Одной из важных особенностей РСУБД является установление связи между таблицами. Операции SQL, такие как SELECT, UPDATE и DELETE, могут выполняться над связанными таблицами. В этом разделе описываются эти операции с использованием SQLAlchemy.
Для этого в нашей базе данных SQLite (College.db) создаются две таблицы. Таблица студентов имеет ту же структуру, что и в предыдущем разделе; в то время как таблица адресов имеет столбец st_id, который отображается на столбец идентификатора в таблице студентов с использованием ограничения внешнего ключа.
Следующий код создаст две таблицы в 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)
Приведенный выше код переведет запросы CREATE TABLE для студентов и таблицу адресов, как показано ниже:
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) )
На следующих скриншотах приведенный выше код очень четко представлен
Эти таблицы заполняются данными, выполняя метод insert () для табличных объектов. Чтобы вставить 5 строк в таблицу студентов, вы можете использовать код, приведенный ниже —
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'},
])
Строки добавляются в таблицу адресов с помощью следующего кода —
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'},
])
Обратите внимание, что столбец st_id в таблице адресов ссылается на столбец идентификатора в таблице студентов. Теперь мы можем использовать это отношение для извлечения данных из обеих таблиц. Мы хотим получить имя и фамилию из таблицы студентов, соответствующей st_id в таблице адресов.
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)
Объекты select будут эффективно преобразовываться в следующее выражение SQL, объединяющее две таблицы общего отношения —
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
Это приведет к выводу соответствующих данных из обеих таблиц следующим образом: