浅析python中SQLAlchemy排序的一个坑
短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
前言
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。最近在使用SQLAlchemy排序遇到了一个坑,所以想着总结下来,分享给更多的朋友,下面来一起看看吧。
坑的代码
query = db_session.query(UserVideo.vid,
UserVideo.uid,
UserVideo.v_width,
UserVideo.v_height,
UserVideo.create_time,
UserVideo.cover,
UserVideo.source_url,
UserVideo.v_type,
UserVideo.category,
User.username,
User.sex,
UserExtraInfo.avatar,
UserExtraInfo.watermark)
query = query.filter(UserVideo.status == 1,
User.uid == UserVideo.uid,
UserExtraInfo.uid == UserVideo.uid)
query = query.filter(UserVideo.status == 1)
query = query.order_by(-UserVideo.vid)
query = query.limit(20).all()
不坑的代码
query = db_session.query(UserVideo.vid,
UserVideo.uid,
UserVideo.v_width,
UserVideo.v_height,
UserVideo.create_time,
UserVideo.cover,
UserVideo.source_url,
UserVideo.v_type,
UserVideo.category,
User.username,
User.sex,
UserExtraInfo.avatar,
UserExtraInfo.watermark)
query = query.filter(UserVideo.status == 1,
User.uid == UserVideo.uid,
UserExtraInfo.uid == UserVideo.uid) # .order_by(UserVideo.vid.desc()).limit(20).all()
query = query.filter(UserVideo.status == 1)
query = query.order_by(UserVideo.vid.desc())
query = query.limit(20).all()
对,你没看错,就是那个横杠,拉慢速度。改成 desc() 函数速度能提高10倍
下面附上一个 sqlalchemy 高性能随机取出若干条数据
query = db_session.query(UserVideo.vid,
UserVideo.uid,
UserVideo.v_width,
UserVideo.v_height,
UserVideo.create_time,
UserVideo.cover,
UserVideo.source_url,
UserVideo.v_type,
UserVideo.category,
User.username,
User.sex,
UserExtraInfo.avatar,
UserExtraInfo.watermark)
query = query.filter(UserVideo.status == 1, User.uid == UserVideo.uid, UserExtraInfo.uid == UserVideo.uid)
rvid = db_session.query(func.round(random.random() * func.max(UserVideo.vid)).label('rvid')).subquery()
query = query.filter(UserVideo.category == category)
query_tail = query
query_tail = query_tail.join(rvid, UserVideo.vid > rvid.c.rvid).limit(20).all()
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对编程网的支持。
免责声明:
① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。
② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341