我很难优化我的SQLAlchemy查询。我的SQL知识非常基础,我只能从SQLAlchemy文档中获取所需的东西。
假设以下非常基本的一对多关系:
class Parent(Base):
__tablename__ = "parents"
id = Column(Integer, primary_key = True)
children = relationship("Child", backref = "parent")
class Child(Base):
__tablename__ = "children"
id = Column(Integer, primary_key = True)
parent_id = Column(Integer, ForeignKey("parents.id"))
naughty = Column(Boolean)
我怎么能:
(Parent, count_of_naughty_children, count_of_all_children)
的元组?花了大量时间用谷歌搜索后,我发现了如何分别查询这些值:
# The following returns tuples of (Parent, count_of_all_children):
session.query(Parent, func.count(Child.id)).outerjoin(Child, Parent.children).\
group_by(Parent.id)
# The following returns tuples of (Parent, count_of_naughty_children):
al = aliased(Children, session.query(Children).filter_by(naughty = True).\
subquery())
session.query(Parent, func.count(al.id)).outerjoin(al, Parent.children).\
group_by(Parent.id)
我尝试以不同的方式将它们组合在一起,但没有设法得到我想要的东西。
我猜这个查询将基于前一个查询,按淘气/全部比例过滤。
感谢任何帮助。
编辑:感谢Antti Haapala的帮助,我找到了第二个问题的解决方案:
avg = func.avg(func.coalesce(Child.naughty, 0)) # coalesce() treats NULLs as 0
# avg = func.avg(Child.naughty) - if you want to ignore NULLs
session.query(Parent).join(Child, Parent.children).group_by(Parent).\
having(avg > 0.8)
它找到平均值,如果孩子的naughty
变量,将False和NULL视为0,将True视为1.使用MySQL后端测试,但也应该在其他人上工作。
答案 0 :(得分:9)
count()
sql aggretate函数非常简单;它为您提供每组中非空值的总数。考虑到这一点,我们可以调整您的查询以获得正确的结果。
print (Query([
Parent,
func.count(Child.id),
func.count(case(
[((Child.naughty == True), Child.id)], else_=literal_column("NULL"))).label("naughty")])
.join(Parent.children).group_by(Parent)
)
产生以下sql:
SELECT
parents.id AS parents_id,
count(children.id) AS count_1,
count(CASE WHEN (children.naughty = 1)
THEN children.id
ELSE NULL END) AS naughty
FROM parents
JOIN children ON parents.id = children.parent_id
GROUP BY parents.id
答案 1 :(得分:5)
如果您的查询只是为了让那些拥有>的父母80%的孩子顽皮,你可以在大多数数据库上将naughty
转换为整数,然后取其平均值;然后having
此平均值大于0.8
。
因此你会得到像
这样的东西from sqlalchemy.sql.expression import cast
naughtyp = func.avg(cast(Child.naughty, Integer))
session.query(Parent, func.count(Child.id), naughtyp).join(Child)\
.group_by(Parent.id).having(naughtyp > 0.8).all()