了解 AbstractKeyedTuple ,可以看看这篇文档 New KeyedTuple implementation dramatically faster

获得多个 Model 的记录

除了筛选字段外,还可以用另一个方法获取多个 Model 的记录。那就是,返回两个 Model 的所有字段:

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>>> db.session.query(Account, Bind).join(Bind, Account.gameuid==Bind.fromid).filter(Bind.toid==1000).all()
[(<Account 10001>, <Bind 10001, 1000>), (<Account 10002>, <Bind 10002, 1000>), (<Account 10004>, <Bind 10004, 1000>), (<Account 10005>, <Bind 10005, 1000>), (<Account 10006>, <Bind 10006, 1000>), (<Account 10007>, <Bind 10007, 1000>), (<Account 10008>, <Bind 10008, 1000>), (<Account 10009>, <Bind 10009, 1000>), (<Account 10000>, <Bind 10000, 1000>), (<Account 11000>, <Bind 11000, 1000>)]

使用上面的语法直接返回 Account 和 Bind 对象,可以进行更加灵活的操作。

多表查询

要联结超过 2 张以上的表,可以直接在 join 得到的结果之后链式调用 join 。也可以在 filter 的结果后面链式调用 join 。join 和 filter 返回的都是 query 对象,因此可以无限链式调用下去。

写完查询后,应该打印生成的 SQL 语句查看一下有没有性能问题。

全文完

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