Relations SQL

Introduction aux bases de données en Python

Jason Myers

Co-Author of Essential SQLAlchemy and Software Engineer

Relations

Évitent les doublons de données
Permettent de modifier à un seul endroit
Utiles pour extraire des infos d'une table peu consultée

Relations

Jointures automatiques

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

Accepte une Table et, au besoin, une expression qui décrit le lien entre les deux tables
L'expression est inutile si la relation est prédéfinie et disponible par réflexion
Placée juste après select() et avant where(), order_by() ou group_by()

select_from()

Remplace la clause FROM par défaut (dérivée) par une jointure
Encapsule la clause join()

Exemple : select_from()

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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Joindre des tables sans relation prédéfinie

join accepte une Table et, au besoin, une expression qui décrit le lien entre les deux tables
N'assemble que les lignes avec des valeurs correspondantes entre les deux colonnes
Évitez de joindre des colonnes de types différents

Exemple : select_from()

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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Passons à la pratique !

Introduction aux bases de données en Python