【Backend】Sqlalchemy统计表数目耗时少的方法

在使用Flask-SQLAlchemy框架进行数据库表记录计数时,直接使用len或count方法会导致高内存消耗和慢查询。本文介绍了一种更高效的方法,通过使用SQLAlchemy的func模块进行计数查询,有效降低资源消耗。

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【Backend】Sqlalchemy统计表数目耗时少的方法

问题:

在使用flask-sqlalchemy对多个表查询计数用len(表名.query.filter(Mtv.id).all())或者进行count操作时,出现了耗时严重、内存飙升的问题。

 count = len(表名.query.filter(表名.id).all())

解决:用sqlalchemy下的func就可以

from sqlalchemy import func
count = db.session.query(func.count(表名.id)).scalar()

----------2020/05/25----下学期再开学–EchoZhang------------

# YoloPest 智能害虫检测系统 全栈病虫害检测系统,基于 YOLOv12 实现害虫检测功能,包含 FastAPI 后端服务和 React 前端界面,提供图像上传与害虫识别功能。 ![Tech Stack](https://img.shields.io/badge/stack-FastAPI%20%2B%20React%20%2B%20YOLOv12-blue) ## 技术栈 ### 后端 - **FastAPI** - Python 高性能 API 框架 - **YOLOv12** - 目标检测模型(本地定制版) - **SQLAlchemy** - ORM 数据库映射 - **Redis** - 缓存与会话管理 - **Uvicorn** - ASGI 服务器 - **Pydantic** - 数据验证 - **OpenCV** - 图像处理 - **Docker** - 容器化部署 ### 前端 - **React 18** - 组件化 UI 框架 - **TypeScript** - 类型安全 - **Vite** - 现代前端构建工具 - **Ant Design** - UI 组件库 - **React Router** - 客户端路由 - **Axios** - API 请求库 ## 功能特性 - ✅ 用户认证 (登录/注册) - ✅ 图像害虫识别上传与结果展示 - ✅ 视频害虫识别分析 - ✅ 历史记录管理 - ✅ 个人信息管理 - ✅ 自定义 YOLOv12 模型集成 - ✅ 实时检测结果可视化 - ✅ 检测结果统计分析 - ✅ 响应式界面设计 ## 系统架构 ### 核心组件 - **前端应用** - React 单页应用,处理用户交互与结果展示 - **后端 API 服务** - FastAPI 提供 RESTful 接口 - **检测引擎** - 封装 YOLOv12 模型的图像识别服务 - **数据管理** - 用户和检测历史的存储与检索 - **任务队列** - 处理视频等长时间任务 ### 数据流程 1. 用户上传图像/视频 → 前端预处理 2. API 请求 → 后端服务器 3. 后端处理 → 模型推理 4. 结果返回 → 前端展示 5. 数据存储 → 历史记录 ## 快速开始 ### 环境要求 - Python 3.8+ 3.11.5 - Node.js 18+ 18.18.0 - npm 9+ 9.8.1 - Redis 7+ 7.4.2 - Docker 20.10+ (可选) ### 本地开发 #### 后端 ``` cd backend # 创建并激活虚拟环境 python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Linux/Mac # 或 .venv\Scripts\activate # Windows # 安装依赖 pip install -r requirements.txt 已安装 # 安装本地修改的YOLOv12 pip install -e ./ultralytics 已安装 # 初始化数据库结构 python create_tables.py 已创建 # 启动服务 uvicorn main:app --reload ``` 访问 API 文档:http://localhost:8000/docs #### 前端 ```bash cd frontend npm install 已下载 npm run dev ``` 访问应用:http://localhost:5173 ### Docker 部署 ```bash docker-compose up --build ``` 访问前端:http://localhost 访问后端文档:http://localhost:8000/docs ## 项目结构 ``` ├── backend │ ├── app/ # 应用核心代码 │ │ ├── api/ # API路由和处理函数 │ │ ├── core/ # 配置和基础设施 │ │ ├── models/ # 数据库模型 │ │ ├── schemas/ # Pydantic模型 │ │ ├── services/ # 业务逻辑
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