SQLAlchemyCore-複数のテーブルの使用
RDBMSの重要な機能の1つは、テーブル間の関係を確立することです。SELECT、UPDATE、DELETEなどのSQL操作は、関連するテーブルで実行できます。このセクションでは、SQLAlchemyを使用したこれらの操作について説明します。
この目的のために、SQLiteデータベース(college.db)に2つのテーブルが作成されます。学生テーブルは、前のセクションで示したものと同じ構造です。一方、アドレステーブルにはst_id マップされる列 id column in students table 外部キー制約を使用します。
次のコードは、college.dbに2つのテーブルを作成します-
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)
上記のコードは、以下のように学生と住所テーブルのCREATETABLEクエリに変換されます-
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)
)
次のスクリーンショットは、上記のコードを非常に明確に示しています-
これらのテーブルには、実行することでデータが入力されます insert() methodテーブルオブジェクトの。学生テーブルに5行を挿入するには、以下のコードを使用できます-
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 次のコードの助けを借りてアドレステーブルに追加されます-
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]'},
])
アドレステーブルのst_id列は、studentsテーブルのid列を参照していることに注意してください。これで、この関係を使用して、両方のテーブルからデータをフェッチできます。フェッチしたいname そして lastname アドレステーブルのst_idに対応するstudentsテーブルから。
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)
selectオブジェクトは、共通の関係で2つのテーブルを結合する次のSQL式に効果的に変換されます-
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
これにより、次のように両方のテーブルから対応するデータを抽出する出力が生成されます。
(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]')