Python 带有连接的Django查询

我需要编写一个复杂的查询，它从一堆表中检索大量数据。基本上我需要找到模型的所有实例

• 顾客
• 付款
• 发票

关系以特定方式相交的地方。在SqlAlchemy中，我可以做如下的事情

for c, p, i in session.query(Customer, Payment, Invoice).\
        filter(User.id==Payment.customer_id).\
        filter(Invoice.id==Payment.invoice_id).\
        filter(Payment.date==...).\
        filter(Customer.some_property==...)
        all():
    # Do stuff ...

customers = Customer.objects.filter(...).prefetch_related(
    'payments', 'payments__invoices'
)

这将允许我设置几个约束并一次检索所有约束。在Django，我现在做了一些愚蠢的事情，比如

customers = Customer.objects.filter(...)
payments = Payment.objects.filter(customer=customer)
invoices = Invoice.objects.filter(customer=customer, payment_set=payments)

现在，我们已经有了三个不同的查询（为了保持简单，省略了一些细节）。我能把它减少到一个吗？好吧，我本来可以这样做的

for c, p, i in session.query(Customer, Payment, Invoice).\
        filter(User.id==Payment.customer_id).\
        filter(Invoice.id==Payment.invoice_id).\
        filter(Payment.date==...).\
        filter(Customer.some_property==...)
        all():
    # Do stuff ...

customers = Customer.objects.filter(...).prefetch_related(
    'payments', 'payments__invoices'
)

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但现在我必须遍历一个疯狂的数据树，而不是像SqlAlchemy那样将所有数据整齐地排成一行。Django有没有办法做那样的事？还是我必须直接访问自定义SQL？

在阅读了不同的解决方案后，我决定在Django模型的基础上使用SqlAlchemy。有些人试图用SqlAlchemy完全取代Django ORM，但这几乎完全违背了使用Django的目的，因为大多数框架都依赖于ORM

相反，我使用SqlAlchemy simple查询Django ORM定义的表。我遵循与此类似的食谱

# Setup sqlalchemy bindings
import sqlalchemy as s
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = s.create_engine('postgresql://<user>:<password>@<host>:<port>/<db_name>')
# Automatically read the database tables and create metadata
meta = s.MetaData()
meta.reflect(bind=engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
# Create a session, which can query the tables
session = Session()

# Build table instances without hardcoding tablenames
s_payment = meta.tables[models.Payment()._meta.db_table]
s_allocation = meta.tables[models.Allocation()._meta.db_table]
s_customer = meta.tables[models.Customer()._meta.db_table]
s_invoice = meta.tables[models.Invoice()._meta.db_table]

report = session.query(s_payment.c.amount, ...).all()

#设置sqlalchemy绑定
将sqlalchemy导入为s
从sqlalchemy.orm导入sessionmaker
engine=s.create_engine（'postgresql://:@://'））
#自动读取数据库表并创建元数据
meta=s.MetaData（）
meta.reflect（绑定=引擎）
会话=会话生成器（绑定=引擎）
#创建可以查询表的会话
会话=会话（）
#生成不硬编码表名的表实例
s_payment=meta.tables[models.payment（）。_meta.db_table]
s_allocation=meta.tables[models.allocation（）。_meta.db_table]
s_customer=meta.tables[models.customer（）。_meta.db_table]
s_invoice=meta.tables[models.invoice（）。_meta.db_table]
报告=session.query（s_payment.c.amount…）.all（）

这个方法还有一些改进的余地，例如，创建一个Django模型的空实例以查找它们的表名不是很优雅，但是，通过几行代码，我可以在不影响Django ORM层的情况下获得SqlAlchemy的全部灵活性。这意味着双方可以幸福地生活在一起

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需要注意的是，SqlAlchemy不会使用与Django ORM相同的连接，这意味着如果在同一上下文中使用这两种方法，则对事物的看法可能不一致。不过，这对我来说不是问题，因为我只想从数据库中读取一组数据。

一些数据库专家说，如果您的查询跨越两个以上的表，那么您应该转到SQL，而不是使用ORM。就我个人而言，我从未对这两个选项进行过基准测试，但你可以尝试这样做。我不确定我是否信任奥尔杰米。它基本上没有文档化（我想它很简单，没有什么好说的），而且它似乎在python3中被模糊的错误消息打断了。不过谢谢：）