SQLAlchemy核心 - 使用多個表

關係資料庫管理系統 (RDBMS) 的重要特性之一是建立表之間的關係。可以使用 SQL 操作（如 SELECT、UPDATE 和 DELETE）對相關表進行操作。本節將使用 SQLAlchemy 描述這些操作。

為此，我們在 SQLite 資料庫 (college.db) 中建立了兩個表。students 表的結構與上一節中給出的相同；而 addresses 表具有 **st_id** 列，該列使用外部索引鍵約束對映到 **students 表中的 id 列**。

以下程式碼將在 college.db 中建立兩個表：

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)

上述程式碼將轉換為 students 和 addresses 表的 CREATE TABLE 查詢，如下所示：

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)
)

以下螢幕截圖非常清晰地展示了上述程式碼：

透過執行表物件的 **insert() 方法** 來填充這些表中的資料。要在 students 表中插入 5 行，可以使用以下程式碼：

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'},
])

使用以下程式碼在 addresses 表中新增 **行**：

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':'ravi@gmail.com'},
   {'st_id':1, 'postal_add':'ChurchGate Mumbai', 'email_add':'kapoor@gmail.com'},
   {'st_id':3, 'postal_add':'Jubilee Hills Hyderabad', 'email_add':'komal@gmail.com'},
   {'st_id':5, 'postal_add':'MG Road Bangaluru', 'email_add':'as@yahoo.com'},
   {'st_id':2, 'postal_add':'Cannought Place new Delhi', 'email_add':'admin@khanna.com'},
])

請注意，addresses 表中的 st_id 列引用 students 表中的 id 列。我們現在可以使用此關係來從這兩個表中提取資料。我們想要從 addresses 表中對應的 st_id 獲取 students 表中的 **name** 和 **lastname**。

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 物件將有效地轉換為以下連線兩個表的 SQL 表示式，連線條件為公共關係：

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

這將生成從兩個表中提取對應資料的輸出，如下所示：

(1, 'Ravi', 'Kapoor', 1, 1, 'Shivajinagar Pune', 'ravi@gmail.com')
(1, 'Ravi', 'Kapoor', 2, 1, 'ChurchGate Mumbai', 'kapoor@gmail.com')
(3, 'Komal', 'Bhandari', 3, 3, 'Jubilee Hills Hyderabad', 'komal@gmail.com')
(5, 'Priya', 'Rajhans', 4, 5, 'MG Road Bangaluru', 'as@yahoo.com')
(2, 'Rajiv', 'Khanna', 5, 2, 'Cannought Place new Delhi', 'admin@khanna.com')