Flask 通过两个表连接查询 Flask-SQLAlchemy

在本文中，我们将介绍如何通过两个表的连接查询使用Flask-SQLAlchemy。Flask-SQLAlchemy是一个在Flask框架下使用的SQLAlchemy的扩展，提供灵活的ORM（对象关系映射）工具，方便我们进行数据库操作。

阅读更多：Flask 教程

什么是表连接查询

表连接查询是指同时查询多个表格的数据，并根据它们之间的关联关系进行数据的整合和筛选。在关系型数据库中，数据通常被分散在多个表格中，通过表连接可以将这些表格中的数据整合起来，从而方便我们进行数据查询和分析。

Flask-SQLAlchemy基本配置

在开始之前，我们需要先配置Flask-SQLAlchemy。首先，我们需要在Flask应用程序的配置中设置数据库连接字符串，例如：

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = '数据库连接字符串'

其次，我们需要在Flask应用程序中初始化SQLAlchemy，例如：

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db = SQLAlchemy(app)

完成以上两个步骤后，我们就可以在Flask应用程序中使用SQLAlchemy进行数据库操作了。

创建模型

在进行表连接查询之前，我们需要首先创建模型（Model）。模型是数据库表的抽象表示，通过模型可以方便地进行数据库操作。

假设我们有两个表格，User和Address，它们之间有一对多的关系，即一个用户可以有多个地址。我们可以定义两个模型来表示这两个表格：

class User(db.Model):
    __table__name = 'user'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(50))
    addresses = db.relationship('Address', backref='user', lazy=True)

class Address(db.Model):
    __table__name = 'address'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'))
    street = db.Column(db.String(100))

在上面的示例中，我们使用了db.relationship来定义User模型与Address模型之间的关系。backref参数用于定义反向引用，即在Address模型中可以通过user属性访问到对应的User模型。

表连接查询

一旦我们定义好模型之后，就可以进行表连接查询了。在Flask-SQLAlchemy中，我们可以使用join方法来进行表连接查询。

假设我们想查询每个用户及其所有的地址，我们可以通过以下代码实现：

users_addresses = db.session.query(User, Address).join(Address).all()

for user, address in users_addresses:
    print(user.name, address.street)

在上面的示例中，我们使用了join方法将User模型与Address模型连接起来，然后使用all方法获取所有的结果。

条件查询

除了进行表连接查询之外，我们还可以进行条件查询。假设我们想查询名为”John”的用户及其地址，我们可以通过以下代码实现：

user_addresses = db.session.query(User, Address).join(Address).filter(User.name == "John").all()

for user, address in user_addresses:
    print(user.name, address.street)

在上面的示例中，我们使用filter方法来添加查询条件，通过User.name == "John"来筛选名为”John”的用户。