使用 Flask-SQLAlchemy 和 Flask-Marshmallow 进行聚合连接查询

Question

我正在使用 Flask-SQLAlchemy 和 Flask-Marshmallow 从 SQL Server 实例中提取数据。我尝试复制的查询如下所示

SELECT
    o.[ProductId],
    [AccountName] = a.[Name],
    [AccountDescription] = a.[Description],
    [TotalSize] = SUM(d.[Size])
FROM
    [OrderDetail] d
JOIN
    [Order] o
ON
    d.[OrderId] = o.[Id]
JOIN
    [Account] a
ON
    d.[AccountId] = a.[Id]
WHERE
    o.[Timestamp] <= @asOfDate
GROUP BY
    o.[ProductId],
    a.[Name],
    a.[Description]

我很难将其转换为 SQLAlchemy，特别是 Flask-SQLAlchemy，它的做事方式似乎略有不同。

这是我的尝试，位于我的路线函数内。该查询会执行，但针对服务器运行的 SQL 只是三个表的联接，它不执行聚合或分组依据。我认为它还选择每一列，而不是仅选择我在

with_entities

中指定的列。

# views.py
@app.route('/product_sizes')
def get_product_sizes() -> Response:
    as_of_date_str = request.args.get('asOfDate')
    query = OrderDetail.query
                       .with_entities(Order.product_id.label('product_id'),
                                      Account.name.label('account_name'),
                                      Account.description.label('account_description'),
                                      func.sum(OrderDetail.size).label('total_size')) \
                       .group_by('product_id', 'account_name', 'account_description')

    if as_of_date_str:
        as_of_date = datetime.strptime(as_of_date_str, '%Y-%m-%d')
        query = query.join(OrderDetail.order).filter(Order.timestamp <= as_of_date)

    result = schemas.product_size_schema.dump(query).data
    json_string = json.dumps(result, cls=DefaultJsonEncoder)
    return Response(response=json_string, status=200, mimetype="application/json")

我的问题是

1. 如何修复查询，使其行为类似于上面的 SQL 查询？
2. 这大概是“正确”的做事方式吗？我是 SQLAlchemy 和 Flask 的新手，所以我不确定正常的做事方式。例如，为每一列提供标签，然后按这些字符串进行分组似乎有点不对劲——我本来希望能够按模型类上的列属性进行分组。在尝试过滤连接表时还调用

   join

   似乎是多余的 — 该连接不是已经在

   db.relationship

   属性中编码了吗？

我的模型和架构如下。

# models.py
class Account(db.Model):
    _id = db.Column('Id', db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column('Name', db.Unicode(250))
    description = db.Column('Description', db.Unicode)

class Order(db.Model):
    _id = db.Column('Id', db.Integer, primary_key=True)
    product_id = db.Column('ProductId', db.Integer)
    timestamp = db.Column('TradeTimestamp', db.DateTime)

class OrderDetail(db.Model):
    _id = db.Column('Id', db.Integer, primary_key=True)
    order_id = db.Column('OrderId', db.ForeignKey('Order.Id'), index=True)
    account_id = db.Column('AccountId', db.ForeignKey('Account.Id'), index=True)
    size = db.Column('Size', db.Numeric(19, 6), nullable=False)

    account = db.relationship('Account', primaryjoin='OrderDetail.account_id == Account._id', backref='order_details', lazy='joined')
    order = db.relationship('Trade', primaryjoin='OrderDetail.order_id == Order._id', backref='order_details', lazy='joined')


"""schemas.py"""
class ProductSizeSchema(ma.ModelSchema):
    """Schema for serializing product size objects"""

    product_id = fields.Int()
    account_name = fields.Str()
    account_description = fields.Str()
    total_size = fields.Decimal(19, 6)

product_size_schema = ProductSizeSchema()
product_sizes_schema = ProductSizeSchema(many=True)

Answer 1

环顾四周后，我发现如果不方便的话，不使用 Flask-SQLAlchemy 的查询方法（例如，

MyModel.query.<something>

）也没什么大不了的。所以我只是以正常的 SQLAlchemy 方式使用

db.session.query()

。

query = db.session \
          .query(Order.instrument_id,
                 Account.name.label("account_name"),
                 Account.description.label("account_description"),
                 func.sum(OrderDetail.size).label("total_size")) \
          .join(OrderDetail.order) \
          .join(OrderDetail.account) \
          .group_by(Order.instrument_id, Account.name, Account.description)

if as_of_date_str:
    as_of_date = datetime.strptime(as_of_date_str, '%Y-%m-%d')
    query = query.filter(Order.timestamp <= as_of_date)