[Flask]sqlalchemy使用count()函数，实现快速查询

最新推荐文章于 2025-06-06 18:02:52 发布

条件漫步

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分类专栏： python

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本文探讨了在Python Flask应用中，使用Flask-SQLAlchemy对大规模数据库表进行高效计数查询的方法。通过对比原代码和优化后的代码，展示了如何避免使用子查询以提高查询速度和减少内存消耗。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

@创建于：2020.03.28
@修改于：2020.03.28

文章目录

1. 背景

在python flask中，用sql语句进行查询，如何做到前端请求数据后快速返回？

如：在使用flask-sqlalchemy对一个千万级别表进行count操作时，出现了耗时严重、内存飙升的问题。

2. 解决办法对比

2.1 原代码

说明：进行了一次子查询，会生成临时表，效率低。

# 统计当日登陆次数
count = LoginLog.query.filter(LoginLog.username == username, LoginLog.status == 0, db.cast(LoginLog.time, db.DATE) == db.cast(datetime.utcnow(), db.DATE)).count()

# sql打印
SELECT
    count(*) AS count_1
FROM
    (
        SELECT
            loginlog.id AS loginlog_id,
            loginlog.username AS loginlog_username,
            loginlog.time AS loginlog_time,
            loginlog. STATUS AS loginlog_status
        FROM
            loginlog
        WHERE
            loginlog.username = % (username_1) s
        AND loginlog. STATUS = % (status_1) s
        AND CAST(loginlog.time AS DATE) = CAST(%(param_1) s AS DATE)
    ) AS anon_1

2.2 优化后

说明：无子查询，效率高。

count = db.session.query(func.count(LoginLog.id)).filter(LoginLog.username == username, LoginLog.status == 0, db.cast(LoginLog.time, db.DATE) == db.cast(datetime.utcnow(), db.DATE)).scalar()


# sql打印
SELECT
    count(loginlog.id) AS count_1
FROM
    loginlog
WHERE
    loginlog.username = % (username_1) s
AND loginlog. STATUS = % (status_1) s
AND CAST(loginlog.time AS DATE) = CAST(%(param_1) s AS DATE)