SQL 關聯

Python 資料庫入門

Jason Myers

Co-Author of Essential SQLAlchemy and Software Engineer

關聯

避免重複資料
便於集中變更
將不常用資訊拆到另一張表

關聯

自動連接（join）

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

接受一個 Table，以及可選的表達式來說明兩表如何關聯
若關聯已預先定義且可透過反射取得，則可省略表達式
緊接在 select() 之後，且位於 where()、order_by()、group_by() 之前

select_from()

用來以 join 取代預設的衍生 FROM 子句
需包在 join() 子句外

select_from() 範例

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)

14945252

無預先關聯時的資料表連接

join 接受一個 Table，以及可選的表達式來說明兩表如何關聯
只會在兩欄位值相符時連接
避免在不同型別的欄位上連接

select_from() 範例

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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一起來練習吧！

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