openstack-db-数据库之SQLAlchemy实战详解

本文详细介绍了SQL查询在数据库操作中的应用,包括基本查询、条件查询、关联查询、聚合查询、子查询等,并通过ORM(对象关系映射)技术实现数据库交互,展示如何在Python环境下使用SQLAlchemy进行高效的数据操作。
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  2. #简单查询  
  3. print(session.query(User).all())  
  4. print(session.query(User.name, User.fullname).all())  
  5. print(session.query(User, User.name).all())  
  6.   
  7. #带条件查询  
  8. print(session.query(User).filter_by(name='user1').all())  
  9. print(session.query(User).filter(User.name == "user").all())  
  10. print(session.query(User).filter(User.name.like("user%")).all())  
  11.   
  12. #多条件查询  
  13. print(session.query(User).filter(and_(User.name.like("user%"), User.fullname.like("first%"))).all())  
  14. print(session.query(User).filter(or_(User.name.like("user%"), User.password != None)).all())  
  15.   
  16. #sql过滤  
  17. print(session.query(User).filter("id>:id").params(id=1).all())  
  18.   
  19. #关联查询   
  20. print(session.query(User, Address).filter(User.id == Address.user_id).all())  
  21. print(session.query(User).join(User.addresses).all())  
  22. print(session.query(User).outerjoin(User.addresses).all())  
  23.   
  24. #聚合查询  
  25. print(session.query(User.name, func.count('*').label("user_count")).group_by(User.name).all())  
  26. print(session.query(User.name, func.sum(User.id).label("user_id_sum")).group_by(User.name).all())  
  27.   
  28. #子查询  
  29. stmt = session.query(Address.user_id, func.count('*').label("address_count")).group_by(Address.user_id).subquery()  
  30. print(session.query(User, stmt.c.address_count).outerjoin((stmt, User.id == stmt.c.user_id)).order_by(User.id).all())  
  31.   
  32. #exists  
  33. print(session.query(User).filter(exists().where(Address.user_id == User.id)))  
  34. print(session.query(User).filter(User.addresses.any()))  

以下为映射类:
  1. class User(Base):  
  2.     __tablename__ = "users"  
  3.       
  4.     id = Column("id", Integer, primary_key=True)  
  5.     name = Column("name", String)  
  6.     fullname = Column("fullname", String)  
  7.     password = Column("password", String)  
  8.       
  9.     addresses = relation("Address", order_by="Address.id", backref="user")  
  10.       
  11.     def __init__(self, id=None, name=None, fullname=None, password=None, addresses=[]): 
  12.         self.id = id  
  13.         self.name = name  
  14.         self.fullname = fullname  
  15.         self.password = password  
  16.         self.addresses = addresses  
  17.           
  18.     def __repr__(self):  
  19.         return "<User '{name}' '{fullname}' '{password}' {addresses}>".format(name=self.name, fullname=self.fullname, password=self.password, addresses=self.addresses)  
  20.   
  21. class Address(Base):  
  22.     __tablename__ = "address"  
  23.       
  24.     id = Column(Integer, primary_key=True)  
  25.     email_address = Column(String, nullable=False)  
  26.     user_id = Column(Integer, ForeignKey("users.id"))  
  27.       
  28.     #user = relation("User", backref="addresses", order_by="Address.id")  
  29.       
  30.     def __init__(self, email_address=None):  
  31.         self.email_address = email_address  
  32.           
  33.     def __repr__(self):  
  34.         return "<Address ({email_address}) user={user}>".format(email_address=self.email_address, user=self.user.name)  
<think>我们注意到用户的问题是关于`db_get_x()`方法的作用,但用户并没有具体说明是哪一个`db_get_x()`方法。在之前的对话历史中,用户询问了`db_get_inst_pin_inst_term`的作用,我们给出了详细解释。 然而,现在用户提到了一个更通用的`db_get_x()`方法,这可能是泛指数据库操作中一系列以`db_get_`为前缀的方法。 根据引用内容,我们并没有直接关于`db_get_x()`的说明,但我们可以根据常见的数据库操作和编程模式来推断。 在数据库编程中,`db_get_`前缀的方法通常用于从数据库或数据对象中获取(get)特定的数据或属性。例如: - 在引用[1]中,Python的`__getattr__`方法允许动态获取属性,这可能与数据库对象属性的动态获取类似。 - 在引用[3]中,提到了MySQL的字符集设置,其中涉及到数据库连接的属性获取(SHOW VARIABLES)和设置(SET NAMES)。 因此,我们可以推断`db_get_x()`方法的作用是获取数据库相关对象(如表、记录、字段、连接等)的某个属性或数据。 由于用户没有指定具体的`x`,我们无法给出确切的解释,但可以总结这类方法的通用目的: **作用**:`db_get_x()`系列方法用于从数据库对象(如连接、游标、记录、模式对象等)中获取特定的信息(属性、状态、数据等)。 **常见场景**: 1. 获取数据库连接的属性(如字符集[^3])。 2. 获取数据库记录中的字段值。 3. 获取数据库对象的元数据(如表结构、索引等)。 **示例**(假设): 假设有一个数据库记录对象`dbRecord`,我们可以使用`db_get_field(dbRecord, "name")`来获取该记录的`name`字段的值。 **注意事项**: - 不同的数据库框架或ORM(对象关系映射)可能提供不同的`db_get_`方法。 - 使用时需要明确对象类型和要获取的属性名。 由于用户可能是在特定的上下文中(如某个数据库框架)遇到这个方法,建议用户提供更具体的方法名或上下文。 根据要求,我们需要生成相关问题,并按照格式回答。 生成的相关问题: 1. `db_get_x()`方法中的`x`通常代表什么? 2. 在MySQL中如何获取当前连接的字符集?[参考引用3] 3. 如何通过Python动态获取数据库对象的属性?[参考引用1] 注意:由于用户之前的问题集中在ADS AEL的数据库操作,但本次问题没有明确上下文,我们只能做通用解释。如果用户有具体框架或方法名,可以进一步解答。 因此,我们这样回答: </think> ### `db_get_x()` 方法的作用详解数据库编程和对象关系映射(ORM)框架中,`db_get_x()` 是一类**用于动态获取数据库对象属性的通用方法**,其核心作用是通过统一接口访问数据对象的属性值,无需显式定义每个属性的获取方法。以下是关键解析: --- #### 1. **基础作用原理** 通过动态属性访问机制实现: ```python class DBWrapper: def __getattr__(self, name): if name.startswith("db_get_"): attr_name = name[7:] # 提取 "x" 部分 return lambda: self._fetch_attribute(attr_name) raise AttributeError def _fetch_attribute(self, attr_name): # 实际数据库查询逻辑 return f"Value of {attr_name} from database" ``` - 当调用 `obj.db_get_id()` 时,动态转换为查询 `id` 属性[^1] - 避免为每个属性编写重复的 getter 方法 --- #### 2. **核心应用场景** - **数据库对象封装**(如 OpenStack Nova DB API): ```python class Instance: def __getattr__(self, name): if name in ['id', 'status', 'created_at']: return self.db_get(name) # 动态访问数据库字段 ``` - **跨层级数据访问**: ```python # 直接访问嵌套属性 value = obj.db_get_network().db_get_subnet().db_get_cidr() ``` - **字符集/连接配置获取**(如 MySQL/PolarDB-X): ```sql SHOW VARIABLES LIKE 'character_set_connection' -- 类似 db_get_character_set_connection()[^3] ``` --- #### 3. **技术优势** | 优势 | 说明 | |------|------| | **代码简洁性** | 减少重复 getter 方法(如 `get_id()`, `get_name()`) | | **动态扩展性** | 新增数据库字段无需修改接口代码[^1] | | **统一错误处理** | 集中处理属性不存在或查询失败异常 | | **延迟加载支持** | 按需查询数据库,减少不必要IO | --- #### 4. **实际应用示例** 在 OpenStack Nova 数据库层: ```python # nova/db/api.py class ModelWrapper: def __getattr__(self, name): if name in self._fields: # 动态检测有效字段 return self.db_get(name) # 实际数据库查询 raise AttributeError # 使用示例 instance = Instance() print(instance.db_get_id()) # 等价于 SELECT id FROM instances WHERE ... ``` --- #### 5. **注意事项** 1. **性能考量**:频繁调用可能导致数据库查询次数过多(N+1 问题) 2. **类型安全**:动态方法缺乏静态类型检查 3. **错误处理**:建议封装统一异常: ```python try: value = obj.db_get_invalid_field() except AttributeError: print("字段不存在") ``` 4. **字符集场景**:数据库连接需确保字符集一致性(如 JDBC 设置 `characterEncoding`) > 此模式在 ORM 框架(如 SQLAlchemy)、云平台数据库模块(如 OpenStack)和分布式数据库客户端(如 PolarDB-X)中广泛应用[^3]。 ---
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