【翻译】使用 SQLAlchemy ORM 嵌套查询 pythonflask

翻译
Nested Queries with SQLAlchemy

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在线开设热门课程的最有价值的方面之一是，我不时会收到一个迫使我学习新东西的问题。有一天，一位读者问我，他们如何编写一个不寻常排序的数据库查询，我不得不停下来一分钟（好吧，大概半个小时）考虑如何在 Flask 和 Flask-SQLAlchemy 应用程序的上下文中执行这个查询。你准备好看一些高级 SQLAlchemy 操作了吗？
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问题这个读者有一个带有订单表的数据库，看起来大概是这样的：

id	customer_id	order_date
1	1	2018-01-01
2	1	2018-01-05
3	3	2018-01-07
4	1	2018-02-06
5	3	2018-01-31
6	2	2018-02-01
7	3	2018-02-01
8	3	2018-01-20
9	2	2018-02-07

问题是如何按照 customer_id 字段对表中的项目进行排序，但是我的读者不是使用简单的升序或降序，而是需要根据客户最近一次订购的时间来对列表进行排序。
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所以基本上，理想的顺序是这样的:

id	customer_id	order_date
9	2	2018-02-07
6	2	2018-02-01
4	1	2018-02-06
2	1	2018-01-05
1	1	2018-01-01
7	3	2018-02-01
5	3	2018-01-31
8	3	2018-01-20
3	3	2018-01-07

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在这个表中， customer 2 的记录首先出现，因为当你查看原始表时，你可以看到该客户在 2 月 7 日下了最近的订单，即 ID 为 9 的订单。这是存储在表中的最后一个订单，所以这个客户是最近的，因此它在客户中排在第一位。记录按订单日期降序排列。
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下一组记录针对 customer 1，因为该客户是第二个最近的客户，其订单是 2 月 6 日。同样，该客户的三个订单彼此相邻，并按日期降序排列。
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最后，customer 3 是三人中最早下订单的，最近的订单是在 2 月 1 日。该客户的四个订单排在底部，再次按订单日期降序排列。
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我无法立即想出可以执行此操作的 SQLAlchemy 查询。在继续阅读之前，你是否想看看自己能否解决这个问题？为了让你更轻松，我在 GitHub 上创建了一个 gist ，其中包含你可以使用的完整工作示例应用程序和数据库。你需要做的就是获取文件并在注释指示的位置写下你的查询！
打开示例 gist?
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要使用此应用程序，你需要创建一个虚拟环境并安装 flask-sqlalchemy。然后只需运行该脚本。在这个应用程序中，我使用的是内存中的 SQLite 数据库，因此你无需担心创建数据库，每次运行脚本时都会创建一个全新的，干净的数据库。
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如果你想知道我是如何解决这个问题的，请继续阅读。
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Subquery 上述问题的解决方案不能通过简单的查询来完成（至少我认为不可以，但很想被证明是错误的！）。为了能够根据需要对行进行排序，我们需要创建两个查询并将它们组合起来。
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解决方案的第一部分是确定客户需要出现在查询中的顺序。为此，我们基本上需要查看每个客户的最后一个订单。一个简单的方法是压缩或 group 订单表。
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在关系数据库中，group 操作查看特定列的值，并将具有相同值的所有行折叠到临时分组表中的单个行中。对于我们的示例，当我们按 customer_id 字段分组时，我们最终会得到一个包含三行的分组表，每个客户一行。
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然而，棘手的部分是如何将具有相同 customer_id 的所有行合并为一行。为此，SQL 提供了聚合函数，这些函数接受值列表并生成单个结果。所有 SQL 实现中常用的聚合函数有 sum、avg、min、max 等。在我们的示例中，我们想知道每个客户的最后一个订单的日期，所以我们可以使用 max(order_date) 来创建我们的分组表。
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我不确定这对其他 SQLAlchemy 开发人员是否适用，但对于不一般的查询，我发现使用原始 SQL 更容易找到解决方案，然后一旦有了它，我就将其改写为 SQLAlchemy。在 SQL 中，分组是通过以下语句完成的：

SELECT customer_id, max(order_date) AS last_order_date FROM orders GROUP BY customer_id

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此查询将所有具有相同 customer_id 的行合并为一个，对于 order_date 列，它将计算所有行的最大值并合并为一行。原始表还有 order 主键的 id 列，但是我没有在此查询的 SELECT 部分中引用此列，因此该列不会包含在分组结果中，这正是我想要的，因为我实在没有合适的方法来聚合 id 字段。
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如果你对我提供的示例数据运行上述查询，结果将是：

customer_id	last_order_date
1	2018-02-06
2	2018-02-07
3	2018-02-01

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现在我们有了一个可以正常运行的 SQL 查询，我们可以将它转换为 Flask-SQLAlchemy：

last_orders = db.session.query( Order.customer_id, db.func.max(Order.order_date).label('last_order_date') ).group_by(Order.customer_id).subquery()

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如果你使用普通的 SQLAlchemy，你可以用你自己的会话对象替换上面的 db.session。 Flask-SQLAlchemy 使处理会话变得更加容易，所以我总是更喜欢使用这个扩展。
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如果你习惯于使用普通 SQLAlchemy 时运行以 Order.query.something 或 session.query(Order).something 开头的查询，那么上面的内容看起来一定很奇怪。请注意，在原始 SQL 示例中，我在 SELECT 部分有两个实体。你所看到的标准 SQLAlchemy 查询是一种简化形式，适用于从单个表中查询整行。如果查询返回来自两个或多个表的结果，或者在本例中，真实列和聚合列的组合，那么你必须使用这种更详细的形式，它需要指定查询返回的列作为 session.query() 方法的参数。
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session.query() 的两个参数直接从 SQL 的 SELECT 转换而来，它们是 customer_id 列和 max(order_date) 聚合列。请注意 SQL 语句的 AS last_order_date 部分，它为聚合列提供了别名。在 SQLAlchemy 中，应用于列的 label() 方法实现了相同的结果。
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分组是通过 group_by() 查询方法完成的，该方法使用列作为分组的参数，与 SQL 中的 GROUP BY 对应项相同。
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该语句以调用 subquery() 结束，它告诉 SQLAlchemy 们的目的是在更大的查询中使用它，而不是单独使用它。实际上，这意味着我们将能够将子查询对象视为真正的数据库表，而实际上它是动态创建的临时表。你将在下一节看到它是如何工作的。
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Join 现在我们知道我们希望 customers 返回的顺序，我们必须将该订单合并到原始表中。最直接的方法是首先将 orders 表与上一节中获得的 last_orders 子查询合并。
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为了合并关系数据库中的两个表，我们使用 join 操作。 join 将获取 orders 表中的每一行，将其与 last_orders 子查询中的相应行进行匹配，最后生成一个新组合行，该行包含两个表的列。 join 操作的结果将是另一个动态表。使用原始 SQL，对子查询的连接将按如下方式完成：

SELECT * FROM orders JOIN ( SELECT customer_id, max(order_date) AS last_order_date FROM order GROUP BY customer_id ) AS last_orders ON orders.customer_id = last_orders.customer_id

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在这里，我们在 JOIN( ... ) AS 名称构造中有上一节中的子查询，并将 last_orders 名称映射到子查询结果。然后查询的其他部分可以使用此名称来引用这些结果的各个列。 ON 部分指定两个表的连接条件，在这种情况下它是一个简单的条件，只匹配具有相同 customer_id 值的行。
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在我们的示例中，join 将返回以下数据：

id	customer_id	order_date	last_order_date
1	1	2018-01-01	2018-02-06
2	1	2018-01-05	2018-02-06
3	3	2018-01-07	2018-02-01
4	1	2018-02-06	2018-02-06
5	3	2018-01-31	2018-02-01
6	2	2018-02-01	2018-02-07
7	3	2018-02-01	2018-02-01
8	3	2018-01-20	2018-02-01
9	2	2018-02-07	2018-02-07

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现在我们有了每个客户加入订单的最后订单日期，我们可以通过这个虚拟的 last_order_date 列按降序对表进行排序，这满足我们问题陈述中的第一个排序标准：

SELECT * FROM orders JOIN ( SELECT customer_id, max(order_date) AS last_order_date FROM order GROUP BY customer_id ) AS last_orders ON orders.customer_id = last_orders.customer_id ORDER BY last_order_date DESC

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但是我们还没有完成，因为我们需要实现一个二级排序。在每个客户中，我们需要提供按订单日期降序排列的结果。这可以通过使用原始 order_date 字段的进行额外的排序来完成。
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以下是完整 SQL 语句：

SELECT * FROM orders JOIN ( SELECT customer_id, max(order_date) AS last_order_date FROM order GROUP BY customer_id ) AS last_orders ON orders.customer_id = last_orders.customer_id ORDER BY last_order_date DESC, orders.order_date DESC

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到 SQLAlchemy 的转换相当直接，但我们将分离子查询以避免在单个语句中过于复杂。这是上述查询的 SQLAlchemy 版本：

last_orders = db.session.query( Order.customer_id, db.func.max(Order.order_date).label('last_order_date') ).group_by(Order.customer_id).subquery()query = Order.query.join( last_orders, Order.customer_id == last_orders.c.customer_id ).order_by(last_orders.c.last_order_date.desc(), Order.order_date.desc())

last_orders 子查询是我在上一节中介绍的子查询的副本。请注意，此时尚未向数据库发送任何内容，提前将子查询存储在局部变量中不会触发额外的数据库查询。
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在第二条语句中，我们采用 Order 模型并将其与 last_orders 子查询连接起来。子查询对象的工作方式与 SQLAlchemy 表类似，因此我们可以使用 table.c.column_name 语法引用单个列。 c 混淆了很多人，不幸的是 SQLAlchemy 使用这个奇怪名称作为表对象中列的容器。
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join() 方法接受两个参数，首先是连接中的右侧表（last_orders 子查询），然后是连接的条件，即两个表中的 customer_id 列匹配。连接到位后，可以指定顺序，这是 SQL 示例中两个顺序语句的直接转换。请注意虚拟 last_order_date 列是如何用那个奇怪的 c 作为 last_orders.c.last_order_date 引用的，但是 Order 模型中的 order_date 作为属性直接引用。这里的区别在于 Order 是一个模型，而 last_orders 是一个带有结果的通用表。模型具有比表更高级别的接口，因此它们更易于使用。
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作为最后的练习，我想看看我的手工 SQL 与 SQLAlchemy 使用上述查询生成的 SQL 相比如何。如果你不知道这个技巧，你可以通过将查询转换为字符串来获取 SQLAlchemy 为任何查询对象生成的 SQL：

print(str(query))

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上面的 SQLAlchemy 查询生成以下原始 SQL：

SELECT orders.id AS orders_id, orders.customer_id AS orders_customer_id, orders.order_date AS orders_order_date FROM orders JOIN ( SELECT orders.customer_id AS customer_id, max(orders.order_date) AS last_order_date FROM orders GROUP BY orders.customer_id ) AS anon_1 ON orders.customer_id = anon_1.customer_id ORDER BY anon_1.last_order_date DESC, orders.order_date DESC

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如果你忽略这个生成的语句稍微增加的冗长，事情几乎是一样的。 SQLAlchemy 喜欢为查询中的每一列创建一个别名，因此你看到 AS 名称构造被大量使用。子查询与原始 SQL 相同，但缺少上下文的 SQLAlchemy 给了它一个通用的 anon_1 名称，而不是更明确的 last_orders。
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