SQLModel教程：使用SELECT查询数据

SQLModel教程：使用SELECT查询数据

sqlmodel SQL databases in Python, designed for simplicity, compatibility, and robustness. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sqlmodel

SQLModel是一个结合了SQLAlchemy和Pydantic优势的Python库，它简化了数据库操作并提供了优秀的类型提示支持。本文将重点介绍如何使用SQLModel进行数据查询操作。

数据查询基础

在数据库中，我们通常使用SELECT语句来查询数据。假设我们有一个名为"hero"的表，包含以下数据：

| id | name | secret_name | age | |----|------------|-------------------|-----| | 1 | Deadpond | Dive Wilson | null| | 2 | Spider-Boy | Pedro Parqueador | null| | 3 | Rusty-Man | Tommy Sharp | 48 |

在SQL中，基本的查询语句如下：

SELECT id, name, secret_name, age
FROM hero

使用SQLModel进行查询

1. 创建会话

首先需要创建一个数据库会话：

from sqlmodel import Session

def select_heroes():
    with Session(engine) as session:
        # 查询操作将在这里进行

2. 构建查询语句

SQLModel提供了select()函数来构建查询：

from sqlmodel import select

statement = select(Hero)

这相当于SQL中的SELECT * FROM hero，但更符合Python风格且类型安全。

3. 执行查询

使用会话执行查询语句：

results = session.exec(statement)

4. 处理结果

查询结果是一个可迭代对象，可以直接遍历：

for hero in results:
    print(hero)

或者获取所有结果为一个列表：

heroes = results.all()

查询优化与最佳实践

1. 会话管理：每个操作组使用独立的会话，但共享同一个引擎
2. 结果处理：对于大量数据，建议使用迭代而非获取全部结果
3. 类型安全：SQLModel的查询保持了完整的类型提示

SQLModel与SQLAlchemy的区别

SQLModel在SQLAlchemy基础上做了以下改进：

1. 简化的select语法：更直观的查询构建方式
2. 增强的exec方法：替代了SQLAlchemy的execute，提供更好的类型支持
3. 无缝的Pydantic集成：查询结果直接是类型化的模型实例

实际应用示例

def get_all_heroes():
    with Session(engine) as session:
        heroes = session.exec(select(Hero)).all()
        return heroes

这个简单的函数演示了如何获取所有英雄记录，返回的是一个类型安全的Hero对象列表。

性能考虑

1. 对于大型数据集，避免使用all()一次性获取所有结果
2. 考虑使用分页或条件过滤（将在后续章节介绍）
3. 只查询需要的字段，而不是总是使用select(*)

总结

SQLModel的SELECT查询提供了：

• 简洁直观的Pythonic语法
• 完整的类型提示支持
• 与Pydantic模型的无缝集成
• 底层SQLAlchemy的强大功能

通过本教程，您应该已经掌握了使用SQLModel进行基本数据查询的方法。接下来的教程将介绍更高级的查询技巧，如条件过滤、排序和关联查询。

sqlmodel SQL databases in Python, designed for simplicity, compatibility, and robustness. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sqlmodel