如何使用SQLAlchemy创建SQL视图?

时间:2012-03-19 08:22:51

标签: python postgresql sqlalchemy

一切都在标题中。是否有“Pythonic”方式(我的意思是,没有“纯SQL”查询)来使用SQLAlchemy定义SQL视图?

感谢您的帮助,

6 个答案:

答案 0 :(得分:58)

更新:另请参阅SQLAlchemy使用方法here

据我所知,开箱即用不支持创建(只读非物化)视图。但是在SQLAlchemy 0.7中添加此功能非常简单(类似于我给出的here示例)。您只需撰写compiler extension CreateView即可。使用此扩展,您可以编写(假设t是一个具有列id的表对象)

createview = CreateView('viewname', t.select().where(t.c.id>5))
engine.execute(createview)

v = Table('viewname', metadata, autoload=True)
for r in engine.execute(v.select()):
    print r

这是一个有效的例子:

from sqlalchemy import Table
from sqlalchemy.ext.compiler import compiles
from sqlalchemy.sql.expression import Executable, ClauseElement

class CreateView(Executable, ClauseElement):
    def __init__(self, name, select):
        self.name = name
        self.select = select

@compiles(CreateView)
def visit_create_view(element, compiler, **kw):
    return "CREATE VIEW %s AS %s" % (
         element.name,
         compiler.process(element.select, literal_binds=True)
         )

# test data
from sqlalchemy import MetaData, Column, Integer
from sqlalchemy.engine import create_engine
engine = create_engine('sqlite://')
metadata = MetaData(engine)
t = Table('t',
          metadata,
          Column('id', Integer, primary_key=True),
          Column('number', Integer))
t.create()
engine.execute(t.insert().values(id=1, number=3))
engine.execute(t.insert().values(id=9, number=-3))

# create view
createview = CreateView('viewname', t.select().where(t.c.id>5))
engine.execute(createview)

# reflect view and print result
v = Table('viewname', metadata, autoload=True)
for r in engine.execute(v.select()):
    print r

如果你愿意,你也可以专注于方言,例如

@compiles(CreateView, 'sqlite')
def visit_create_view(element, compiler, **kw):
    return "CREATE VIEW IF NOT EXISTS %s AS %s" % (
         element.name,
         compiler.process(element.select, literal_binds=True)
         )

答案 1 :(得分:15)

现在有一个PyPI包:SQLAlchemy Views

来自它的PyPI页面:

>>> from sqlalchemy import Table, MetaData
>>> from sqlalchemy.sql import text
>>> from sqlalchemy_views import CreateView, DropView

>>> view = Table('my_view', metadata)
>>> definition = text("SELECT * FROM my_table")

>>> create_view = CreateView(view, definition, or_replace=True)
>>> print(str(create_view.compile()).strip())
CREATE OR REPLACE VIEW my_view AS SELECT * FROM my_table

但是,你要求一个 no"纯SQL"查询,因此您可能希望使用SQLAlchemy查询对象创建上面的definition

幸运的是,上面示例中的text()清楚地表明definition CreateView参数是一个查询对象。所以这样的事情应该有效:

>>> from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey
>>> from sqlalchemy.sql import select
>>> from sqlalchemy_views import CreateView, DropView

>>> metadata = MetaData()

>>> users = Table('users', metadata,
...     Column('id', Integer, primary_key=True),
...     Column('name', String),
...     Column('fullname', String),
... )

>>> addresses = Table('addresses', metadata,
...   Column('id', Integer, primary_key=True),
...   Column('user_id', None, ForeignKey('users.id')),
...   Column('email_address', String, nullable=False)
...  )

这是有趣的一点:

>>> view = Table('my_view', metadata)
>>> definition = select([users, addresses]).where(
...     users.c.id == addresses.c.user_id
... )
>>> create_view = CreateView(view, definition, or_replace=True)
>>> print(str(create_view.compile()).strip())
CREATE OR REPLACE VIEW my_view AS SELECT users.id, users.name,
users.fullname, addresses.id, addresses.user_id, addresses.email_address 
FROM users, addresses 
WHERE users.id = addresses.user_id

答案 2 :(得分:14)

Stephan的答案很好,涵盖了大多数基础,但让我不满意的是缺乏与SQLAlchemy的其余部分(ORM,自动删除等)的集成。经过几个小时的实验并将来自互联网各个角落的知识拼凑起来后,我想出了以下内容:

import sqlalchemy_views
from sqlalchemy import Table
from sqlalchemy.ext.compiler import compiles
from sqlalchemy.sql.ddl import DropTable


class View(Table):
    is_view = True


class CreateView(sqlalchemy_views.CreateView):
    def __init__(self, view):
        super().__init__(view.__view__, view.__definition__)


@compiles(DropTable, "postgresql")
def _compile_drop_table(element, compiler, **kwargs):
    if hasattr(element.element, 'is_view') and element.element.is_view:
        return compiler.visit_drop_view(element)

    # cascade seems necessary in case SQLA tries to drop 
    # the table a view depends on, before dropping the view
    return compiler.visit_drop_table(element) + ' CASCADE'

请注意,我正在使用sqlalchemy_views包,只是为了简化操作。

定义一个视图(例如全局类似于您的表模型):

from sqlalchemy import MetaData, text, Text, Column


class SampleView:
    __view__ = View(
        'sample_view', MetaData(),
        Column('bar', Text, primary_key=True),
    )

    __definition__ = text('''select 'foo' as bar''')

# keeping track of your defined views makes things easier
views = [SampleView]

映射视图(启用ORM功能):

在加载您的应用时,在任何查询之前以及在设置数据库之后做。

for view in views:
    if not hasattr(view, '_sa_class_manager'):
        orm.mapper(view, view.__view__)

创建视图:

初始化数据库时执行,例如在create_all()调用之后。

from sqlalchemy import orm


for view in views:
    db.engine.execute(CreateView(view))

如何查询视图:

results = db.session.query(SomeModel, SampleView).join(
    SampleView,
    SomeModel.id == SampleView.some_model_id
).all()

这将完全返回您所期望的内容(每个对象列表都包含SomeModel对象和SampleView对象)。

删除视图

SampleView.__view__.drop(db.engine)

在drop_all()调用期间,它也会自动被删除。

这显然是一个非常讨厌的解决方案,但在我眼里,它是目前最好的一个,也是最干净的。我过去几天测试了它,没有任何问题。我不确定如何添加关系(遇到问题),但这并不是必需的,如上面的查询中所示。

如果有人有任何意见,发现任何意外问题或知道更好的做事方式,请发表评论或让我知道。

这是在SQLAlchemy 1.2.6和Python 3.6上进行测试的。

答案 3 :(得分:4)

0.33.6中的

SQLAlchemy-utils just added this functionality(在pypi中可用)。它具有视图,实例化视图,并且与ORM集成。它尚未记录,但我已成功使用视图+ ORM。

您可以使用ORM use their test as an example来查看常规视图和实例化视图。

要创建视图,请在安装软件包后,使用上面测试中的以下代码作为视图的基础:

class ArticleView(Base):
    __table__ = create_view(
        name='article_view',
        selectable=sa.select(
            [
                Article.id,
                Article.name,
                User.id.label('author_id'),
                User.name.label('author_name')
            ],
            from_obj=(
                Article.__table__
                    .join(User, Article.author_id == User.id)
            )
        ),
        metadata=Base.metadata
    )

其中Basedeclarative_basesaSQLAlchemy包,而create_viewsqlalchemy_utils.view中的函数。

答案 4 :(得分:1)

我找不到简短方便的答案。

我不需要View的其他功能(如果有的话),因此我只是将视图视为普通表,就像其他表定义一样。

因此,基本上,我有a.py定义了所有表和视图,与SQL相关的东西,还有main.py,我从a.py导入了这些类并使用它们。

这是我在a.py中添加的内容,并且可以正常工作:

class A_View_From_Your_DataBase(Base):
    __tablename__ = 'View_Name'
    keyword = Column(String(100), nullable=False, primary_key=True)

值得注意的是,即使视图中没有主键,也需要添加primary_key属性。

答案 5 :(得分:-8)

没有纯SQL的SQL视图? 您可以创建一个类或函数来实现定义的视图。

function get_view(con):
  return Table.query.filter(Table.name==con.name).first()