将复杂的SQL查询转换为SQLAlchemy

Question

我没有想法。 我现在用Google搜索了一天以上，我仍然找不到任何有用的答案。

直到现在我做了什么，我试图使用原始SQL，但没有运气。

locations = db.session.query(Location, select([text('( 6371 * acos( cos( radians("53.6209798282177") ) * cos( radians( lat ) ) * cos( radians( lng ) - radians("13.96948162900808") ) + sin( radians("53.6209798282177") ) * sin( radians( lat ) ) ) )')]).label('distance')).having('distance' < 25).all()

当使用这个原始SQL查询时，我返回零结果，但是当在mysql运行相同的查询时，它返回正确的结果。

我进一步想到，当将查询打印到终端时，它不能正确处理HAVING()子句。

打印时我的查询如下所示：

SELECT location.id AS location_id, location.created_date AS location_created_date, location.zip AS location_zip, location.user_id AS location_user_id, location.lat AS location_lat, location.lng AS location_lng, location.city AS location_city 
FROM location 
HAVING false = 1

如何将此SQL查询转换为SQLAlchemy

SELECT *, ( 6371 * acos( cos( radians(53.6209798282177) ) * cos( radians( lat ) ) * cos( radians( lng ) - radians(11.96948162900808) ) + sin( radians(53.6209798282177) ) * sin( radians( lat ) ) ) ) AS distance FROM location HAVING distance < 25 ORDER BY distance;

我的表看起来像这样：

+--------------+----------------+------+-----+---------+-------+
| Field        | Type           | Null | Key | Default | Extra |
+--------------+----------------+------+-----+---------+-------+
| id           | varchar(50)    | NO   | PRI | NULL    |       |
| created_date | datetime       | YES  |     | NULL    |       |
| zip          | varchar(5)     | NO   | UNI | NULL    |       |
| user_id      | varchar(50)    | NO   |     | NULL    |       |
| lat          | decimal(15,13) | NO   |     | NULL    |       |
| lng          | decimal(15,13) | NO   |     | NULL    |       |
| city         | text           | NO   |     | NULL    |       |
+--------------+----------------+------+-----+---------+-------+

任何帮助表示赞赏。

Answer 1

你的HAVING处理得当，但是你传递的是错误的表达方式。 看来你正在使用Python 2，因为字符串和整数之间的关系比较

'distance' < 25

不会引发异常，而是评估为False 。 换句话说，您的查询等于

locations = db.session.query(...).having(False).all()

这解释了为什么你得到零结果：所有行都被HAVING子句显式过滤掉，如印刷版本所示：

...
HAVING false = 1  -- remove all rows

解决方案是使用合适的构造（例如column()来生成表达式：

locations = db.session.query(...).having(column('distance') < 25).all()

您不应将复杂的选择列表项表达式包装在select() ，该表示SELECT语句。 将text()标记为：

text('( 6371 * acos( cos( radians("53.6209798282177") ) * '
     'cos( radians( lat ) ) * cos( radians( lng ) - radians("13.96948162900808") ) + '
     'sin( radians("53.6209798282177") ) * sin( radians( lat ) ) ) ) '
     'AS distance')

或使用模型构建表达式：

(6371 *
 func.acos(func.cos(func.radians(53.6209798282177)) *
           func.cos(func.radians(Location.lat)) *
           func.cos(func.radians(Location.lng) - func.radians(13.96948162900808)) +
           func.sin(func.radians(53.6209798282177)) *
           func.sin(func.radians(Location.lat)))).label('distance')

您可以通过为大圆距离创建函数来提高查询构造的可读性，并且通过一些工作，您可以在Location上实现混合方法 ：

import math

def gc_distance(lat1, lng1, lat2, lng2, math=math):
    ang = math.acos(math.cos(math.radians(lat1)) *
                    math.cos(math.radians(lat2)) *
                    math.cos(math.radians(lng2) -
                             math.radians(lng1)) +
                    math.sin(math.radians(lat1)) *
                    math.sin(math.radians(lat2)))

    return 6371 * ang

class Location(db.Model):
    ...
    @hybrid_method
    def distance(self, lat, lng):
        return gc_distance(lat, lng, self.lat, self.lng)

    @distance.expression
    def distance(cls, lat, lng):
        return gc_distance(lat, lng, cls.lat, cls.lng, math=func)

locations = db.session.query(
        Location,
        Location.distance(53.6209798282177,
                          13.96948162900808).label('distance')).\
    having(column('distance') < 25).\
    order_by('distance').\
    all()

---

请注意，使用HAVING消除非组行的方式不可移植。 例如，在Postgresql中，即使没有GROUP BY子句， HAVING子句的存在也会将查询转换为分组查询。 您可以使用子查询：

stmt = db.session.query(
        Location,
        Location.distance(53.6209798282177,
                          13.96948162900808).label('distance')).\
    subquery()

location_alias = db.aliased(Location, stmt)

locations = db.session.query(location_alias).\
    filter(stmt.c.distance < 25).\
    order_by(stmt.c.distance).\
    all()