Python 如何建立两级多对多关系？

我正在使用Flask SQLAlchemy在Flask中工作，并尝试建立多对多关系：客户可以有多个订单，订单也可以有多个客户（多对多）；每个订单依次包含唯一项目的列表（一对多）

我按照SQLAlchemy文档为多对多关系设置了一个关联表，并为一对多关系使用了普通关系/外键；所有引用都设置为

lazy='dynamic'

association_table = Table('association', Base.metadata,
Column('left_id', Integer, ForeignKey('left.id')),
Column('right_id', Integer, ForeignKey('right.id'))
)

检索与客户机关联的所有

项目的有效方法是什么？我假设
[order.items.all（）中的item for item for order.client.orders]
会起作用（减少上述问题），但有没有更有效的方法？如果结果需要排序怎么办


更新

我现在知道了通过以下两种方法检索客户订单项的两种方法（第一种来自Audrius的答案）：

及

我相信它们都能提供相同的结果，但为了提高效率，应该选择哪一个呢
 在SQL中直接编写查询时，您将使用连接高效地检索所需的数据（如Rachcha在回答中所示）。这同样适用于炼金术。有关更多示例，请参阅上的SA文档

如果您的模型定义如下（使用Flask SQLAlchemy，因为您用标签标记了问题）：

clients\u orders=db.Table（'clients\u orders'，
db.Column（'client_id'，db.Integer，db.ForeignKey（'client.id'），
主键=真），
db.Column（'order\u id'，db.Integer，db.ForeignKey（'order.id'），
主（主键=真）
)
类客户端（db.Model）：
id=db.Column（db.Integer，主键=True）
订单=数据库关系（'Order'，secondary=clients\u orders，
backref='clients'）
#定义其他列。。。
类顺序（db.Model）：
id=db.Column（db.Integer，主键=True）
#定义其他列。。。
类别项（数据库模型）：
id=db.Column（db.Integer，主键=True）
order_id=db.Column（db.Integer，db.ForeignKey（'order.id'），nullable=False）
order=db.relationship（'order'，backref='items'）
timestamp=db.Column（db.DateTime）
#定义其他列。。。

那么您的查询可能如下所示：

db.session.query（项）\
加入（订单）。加入（订单。客户）\
筛选器（Client.id==42）\
订购人（项目时间戳）
谢谢！是的，我正在使用炼金术，我的模式设置与您的答案几乎相同。我想知道您的查询是否应该优先于
Item.query.filter（Item.order\u id.\u in（client.order\u id））.order\u by（Item.timestamp）
，其中order\u id是通过关联代理实现的。我猜你的过滤逻辑更简单，效率更高。是这样吗？您的查询要求您已经有了
客户机
以及与之相关的所有
订单
对象。所以这至少是一个不需要的附加查询，除非您的代码逻辑需要它。您也很难向其添加更复杂的过滤条件。关于速度，判断哪一个更快的最好方法是使用
EXPLAIN ANALYZE
和真实数据尝试SA查询呈现的SQL代码。
db.session.query(Item).\
    join(Order).join(Order.clients).\
    filter(Client.id == 42).\
    order_by(Item.timestamp)

Item.query.filter(Item.order_id._in(client.order_ids)).order_by(Item.timestamp)‌​