SQLAlchemy Core - Verwenden mehrerer Tabellen
Eines der wichtigen Merkmale von RDBMS ist das Herstellen einer Beziehung zwischen Tabellen. SQL-Operationen wie SELECT, UPDATE und DELETE können für verwandte Tabellen ausgeführt werden. In diesem Abschnitt werden diese Vorgänge mit SQLAlchemy beschrieben.
Zu diesem Zweck werden zwei Tabellen in unserer SQLite-Datenbank (college.db) erstellt. Die Schülertabelle hat dieselbe Struktur wie im vorherigen Abschnitt. während die Adresstabelle hatst_id Spalte, die zugeordnet ist id column in students table mit Fremdschlüsseleinschränkung.
Der folgende Code erstellt zwei Tabellen in college.db -
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String, ForeignKey
engine = create_engine('sqlite:///college.db', echo=True)
meta = MetaData()
students = Table(
'students', meta,
Column('id', Integer, primary_key = True),
Column('name', String),
Column('lastname', String),
)
addresses = Table(
'addresses', meta,
Column('id', Integer, primary_key = True),
Column('st_id', Integer, ForeignKey('students.id')),
Column('postal_add', String),
Column('email_add', String))
meta.create_all(engine)
Der obige Code wird wie folgt in CREATE TABLE-Abfragen für Schüler und Adresstabelle übersetzt -
CREATE TABLE students (
id INTEGER NOT NULL,
name VARCHAR,
lastname VARCHAR,
PRIMARY KEY (id)
)
CREATE TABLE addresses (
id INTEGER NOT NULL,
st_id INTEGER,
postal_add VARCHAR,
email_add VARCHAR,
PRIMARY KEY (id),
FOREIGN KEY(st_id) REFERENCES students (id)
)
Die folgenden Screenshots zeigen den obigen Code sehr deutlich -
Diese Tabellen werden durch Ausführen mit Daten gefüllt insert() methodvon Tabellenobjekten. Um 5 Zeilen in die Schülertabelle einzufügen, können Sie den folgenden Code verwenden:
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String
engine = create_engine('sqlite:///college.db', echo = True)
meta = MetaData()
conn = engine.connect()
students = Table(
'students', meta,
Column('id', Integer, primary_key = True),
Column('name', String),
Column('lastname', String),
)
conn.execute(students.insert(), [
{'name':'Ravi', 'lastname':'Kapoor'},
{'name':'Rajiv', 'lastname' : 'Khanna'},
{'name':'Komal','lastname' : 'Bhandari'},
{'name':'Abdul','lastname' : 'Sattar'},
{'name':'Priya','lastname' : 'Rajhans'},
])
Rows werden mit Hilfe des folgenden Codes in die Adresstabelle eingefügt -
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String
engine = create_engine('sqlite:///college.db', echo = True)
meta = MetaData()
conn = engine.connect()
addresses = Table(
'addresses', meta,
Column('id', Integer, primary_key = True),
Column('st_id', Integer),
Column('postal_add', String),
Column('email_add', String)
)
conn.execute(addresses.insert(), [
{'st_id':1, 'postal_add':'Shivajinagar Pune', 'email_add':'[email protected]'},
{'st_id':1, 'postal_add':'ChurchGate Mumbai', 'email_add':'[email protected]'},
{'st_id':3, 'postal_add':'Jubilee Hills Hyderabad', 'email_add':'[email protected]'},
{'st_id':5, 'postal_add':'MG Road Bangaluru', 'email_add':'[email protected]'},
{'st_id':2, 'postal_add':'Cannought Place new Delhi', 'email_add':'[email protected]'},
])
Beachten Sie, dass die Spalte st_id in der Adresstabelle auf die ID-Spalte in der Schülertabelle verweist. Wir können diese Beziehung jetzt verwenden, um Daten aus beiden Tabellen abzurufen. Wir wollen holenname und lastname aus der Schülertabelle, die st_id in der Adresstabelle entspricht.
from sqlalchemy.sql import select
s = select([students, addresses]).where(students.c.id == addresses.c.st_id)
result = conn.execute(s)
for row in result:
print (row)
Die ausgewählten Objekte werden effektiv in den folgenden SQL-Ausdruck übersetzt, der zwei Tabellen in einer gemeinsamen Beziehung verbindet.
SELECT students.id,
students.name,
students.lastname,
addresses.id,
addresses.st_id,
addresses.postal_add,
addresses.email_add
FROM students, addresses
WHERE students.id = addresses.st_id
Dies erzeugt eine Ausgabe, die die entsprechenden Daten aus beiden Tabellen wie folgt extrahiert:
(1, 'Ravi', 'Kapoor', 1, 1, 'Shivajinagar Pune', '[email protected]')
(1, 'Ravi', 'Kapoor', 2, 1, 'ChurchGate Mumbai', '[email protected]')
(3, 'Komal', 'Bhandari', 3, 3, 'Jubilee Hills Hyderabad', '[email protected]')
(5, 'Priya', 'Rajhans', 4, 5, 'MG Road Bangaluru', '[email protected]')
(2, 'Rajiv', 'Khanna', 5, 2, 'Cannought Place new Delhi', '[email protected]')