1. join 查询

假设这样一个业务场景，知道一个邮箱地址，要查询这个地址所属的用户，第一个办法是用连接多个 filter() 来查询。

for u, a in session.query(User, Address).\    filter(User.id==Address.user_id).\    filter(Address.email_address=='jack@google.com').\    all():     print(u)    print(a) # 执行结果jackjack@google.com

更简便的方法是使用 join() 方法：

u =  session.query(User).join(Address).\    filter(Address.email_address=='jack@google.com').\    one() print(u)# 执行结果jack

Query.join() 知道如何在 User 和 Address 之间进行连接，因为我们设定了外键。假如我们没有指定外键，比如这样：

class User(Base):    __tablename__ = 'users'    id = Column(Integer, primary_key=True)    name = Column(String(50))    fullname = Column(String(50))    password = Column(String(12))class Address(Base):    __tablename__ = 'addresses'    id = Column(Integer, primary_key=True)    email_address = Column(String, nullable=False)    user_id = Column(Integer)

我们可以用下面方法来让 join 生效：

query.join(Address, User.id==Address.user_id)    # explicit conditionquery.join(User.addresses)                       # specify relationship from left to rightquery.join(Address, User.addresses)              # same, with explicit targetquery.join('addresses')                          # same, using a string

例子：

session.query(User).\    join(Address, User.id==Address.user_id).\    filter(Address.email_address=='jack@google.com').all()

2. 子查询（subquery）

现在需要查询每个用户所拥有的邮箱地址数量，思路是先对 addresses 表按用户 ID 分组，统计各组数量，这样我们得到一张新表；然后用 JOIN 连接新表和 users 两个表，在这里，我们应该使用 LEFT OUTER JOIN，因为使用 INTER JOIN 所得出的新表只包含两表的交集。

from sqlalchemy.sql import func stmt = session.query(Address.user_id, func.count('*').\    label('address_count')).\    group_by(Address.user_id).subquery() for u, count in session.query(User, stmt.c.address_count).\    outerjoin(stmt, User.id==stmt.c.user_id).order_by(User.id):    print(u, count)# 执行结果ed Nonewendy Nonemary Nonefred Nonejack 2

如果上面的暂时看不懂，我们先来看看第一个 stmt 的情况。

from sqlalchemy.sql import func stmt = session.query(Address.user_id, func.count('*').\    label('address_count')).\    group_by(Address.user_id).all() for i in stmt:    print(i) # 执行结果(5, 2)

可以理解成 group_by() 方法生成了一张新的表，该表有两列，第一列是 user_id ，第二列是该 user_id 所拥有的 addresses 的数量，这个值由 func() 跟着的方法产生，我们可以使用 c() 方法来访问这个值。

from sqlalchemy.sql import func stmt = session.query(Address.user_id, func.count('*').\    label('address_count')).\    group_by(Address.user_id).subquery() q = session.query(User, stmt.c.address_count).\    outerjoin(stmt, User.id==stmt.c.user_id).order_by(User.id).all() for i in q:    print(i) # 执行结果(ed, None)(wendy, None)(mary, None)(fred, None)(jack, 2)

如果不用 outerjoin() 而使用 join()，就等于使用 SQL 中的 INTER JOIN，所得出的表只为两者交集，不会包含 None 值的列。

from sqlalchemy.sql import func stmt = session.query(Address.user_id, func.count('*').\    label('address_count')).\    group_by(Address.user_id).subquery() q = session.query(User, stmt.c.address_count).\    join(stmt, User.id==stmt.c.user_id).order_by(User.id).all() for i in q:    print(i)# 执行结果(jack, 2)

3.使用别名（aliased）

SQLAlchemy 使用 aliased() 方法表示别名，当我们需要把同一张表连接多次的时候，常常需要用到别名。

from sqlalchemy.orm import aliased # 把 Address 表分别设置别名adalias1 = aliased(Address)adalias2 = aliased(Address) for username, email1, email2 in \    session.query(User.name, adalias1.email_address, adalias2.email_address).\    join(adalias1, User.addresses).\    join(adalias2, User.addresses).\    filter(adalias1.email_address=='jack@google.com').\    filter(adalias2.email_address=='j25@yahoo.com'):        print(username, email1, email2) # 执行结果jack jack@google.com j25@yahoo.com

上述代码查询同时拥有两个名为："jack@google.com" 和 "j25@yahoo.com" 邮箱地址的用户。

别名也可以在子查询里使用：

from sqlalchemy.orm import aliased stmt = session.query(Address).\    filter(Address.email_address != 'j25@yahoo.com').\    subquery() adalias = aliased(Address, stmt) for user, address in session.query(User, adalias).\    join(adalias, User.addresses):     print(user)    print(address)# 执行结果jackjack@google.com

4. EXISTS 关键字

EXISTS 关键字可以在某些场景替代 JOIN 的使用。

from sqlalchemy.sql import exists stmt = exists().where(Address.user_id==User.id) for name, in session.query(User.name).filter(stmt):    print(name) # 执行结果jack

使用 any() 方法也能得到同意的效果：

for name, in session.query(User.name).\    filter(User.addresses.any()):        print(name)

使用 any() 方法时也可加上查询条件：

for name, in session.query(User.name).\    filter(User.addresses.any(Address.email_address.like('%google%'))):    print(name)

使用 has() 方法也能起到 JOIN 的作用：

session.query(Address).filter(~Address.user.has(User.name=='jack')).all()

注意：这里的 ~ 符号是 “不” 的意思。

关系运算符

1. 等于、不等于

query = session.query(Address)jack = session.query(User).filter(User.name == 'jack').one() # 筛选 user 为 jack 的邮箱query.filter(Address.user == jack) # 筛选 user 不为 jack 的邮箱query.filter(Address.user != jack)

2. 为空、不为空

# 筛选 user 为空的邮箱query.filter(Address.user == None) # 筛选 user 不为空的邮箱query.filter(Address.user != None)

3. 包含

query = session.query(User)address = session.query(Address).filter(Address.id == 1).one() # 筛选包含某地址的用户query.filter(User.addresses.contains(address))

作者：SingleDiego
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