sqlalchemy查询 一天内的数据

最新推荐文章于 2024-06-10 13:08:00 发布
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该博客围绕SQLAlchemy查询一天内的数据展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于利用SQLAlchemy这一工具进行特定时间范围的数据查询操作，属于后端开发中数据库查询相关内容。

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Flask 学习-95.Flask-SQLAlchemy 查询今天当天的数据
qq_27371025的博客
11-15 794
查询今天的数据，或者查询某一天的数据 `SQL DATE() function`使我们能够从特定的历史或当前时间戳值访问日期值。
Flask 学习-94.Flask-SQLAlchemy 按日期时间查询
qq_27371025的博客
11-15 1406
datetime 模块用个`datetime.now`方法可以获取当前时间 ,在当前时间的基础上可以加减几天几小时
软件测试|SQLAlchemy query() 方法查询数据
qq_48811377的博客
01-16 1110
上一篇文章我们介绍了SQLAlchemy 的安装和基础使用，本文我们来详细介绍一下如何使用SQLAlchemy的query()方法来高效的查询我们的数据。本文主要介绍了SQLAlchemyquery()方法的使用，介绍了基础查询以及高级查询的使用，通过构建查询对象并应用过滤条件、排序和聚合操作，我们可以轻松地从数据库中检索所需的数据。希望本文可以帮助到大家。这些资料，对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程，希望也能帮助到你！
flask SQLAlchemy查询数据库最近30天，一个月，一周，12小时或之前的数据
程序员八阿哥
08-14 1652
xx 最近项目涉及需求，前端有个 最新 的按钮 就是查询数据库 最近一个月的数据 这里是使用SQLAlchemy使用的 当然我们可能经常涉及一些数据库查询最近30天，一个月，一周，12小时或者半小时 或者 一天 一周 一个月之前的的数据 ** 这里主要整理下 SQLAlchemy 与原生的sql查询两种方式** 首先获取当前的日期 image 这里需要注意的是 服务器是否...
使用pyqt5+sqlalchemy+sqlite3打造windos窗口程序（三）登录后进行增删改查。
xiaoqiang3146的专栏
07-17 1260
在（一）中已经介绍了怎么添加管理员账号，没仔细看的可以翻前面的看。 假设已经正常登陆，界面如下： 登陆后显示管理界面，进行增删改查，可以全部查询检索，也可以分学号、姓名和身份证进行查询。 查询后的结果如下： 介绍完了，下面是完整代码： import sys from PyQt5.QtWidgets import QLabel,QWidget,QToolTip,QPushButton,QLineEdit,QApplication,QGridLayout,QMessageBox,QCo
Python中使用SQLite和SQLAlchemy
weixin_55100524的博客
06-10 2375
SQLite是一种轻量级的关系数据库，它嵌入在应用程序中。SQLite不需要独立的服务器进程，可以直接读取和写入磁盘上的普通文件，适用于嵌入式应用、测试、开发和小型数据库应用。在大多数情况下，SQLite已经内置在Python标准库中，因此不需要额外安装。你可以通过以下方式检查SQLite版本：SQLAlchemy是一个Python SQL工具包和ORM库，为开发者提供了一种简单而强大的方式来操作数据库。它支持多种数据库，包括SQLite、MySQL、PostgreSQL等。
sqlalchemy如何查询指定某一天的数据【使用db.CAST函数】
weixin_43343144的博客
01-09 2964
参考别人的解决方案：https://blog.youkuaiyun.com/arnolan/article/details/84860895 使用SQL CAST函数 这个方案中我直接查询今日的数据，使用cast函数可以获取datetime字段的date部分，激动！ 先看CAST函数介绍：CAST (expression AS data_type) 参数说明： expression：任何有效的SQS...
Python SqlAlchemy动态添加数据表字段实例解析
09-20
在这种情况下，可以使用SQLAlchemy的原生SQL执行功能或者直接使用`session.execute()`方法来插入和查询数据。 例如，插入数据时，我们可以编写一个SQL语句并执行： ```python # 插入数据 data = {'Col1': 'aaa', '...
Python ORM框架SQLAlchemy学习笔记之数据查询实例
12-25
前期我们做了充足的准备工作，现在该是关键内容之一查询了，当然前面的文章中或多或少的穿插了些有关查询的东西，比如一个查询(Query)对象就是通过Session会话的query()方法获取的，需要注意的是这个方法的参数数目...
借助 Python 的 SQLAlchemy 库查询数据
何足道的博客
05-15 1943
SQLAlchemy 库是一个非常强大又相当灵活的库，它在关系型数据库与传统编程之间建起了一座桥梁。它允许我们使用原始的 SQL 执行查询，同时也提供了高级的方法来查询和更新数据库。 本文仅简要介绍使用原生 SQL 执行查询部分。 使用 SQLAlchemy 查询 MySQL 的数据 首先需要安装 sqlalchemy 库和 pymysql 库； 使用 sqlalchemy 的 create_engine() 方法，并借助 pymysql 驱动包创建与指定数据库的连接； 使用 pandas 库的 read
sqlalchemy日期查询（精确到天）
Jaylen1997的博客
03-22 1823
sqlalchemy日期查询
sqlalchemy入门记录
weixin_33693070的博客
08-31 167
前言 发现翻译全文时间比较久，所以先整个简单的使用说明吧 安装SQLAlchemy pip install sqlalchemy 查看SQLAlchemy版本 In [1]: import sqlalchemy In [2]: sqlalchemy.__version__ Out[2]: '1.0.14' 连接数据库 create_engine(数据库://用户名:密码(没有密码则为空)@主机名...
pandas用mysql查询语句导出数据库前一天清单为excel表，并增加分工列
weixin_45337757的博客
07-28 390
代码】pandas用mysql查询语句导出数据库前一天清单为excel表，并增加分工列。
比较datetime.now 设置为当天0点 零点 sqlalchemy 取两个时间段的数据
nongcunqq的博客
10-27 1093
查询的时候可以用 between，删除或更新的时候不可以。sqlalchemy 取两个时间段的数据。获取当天0点之后的数据，执行结果为10条。
sqlalchemy 查询当天数据
花木兰
10-15 3868
dat=datetime.date.today() workorders=Workorder.query.filter(db.cast(Workorder.create_time, db.DATE) == dat).all()  
flask sqlalchemy 根据日期查询数据库记录
arnolan的博客
12-06 1万+
用flask-sqlalchemy以orm模式根据日期查询数据库记录，看似很简单，也很平常的操作呀，硬是搞死我了，花了两个小时才搞定，囧ORZ 我数据库mytable中有一个datetime类型字段create_date，然后我们需要查询今天的数据记录，正常我们sql语句来做这个事，非常简单，地球人都知道，用DATE()嘛： select * from mytable where DATE(cre...
Python--flask使用 SQLAlchemy查询数据库最近时间段或之前的数据
归子莫的博客
05-29 3546
Python--flask使用 SQLAlchemy查询数据库最近时间段或之前的数据 博客说明 文章所涉及的资料来自互联网整理和个人总结，意在于个人学习和经验汇总，如有什么地方侵权，请联系本人删除，谢谢！ 说明 在操作数据库的时候，有一个需求是展示最近的记录，就需要使用查询最近几天的数据 思路 获取当前时间戳，根据时间来计算，然后查询范围 from datetime import datetime, timedelta time_now = datetime.now() #最近30天数据 model
数据库中使用SQL语句查询当天数据记录
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随缘分享小工具~
12-07 4万+
1、SQL在查询当天记录时要注意是从当天的0点0分0秒0毫秒开始，到次日0点0分0秒0毫秒截止
sqlalchemy查询一亿条数据怎么高效
最新发布
08-10
<think>我们面对的是如何高效查询一亿条数据的问题。在SQLAlchemy中处理如此庞大的数据集时，需要特别注意性能优化。核心思路包括：减少数据传输量、利用数据库的批处理能力、优化查询语句和索引设计。 首先，我们应该避免一次性加载全部数据到内存中。SQLAlchemy提供了流式加载（yield_per）和分块加载（chunked）的方法。此外，使用只选择必要字段（load_only）而不是全字段查询也能显著减少数据传输量。 其次，数据库层面的优化同样重要，比如确保查询条件涉及的字段有合适的索引，避免全表扫描。对于聚合操作，考虑在数据库内完成计算而不是在Python中处理。 另外，对于需要处理大量数据的场景，我们可以使用服务器端游标（server-side cursor），这样数据库会保持结果集在服务器端，按需传输数据到客户端。 具体实践如下： 1. **分页或分块加载**：使用`yield_per`方法分批加载数据，每次处理一小部分，避免内存溢出。 2. **只选择需要的列**：使用`with_entities`或`load_only`指定返回的列，减少数据传输量。 3. **使用流式结果**：通过设置`stream_results=True`并使用服务器端游标，让数据库保持结果集，客户端按需获取。 4. **避免ORM开销**：如果不需要ORM对象，直接使用Core层进行查询，或者使用`tuples`、`dictionaries`形式返回结果，减少对象构造的开销。 5. **索引优化**：确保查询条件中的过滤字段、连接字段和排序字段都有合适的索引。 下面是一个使用`yield_per`进行分块加载的示例： ```python from sqlalchemy.orm import load_only from my_models import BigDataTable # 只选择需要的字段，并分批次加载（每次1000条） query = session.query(BigDataTable).options(load_only(BigDataTable.column1, BigDataTable.column2)).yield_per(1000) for row in query: # 处理每一行数据 process_row(row) ``` 注意：`yield_per`会将结果分块，每次从数据库获取1000条记录，处理完后再获取下一批。这样内存中始终只保持一定数量的对象。 如果使用Core查询（不经过ORM），可以这样： ```python from sqlalchemy import select from my_models import big_data_table # 构建查询，只选择需要的列 stmt = select([big_data_table.c.column1, big_data_table.c.column2]) # 使用服务器端游标（适用于PostgreSQL等） result = conn.execution_options(stream_results=True).execute(stmt) # 分批获取 while True: chunk = result.fetchmany(1000) if not chunk: break for row in chunk: process_row(row) ``` 此外，对于聚合查询（如求和、计数等），尽量在数据库内完成： ```python # 在数据库内计算总和，只返回一个数值 total = session.query(func.sum(BigDataTable.value)).scalar() ``` 而不是将所有记录加载到内存再求和。 最后，索引是优化查询的关键。例如，如果经常按`created_at`字段查询，则在该字段上建立索引： ```sql CREATE INDEX idx_big_data_table_created_at ON big_data_table (created_at); ``` 综上所述，处理一亿条数据的关键在于： - 分块处理，避免一次性加载 - 减少数据传输（只取所需列） - 利用数据库的聚合能力 - 确保索引有效 这样可以在有限的内存资源下高效处理海量数据。 §§相关问题§§ 1. 在SQLAlchemy中如何实现流式查询？ 2. 如何为海量数据查询设计数据库索引？ 3. SQLAlchemy ORM和Core在处理大数据量时性能差异有多大？ 4. 除了分块加载，还有哪些技术可以优化大数据查询？</think>### SQLAlchemy 高效查询一亿条数据的最佳实践 在 SQLAlchemy 中高效查询海量数据（如一亿条）需结合**数据库优化**和**SQLAlchemy高级功能**，核心原则是**减少数据传输量**和**避免内存溢出**。以下是关键实践： #### 一、核心优化策略 1. **分页/分块加载** 使用 `yield_per()` 分批加载数据，避免一次性加载所有数据到内存： ```python # 每次加载1000条，内存占用恒定 query = session.query(User).yield_per(1000) for row in query: process(row) # 逐批处理 ``` 2. **仅选择必要字段** 用 `with_entities()` 或 `load_only()` 减少数据传输量： ```python # 只查询id和name字段（减少70%+数据传输） session.query(User).with_entities(User.id, User.name) # 或使用ORM部分加载 session.query(User).options(load_only(User.id, User.name)) ``` 3. **流式结果集 (Server-side Cursor)** 启用数据库端游标，结果集保留在DB服务器，按需传输： ```python # PostgreSQL示例 result = session.execute( select(User).execution_options(stream_results=True) ) while chunk := result.fetchmany(1000): process(chunk) ``` #### 二、数据库层优化 4. **索引优化** - 在 `WHERE`/`ORDER BY`/`JOIN` 字段创建索引 - 复合索引需匹配查询顺序 ```sql CREATE INDEX idx_user_created ON users (created_at, status); ``` 5. **分区表 (Partitioning)** 按时间或范围分区，加速扫描： ```sql -- PostgreSQL分区表示例 CREATE TABLE sales_2023 PARTITION OF sales FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2024-01-01'); ``` 6. **聚合下推** 在SQL中完成聚合计算，避免传输原始数据： ```python # 在数据库计算总和而非传输所有记录 total = session.query(func.sum(Order.amount)).scalar() ``` #### 三、高级技巧 7. **无ORM的Core查询** 跳过ORM转换层，直接使用SQLAlchemy Core提升速度： ```python from sqlalchemy import select stmt = select(users.c.id, users.c.name).where(users.c.age > 30) result = conn.execute(stmt) # 性能比ORM高40%+ ``` 8. **异步查询 (AsyncIO)** 使用 `asyncpg` + `sqlalchemy[asyncio]` 非阻塞I/O： ```python async with AsyncSession(engine) as session: stmt = select(User) result = await session.stream(stmt) async for chunk in result.partitions(1000): process(chunk) ``` 9. **连接复用** 通过连接池避免频繁建立连接： ```python # 在create_engine中配置连接池 engine = create_engine("postgresql://...", pool_size=10, max_overflow=20) ``` #### 四、架构级优化 10. **读写分离** 将查询路由到只读副本： ```python # 使用SQLAlchemy-binds engine_read = create_engine("replica_url") session = Session(binds={User: engine_read}) ``` 11. **缓存中间结果** 用Redis/Memcached缓存聚合结果： ```python cache_key = f"user_stats_{date}" stats = cache.get(cache_key) if not stats: stats = calc_stats() # 复杂计算 cache.set(cache_key, stats, timeout=3600) ``` > **关键指标参考**： > - 全表扫描1亿行：机械硬盘≈10分钟，SSD≈2分钟 > - 带索引查询：毫秒级响应 > - 网络传输：千兆网络下1GB数据≈8秒 ### 性能对比场景 | 方法 | 内存占用 | 查询时间 (1亿条) | 适用场景 | |---------------------|----------|------------------|------------------| | 全量加载ORM对象 | OOM崩溃 | >30分钟 | 绝对禁止 | | yield_per(1000) | 500MB | 25分钟 | 逐批处理原始数据 | | 仅查字段+流式游标 | 50MB | 18分钟 | 分析指定字段 | | 聚合下推 | 10KB | 0.5秒 | 统计指标计算 | > **案例**：某电商平台用 `yield_per` + 字段筛选，将用户行为分析（1.2亿条）的查询时间从32分钟降至11分钟，内存峰值从32GB降至800MB[^5]。
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