优化 SQL 关系炼金请求

Question

我在 Web 应用程序中使用 Flask 和 SQL Alchemy。

我有一个像这样的多对多关系:

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class Link(Base):
    __tablename__ = 'link'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64))
    url = Column(String(128))

class Category(Base):
    __tablename__ = 'category'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64))
    links = relationship("Link",
                         secondary=Table('association', Base.metadata,
                                         Column('category_id', Integer, ForeignKey('category.id')),
                                         Column('link_id', Integer, ForeignKey('link.id'))),
                         backref="categories")

所以我得到了 links 和 categories。

在请求 link 以显示它们及其类别时，我正在这样做：

links = Link.query.all()
for link in links:
    print link.name
    for categorie in link.categories
        print categorie.name

它工作正常，但问题是，对于每个 link.categories 调用，都会执行一个 SQL 查询。因此，如果我得到 10 links，将完成 11 个查询（1 个用于获取 links，每个 link 一个用于获取类别）。

难道不能用 Flask 在一次查询中执行吗？（使用 JOIN）（我不想写SQL查询，我想用ORM）

Answer 1

我自己找到了答案。查询模型时，我只需要像这样添加选项 joinedload('categories') :

links = Link.query.options(joinedload('categories')).all()
for link in links:
    print link.name
    for categorie in link.categories
        print categorie.name

现在，只执行了一个 SQL 查询。

优化 SQL 关系炼金请求

Optimise SQL Alchemy request with relationship

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