SQLAlchemy是Python中最流行的ORM（对象关系映射）库之一。它允许开发人员使用Python语言来操作数据库，而无需编写SQL语句。本文将讲解SQLAlchemy中的查询语言基础、基础查询、查询过滤、排序、分组和聚合、连接和子查询。

【资料图】

SQLAlchemy的查询语言基于SQL语言。SQL是一种用于管理关系型数据库的语言。关系型数据库是一种基于表格的数据库，其中数据被组织成多个表格，并使用键来链接它们。SQL是用于在这些表格中执行操作的语言，如查询、插入、更新和删除。

SQLAlchemy的查询语言是通过SQLAlchemy的查询构建器来实现的。查询构建器是一种将SQLAlchemy查询定义为Python对象的方式。它允许开发人员使用Python来构建查询，而无需编写SQL语句。

SQLAlchemy的基础查询使用session.query()方法。该方法接受一个模型作为参数，并返回一个查询构建器对象。例如：

from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom myapp.models import UserSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User)

上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象，用于查询User模型中的所有记录。

查询构建器对象可以用于过滤记录、排序记录、分组和聚合记录、连接和子查询等操作。

查询过滤是通过filter()方法实现的。该方法接受一个条件表达式作为参数，并返回一个新的查询构建器对象，该对象包含满足条件的记录。例如：

from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom myapp.models import UserSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User).filter(User.name == "John")

上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象，用于查询User模型中名字为"John"的记录。

查询过滤支持多个条件表达式的组合，例如：

from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom myapp.models import UserSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User).filter(User.age > 30, User.city == "New York")

上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象，用于查询User模型中年龄大于30且所在城市为"New York"的记录。

查询排序是通过order_by()方法实现的。该方法接受一个列名作为参数，并返回一个新的查询构建器对象，该对象包含按指定列排序后的记录。例如：

from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom myapp.models import UserSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User).order_by(User.name)

上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象，用于查询`User`模型中的所有记录，并按照名字升序排序。

可以使用多个order_by()方法来进行多列排序，例如：

from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom myapp.models import UserSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User).order_by(User.age.desc(), User.name.asc())

上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象，用于查询User模型中的所有记录，并按照年龄降序排序，如果年龄相同则按照名字升序排序。

查询分组和聚合是通过group_by()和func模块中的聚合函数实现的。group_by()方法接受一个列名作为参数，并返回一个新的查询构建器对象，该对象按指定列进行分组。聚合函数可以对每个分组进行聚合操作，例如求和、计数、平均值等。

例如，下面的代码将查询User模型中每个城市的人口数量：

from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom sqlalchemy import funcfrom myapp.models import UserSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User.city, func.count(User.id)).group_by(User.city)

上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象，用于查询User模型中每个城市的人口数量。func.count()函数用于计算每个城市的人口数量，group_by()方法用于按照城市分组。

查询连接和子查询是通过join()方法和子查询实现的。join()方法用于在查询中加入其他模型的数据，而子查询则用于在查询中加入其他查询的结果。

例如，下面的代码将查询User模型和Order模型中的数据，并且只返回购买过商品编号为100的用户：

from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom myapp.models import User, OrderSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()query = session.query(User).join(Order).filter(Order.product_id == 100)

上述代码将创建一个名为query的查询构建器对象，用于查询购买过商品编号为100的用户。join()方法用于将User模型和Order模型连接起来，filter()方法用于过滤购买过商品编号为100的订单。

子查询可以使用subquery()方法创建，并且可以在主查询中使用。例如，下面的代码将查询User模型中购买过商品编号为100的用户：

from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom sqlalchemy import selectfrom myapp.models import User, OrderSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()sub_query = session.query(Order.user_id).filter(Order.product_id == 100).subquery()query = session.query(User).filter(User.id.in_(sub_query))

上述代码将创建一个名为sub_query的子查询，用于查询购买过商品编号为100的用户的ID。in_()方法用于在主查询中过滤User模型中包含这些用户的记录。

总结一下，通过使用join()方法和子查询，我们可以轻松地实现多表查询和复杂查询。

SQLAlchemy是一个强大的ORM框架，提供了丰富的查询API，可以方便地进行数据查询和操作。在实际应用中，我们通常需要使用到查询语言基础、基础查询、查询过滤、排序、分组和聚合、连接和子查询等查询功能，通过对这些查询功能的学习和掌握，可以帮助我们更加灵活地使用SQLAlchemy进行数据查询和操作，提高开发效率和代码质量。