SQLAlchemy Core - używanie wielu tabel

Jedną z ważnych cech RDBMS jest ustanawianie relacji między tabelami. Operacje SQL, takie jak SELECT, UPDATE i DELETE, można wykonywać na powiązanych tabelach. W tej sekcji opisano te operacje przy użyciu SQLAlchemy.

W tym celu w naszej bazie danych SQLite (college.db) tworzone są dwie tabele. Tabela uczniów ma taką samą strukturę jak podana w poprzedniej sekcji; podczas gdy tabela adresów mast_id kolumna, na którą jest mapowana id column in students table używając ograniczenia klucza obcego.

Poniższy kod utworzy dwie tabele w 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)

Powyższy kod zostanie przetłumaczony na zapytania CREATE TABLE dla uczniów i tabelę adresów, jak poniżej -

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)
)

Poniższe zrzuty ekranu bardzo wyraźnie przedstawiają powyższy kod -

Te tabele są wypełniane danymi przez wykonanie insert() methodobiektów tabeli. Aby wstawić 5 wierszy w tabeli uczniów, możesz użyć kodu podanego poniżej -

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 są dodawane w tabeli adresów za pomocą następującego kodu -

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]'},
])

Zauważ, że kolumna st_id w tabeli adresów odnosi się do kolumny id w tabeli studentów. Możemy teraz użyć tej relacji do pobrania danych z obu tabel. Chcemy pobieraćname i lastname z tabeli studentów odpowiadającej st_id w tabeli adresów.

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)

Zaznaczone obiekty skutecznie przełożą się na następujące wyrażenie SQL łączące dwie tabele we wspólnej relacji -

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

Spowoduje to wyodrębnienie odpowiednich danych z obu tabel w następujący sposób -

(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]')