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

Question

我正在使用 Flask-SQLAlchemy 和 Flask-Marshmallow 针对 SQL 服务器实例提取数据。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]

我很难将其翻译成 SQLAlchemy，特别是 Flask-SQLAlchemy，它的处理方式似乎略有不同。

这是我的尝试，位于我的路由函数中。此查询执行，但 SQL 即运行针对服务器只是三个 table 的连接——它不进行聚合或分组依据。我认为它还会选择每一列，而不仅仅是我在 with_entities.

中指定的那些

"""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

如何修复查询，使其表现得像上面的 SQL 查询？
这大概就是 "correct" 做事的方式吗？我是 SQLAlchemy 和 Flask 的新手，所以我不确定正常的处理方式。例如，为每一列添加标签，然后按这些字符串进行分组似乎有点不对劲——我本来希望能够按我的模型类上的列属性进行分组。在尝试过滤加入的 table 时也调用 join 似乎是多余的——那个加入不是已经在 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

看了一圈，发现如果不方便，不使用Flask-SQLAlchemy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)

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

Aggreate join query using Flask-SQLAlchemy and Flask-Marshmallow

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