SQL 关系

Python 中的数据库入门

Jason Myers

Co-Author of Essential SQLAlchemy and Software Engineer

关系

避免数据重复
便于在一处修改
适合把不常用信息从表中拆分出去

关系

自动连接

stmt = select([census.columns.pop2008, 
        state_fact.columns.abbreviation])

results = connection.execute(stmt).fetchall()
print(results)

[(95012, u'IL'),
 (95012, u'NJ'),
 (95012, u'ND'),
 (95012, u'OR'),
 (95012, u'DC'),
 (95012, u'WI'),
 ...

Join

接受一个表和一个可选表达式，说明两表如何关联
若关系已预定义并可通过反射获得，则无需该表达式
紧跟在 select() 之后，先于 where()、order_by()、group_by()

select_from()

用于将默认的派生 FROM 子句替换为 join
包装 join() 子句

select_from() 示例

stmt = select([func.sum(census.columns.pop2000)])

stmt = stmt.select_from(census.join(state_fact))

stmt = stmt.where(state_fact.columns.circuit_court == '10')

result = connection.execute(stmt).scalar()
print(result)

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无预定义关系的表连接

Join 接受一个表和一个可选表达式，用于说明两表如何关联
只在两列值匹配时进行连接
避免在不同数据类型的列上连接

select_from() 示例

stmt = select([func.sum(census.columns.pop2000)])

stmt = stmt.select_from(
        census.join(state_fact, census.columns.state
        == state_fact.columns.name))

stmt = stmt.where(
        state_fact.columns.census_division_name == 
        'East South Central')

result = connection.execute(stmt).scalar()
print(result)

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让我们练习！

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