在当前查询中使用COUNT（*）OVER（）与SQLAlchemy在PostgreSQL上使用

Question

在使用Python和SQLAlchemy与PostgreSQL数据库的原型应用程序中，我有以下架构（摘录）：

class Guest(Base):
    __tablename__ = 'guest'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    surname = Column(String(50))
    email = Column(String(255))
    [..]
    deleted = Column(Date, default=None)

我想使用SQLAlchemy构建一个查询，该查询检索要在后台显示的来宾列表。

为了实现分页，我将使用LIMIT和OFFSET，以及COUNT（*）OVER（）来获取执行查询时的记录总量（不使用不同的查询）。

SQL查询的示例可以是：

  SELECT id, name, surname, email,
       COUNT(*) OVER() AS total
    FROM guest
   WHERE (deleted IS NULL)
ORDER BY id ASC
   LIMIT 50
  OFFSET 0

如果我使用SQLAlchemy构建查询，我可以这样做：

query = session.query(Guest)
query = query.filter(Login.deleted == None)
query = query.order_by(Guest.id.asc())
query = query.offset(0)
query = query.limit(50)
result = query.all()

如果我想计算来宾表中的所有行，我可以这样做：

from sqlalchemy import func
query = session.query(func.count(Guest.id))
query = query.filter(Login.deleted == None)
result = query.scalar()

现在我要问的问题是如何使用SQLAlchemy执行一个单独的查询，类似于上面的那个，一石二鸟（返回前50行和总行数来构建分页链接，所有在一个查询中）。

有趣的是使用window functions in PostgreSQL，它允许上述行为，从而使您不必再查询两次而只需查询一次。

可能吗？

提前致谢。

Answer 1

所以我在SQLAlchemy文档中找不到任何示例，但我找到了这些函数：

• [count()][1]
• [over()][1]
• [label()][1]

我设法将它们组合起来以产生我正在寻找的结果：

from sqlalchemy import func
query = session.query(Guest, func.count(Guest.id).over().label('total'))
query = query.filter(Guest.deleted == None)
query = query.order_by(Guest.id.asc())
query = query.offset(0)
query = query.limit(50)
result = query.all()

干杯!

附：我也发现这个question on Stack Overflow，没有得到答复。