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表A数据
| aID | aNum |
|---|---|
| 1 | a20500111 |
| 2 | a20500112 |
| 3 | a20500113 |
| 4 | a20500114 |
| 5 | a20500115 |
表B数据
| bID | bName |
|---|---|
| 1 | 2060032401 |
| 2 | 2060032402 |
| 3 | 2060032403 |
| 4 | 2060032404 |
| 8 | 2060032408 |
xxxxxxxxxxSELECT * FROM aLEFT JOIN b ON a.aID =b.bID结果
| aID | bName | aNum | bID |
|---|---|---|---|
| 1 | 2060032401 | a20500111 | 1 |
| 2 | 2060032402 | a20500112 | 2 |
| 3 | 2060032403 | a20500113 | 3 |
| 4 | 2060032404 | a20500114 | 4 |
| 5 | Null | a20500115 | Null |
结果说明
left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,leftjoin是以左表为准的.
换句话说,左表(A)的记录将会全部表示出来,而右表(B)只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aID = B.bID).
B表记录不足的地方均为NULL
xxxxxxxxxxSELECT * FROM aRIGHT JOING b ON a.aID = b.bID结果
| aID | aNum | bName | bID |
|---|---|---|---|
| 1 | 2060032401 | a20500111 | 1 |
| 2 | 2060032402 | a20500112 | 2 |
| 3 | 2060032403 | a20500113 | 3 |
| 4 | 2060032404 | a20500114 | 4 |
| Null | Null | a20500115 | 8 |
结果说明
仔细观察一下,就会发现,和left join的结果刚好相反,这次是以右表(B)为基础的,A表不足的地方用NULL填充.
xxxxxxxxxxSELECT * FROM aINNER JOIN bON a.aID =b.bID等同于以下SQL句
xxxxxxxxxxSELECT * FROM a,bWHERE a.aID = b.bID结果
| aID | aNum | bID | bName |
|---|---|---|---|
| 1 | 2060032401 | a20500111 | 1 |
| 2 | 2060032402 | a20500112 | 2 |
| 3 | 2060032403 | a20500113 | 3 |
| 4 | 2060032404 | a20500114 | 4 |
结果说明
很明显,这里只显示出了 A.aID = B.bID的记录.这说明inner join并不以谁为基础,它只显示符合条件的记录.
xxxxxxxxxxfrom random import randint
from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey,funcfrom sqlalchemy.orm import relationship,backref
from db_util import Base,Session
class User(Base): __tablename__ = 't_user' id = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True) name = Column(String(32)) age = Column(Integer)
def __repr__(self): return f'<User: id={self.id} name={self.name} age={self.age}>'
class News(Base): __tablename__ = 't_news' id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) title = Column(String(32),nullable=False) content = Column(String(32),nullable=False) read_count = Column(Integer)
uid = Column(Integer)
# uid = Column(Integer,ForeignKey('t_user.id')) # user = relationship('User',backref=backref('newss'))
def __repr__(self): return f'<News: id={self.id} title={self.title} content={self.content} read_count={self.read_count}>'
def create_data(): Base.metadata.drop_all() Base.metadata.create_all() with Session() as ses: for i in range(2): user = User(name = f'name{i}',age = randint(6, 30)) ses.add(user) for i in range(10): news = News(title=f'title{i}',content=f'info{i}',read_count= randint(0,1000),uid = randint(1,2)) ses.add(news) ses.commit()
def query_join(): # 找到所有的用户，新闻的数量，按照发表的新闻数量进行排序 ''' SELECT u.name,count(n.id) from t_user u join t_news n on u.id = n.uid group by u.id order by count(n.id); ''' with Session() as ses: # join里面放对象类名时，默认会以外键做为关联条件 rs = ses.query(User.name,func.count(News.id)).join(News).group_by(User.id).order_by(func.count(News.id)).all() print(rs) def query_join_by_self(): # 找到所有的用户，新闻的数量，按照发表的新闻数量进行排序 ''' SELECT u.name,count(n.id) from t_user u join t_news n on u.id = n.uid group by u.id order by count(n.id); ''' with Session() as ses: # join里面放对象类名时，默认会以外键做为关联条件 rs = ses.query(User.name,func.count(News.id)).join(News,News.uid == User.id).group_by(User.id).order_by(func.count(News.id)).all() print(rs) if __name__ == '__main__': # create_data() # query_join() query_join_by_self()
实时学习反馈
1. 在SQLAlchemy中，对数据表关联查询说法正确的是？
A 数据只能通过模型的外键关联数据查询
B 通过join链接模型数据时，默认使用外键
C 通过链接模型数据时，默认使用左链接
D 通过join链接模型数据时，需要使用表名.列名关联
答案
1=>B