Flask-SQLAlchemy 일대다 & 다대다 조회---ORM(2)

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1.일대다 쿼리

(1).배경 지식

(2).코드

(3).세부 분석

2.멀티 쿼리

(1).배경 지식

(2).코드

(3).세부 분석

1. 일대다 조회

(1).배경 지식

classes 표
classID
className
location
leader
remark
21
즐거운 꽃반
101
소명
22
행복 아기 반
102
번화하다
23
국제 베이비반
102
jack
24
예술취미반
103
tony
students 테이블
st_id
name
gender
age
cls_id
remark
10001
소명
1
18
21
샤오밍은 귀여운 아이이다
10002
소홍
0
18
22
빨강이는 똑똑한 아이예요.
10003
큰 소
1
19
21
큰 소는 용감한 아이이다
10004
번화하다
0
17
22
꽃은 철이 든 아이이다
10005
tony
1
20
23
미국
10006
고천악
1
22
21
검은 말 탄 왕자
10007
진도명
1
23
22
모든 우유를 트렌트라고 부르는 것은 아니다

(2).코드

# db_module  
from APP import db


class Classes(db.Model):
    __tablename__ = "classes"
    classID = db.Column(db.INT, primary_key=True, autoincrement=True)
    className = db.Column(db.Text)
    location = db.Column(db.Text)
    leader = db.Column(db.Text)
    remark = db.Column(db.Text)
    #     Classes  Students       ，           db.ForeignKey     
    class_relate_student = db.relationship("Students", backref='student_relate_class', lazy='dynamic')


class Students(db.Model):
    __tablename__ = "students"
    st_id = db.Column(db.INT, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = db.Column(db.Text)
    gender = db.Column(db.Text)
    age = db.Column(db.INT)
    remark = db.Column(db.Text)
    #   classID       classes     ，    ：   +    （  ）
    cls_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey("classes.classID"))


key = "  "
stu = Students.query.filter_by(name=key).first()
clsName = stu.student_relate_class.className				# stu.student_relate_class      classes  
print(clsName)
    

(3).구체적 분석

class_relate_students와 Classes의 관계

첫 번째 매개변수: 참조에 대한 클래스 이름인 "Students"

두 번째 매개 변수:backref는 클래스 Students에 새로운 속성을 설명합니다(이 속성은 두 표 사이에서 서로 가리키기 편리합니다)

세 번째 매개 변수: 레이지는 언제 SQLALchemy가 데이터베이스에서 데이터를 불러올지 결정한다

lazy에 대한 용법:

select: 속성에 접근할 때 이 속성의 데이터를 모두 불러옵니다.다른 표로 이동해서 여러 쪽이 있으면 지향 속성을 직접 사용하면 됩니다. 원(), all() 등 함수

를 사용할 필요가 없습니다.

joined: 관련된 두 테이블에 대한 연결 사용

subquery:joined와 유사하지만 하위 검색

을 사용합니다

dynamic:query 대상 목록을 생성하고 다른 표로 이동합니다. 대응하는 쪽이 많으면 원(), all(), 퍼스트() 등 방법으로 이 대상을 가져와야 대응하는 속성 값을 얻을 수 있습니다.다른 표로 이동, 적은 쪽이 대응하는 경우 순환 후 속성을 직접 사용하면 속성 값을 획득할 수 있음

lazy에 대한 자세한 설명은 다음을 참조하십시오.https://blog.csdn.net/bestallen/article/details/52601457 https://blog.csdn.net/jiulixiang_88/article/details/80587071

2. 멀티 쿼리

(1).배경 지식

customer 테이블
id
name
work
1
청 사장
회사 명
2
이 사장
과학기술을 크게 발전시키다.
3
사마 사장
회사 명
제품 테이블
id
name
price
1
실크
35
2
알루미늄 합금
54
3
소금.
3
association 테이블
id
customer_id
product_id
1
1
1
2
1
2
3
1
3
4
2
2
5
3
2
6
3
3

(2).코드

다대다의 관계에서 어떻게 어떤 제품명에 따라 어떤 사람이 이 제품을 구매했는지 조회할 수 있습니까?

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from APP.app import app

db = SQLAlchemy(app)

association_table = db.Table('association',
                             db.Column('id', db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True),
                             db.Column('customer_id', db.Integer, db.ForeignKey('customer.id')),
                             db.Column('product_id', db.Integer, db.ForeignKey('product.id'))
                             )


class Customer(db.Model):
    __tablename__ = 'customer'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = db.Column(db.String(10))
    work = db.Column(db.String(20))

    def __repr__(self):
        return 'name：{name} work：{work}'.format(name=self.name, work=self.work)

    customer_to_product = db.relationship('Product',
                                          secondary=association_table,
                                          backref='product_to_customer',
                                          lazy='dynamic'
                                          )


class Product(db.Model):
    __tablename__ = 'product'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = db.Column(db.String(10))
    price = db.Column(db.Float)

    def __repr__(self):
        return 'name：{name} price：{price}'.format(name=self.name, price=self.price)


key = ' '
pro = Product.query.filter_by(name=key).first()
print(pro, type(pro))
c = pro.product_to_customer
print(c, type(c))

for i in c:
    print(i.name, i.work)

최종 출력:

name：  price：3.0 <class '__main__.Product'>
[name：    work：      , name：     work：        ] <class 'sqlalchemy.orm.collections.InstrumentedList'>
          
             

같은 이치로 어떤 사람의 정보를 조회함으로써 이 사람이 어떤 제품을 구매했는지 찾을 수 있습니까?

key = '    '
ct = Customer.query.filter_by(name=key).first()
print(ct, type(ct))

p = ct.customer_to_product
print(p, type(p))

for i in p:
    print(i.name, i.price)

최종 결과:

name：     work：         <class '__main__.Customer'>
SELECT product.id AS product_id, product.name AS product_name, product.price AS product_price 
FROM product, association 
WHERE %(param_1)s = association.customer_id AND product.id = association.product_id <class 'sqlalchemy.orm.dynamic.AppenderBaseQuery'>
    54.0
  3.0

(3).구체적 분석

먼저 association표의 작성문을 보십시오.

CREATE TABLE `association` (
  `id` int(2) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
  `customer_id` int(2) NOT NULL COMMENT '   ',
  `product_id` int(2) NOT NULL COMMENT '    ',
  PRIMARY KEY (`id`,`customer_id`,`product_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8;

위 표와 같이 세 필드는 모두 메인 키입니다.

사실 id 필드는 필요하지 않아도 되지만 다른 두 필드를 메인 키로 해야 합니다.두 개의 메인 키를 통해 두 장의 표를 쉽게 연결하는 것이 목적이다.

그리고 이 두 개의 키도 각각 다른 두 장의 표의 키이다.

그 다음에 association표의 모델 유형을 분석한다.

association_table = db.Table('association',
                             db.Column('id', db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True),
                             db.Column('customer_id', db.Integer, db.ForeignKey('customer.id')),
                             db.Column('product_id', db.Integer, db.ForeignKey('product.id'))
                             )

위의 데이터베이스 모델 클래스는 다른 두 가지 특별한 점보다 association 표를 토대로 두 필드의 키를 다시 정의하고 필드의 이름을 다시 정의했다.

flask_sqlalchemy는 오래된 표 association을 새로운 association으로 정의합니다테이블 사용

customer 정의id의 필드, 외부 키customer에서 유래한 필드입니다.id(표명+필드)

제품 정의id의 필드, 외부 키 제품에서 유래한 필드입니다.id(표명+필드)

그리고customer표와product표 간의 관계를 분석

customer_to_product = db.relationship('Product',
                                      secondary=association_table,
                                      backref='product_to_customer',
                                      lazy='dynamic'
                                        )

이 두 표의 메인 키는 이미 association을 통과했다테이블 연결.

db.relationship 이 방법은 주로 두 표와 관련된 대상 간의 관계

backref라는 파라미터를 사용하면 가상의 지향 관계로 한 대상에서 다른 대상을 가리키는 중간 중추로 이해할 수 있다.

첫 번째 매개 변수: 현재 클래스가 연결해야 하는 ---새 클래스 이름

두 번째 매개 변수:secondary, 이것은 다시 정의된 연관표

세 번째 매개 변수: 새로운 클래스가 현재 클래스를 가리키는 중간 중추명

lazy: 이것은 표를 불러오는 방식

참고 사항:https://www.jianshu.com/p/92890a4ec0cb https://www.cnblogs.com/chichung/p/9794850.html