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(新しい SQLAlchemy ユーザー アラート) 私は 3 つのテーブルを持っています: 人、特定の日付から始まる人の時給、および毎日の時間レポートです。その日の時間ベースの料金を時間料金から外す正しい方法を探しています。

はい、作成時に値を計算し、それをモデルの一部にすることもできますが、これは、カーテンの後ろでより複雑なデータを要約する例と考えてください。Time.cost を計算するにはどうすればよいですか? Hybrid_property、column_property、またはまったく異なるものですか?

class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    personID = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(30), unique=True)

class Payrate(Base):
    __tablename__ = 'payrate'
    payrateID = Column(Integer, primary_key=True)
    personID  = Column(Integer, ForeignKey('person.personID'))
    hourly    = Column(Integer)
    starting  = Column(Date)
    __tableargs__ =(UniqueConstraint('personID', 'starting',
                                     name='uc_peron_starting'))

class Time(Base):
    __tablename__ = 'entry'
    entryID  = Column(Integer, primary_key=True)
    personID = Column(Integer, ForeignKey('person.personID'))
    workedon = Column(Date)
    hours    = Column(Integer)

    person = relationship("Person")

    def __repr__(self):
        return "<{date} {hours}hrs ${0.cost:.02f}>".format(self, 
                      date=self.workedon.isoformat(), hours=to_hours(self.hours))

    @property
    def cost(self):
        '''Cost of entry
        '''
        ## This is where I am stuck in propery query creation
        return self.hours * query(Payrate).filter(
                             and_(Payrate.personID==personID,
                                  Payrate.starting<=workedon
                             ).order_by(
                               Payrate.starting.desc())
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ここであなたが抱えている問題は、可能な限りエレガントに解決するために、非常に高度な SQLAlchemy 手法を使用しているため、あなたが初心者であることはわかっていますが、この回答は最後まで説明します。ただし、このような問題を解決するには、一度に 1 つの手順を実行する必要があり、さまざまな方法で必要な答えを得ることができます。

これや何かをハイブリッド化する方法に入る前に、SQL について考える必要があります。任意の一連の行に対して Time.cost をクエリするにはどうすればよいでしょうか? 単純な外部キーがあるため、Time to Person をきれいにリンクできます。しかし、この特定のスキーマで Time を Payrate にリンクするには注意が必要です。Time は person_id だけでなく、workon を介して Payrate にもリンクするためです。SQL では、"time.person_id = person.id AND time. payrate.start_date と payrate.end_date の間で働きました。しかし、ここには「end_date」がありません。つまり、それも導出する必要があります。その派生は最も難しい部分なので、私が思いついたのは次のようになります (列名は小文字にしています)。

SELECT payrate.person_id, payrate.hourly, payrate.starting, ending.ending
FROM payrate LEFT OUTER JOIN
(SELECT pa1.payrate_id, MIN(pa2.starting) as ending FROM payrate AS pa1
JOIN payrate AS pa2 ON pa1.person_id = pa2.person_id AND pa2.starting > pa1.starting
GROUP BY pa1.payrate_id
) AS ending ON payrate.payrate_id=ending.payrate_id

これを取得する方法は他にもあるかもしれませんが、それが私が思いついた方法です。他の方法でも、ほぼ確実に同様のことが行われます (つまり、サブクエリ、結合)。

したがって、ペイレートの開始/終了により、クエリがどのように見えるかを理解できます。BETWEEN を使用して時間エントリを日付範囲に一致させたいのですが、最新のペイレート エントリでは「終了」日付が NULL になるため、これを回避する 1 つの方法は、非常に高い日付に対して COALESCE を使用することです (もう 1 つは条件を使用する):

SELECT *, entry.hours * payrate_derived.hourly
FROM entry
JOIN
    (SELECT payrate.person_id, payrate.hourly, payrate.starting, ending.ending
    FROM payrate LEFT OUTER JOIN
    (SELECT pa1.payrate_id, MIN(pa2.starting) as ending FROM payrate AS pa1
    JOIN payrate AS pa2 ON pa1.person_id = pa2.person_id AND pa2.starting > pa1.starting
    GROUP BY pa1.payrate_id
    ) AS ending ON payrate.payrate_id=ending.payrate_id) as payrate_derived
ON entry.workedon BETWEEN payrate_derived.starting AND COALESCE(payrate_derived.ending, "9999-12-31")
AND entry.person_id=payrate_derived.person_id
ORDER BY entry.person_id, entry.workedon

@hybrid が SQLAlchemy で実行できることは、SQL 式レベルで実行すると、まさに「entry.hours * payrate_derived.hourly」の部分だけです。それだけです。そこにあるすべてのJOINなどは、ハイブリッドに外部から提供する必要があります。

したがって、その大きなサブクエリをこれに貼り付ける必要があります。

class Time(...):
    @hybrid_property
    def cost(self):
        # ....

    @cost.expression
    def cost(cls):
        return cls.hours * <SOMETHING>.hourly

それでは、何が何であるかを理解しましょう<SOMETHING>。その SELECT をオブジェクトとして構築します。

from sqlalchemy.orm import aliased, join, outerjoin
from sqlalchemy import and_, func

pa1 = aliased(Payrate)
pa2 = aliased(Payrate)
ending = select([pa1.payrate_id, func.min(pa2.starting).label('ending')]).\
            select_from(join(pa1, pa2, and_(pa1.person_id == pa2.person_id, pa2.starting > pa1.starting))).\
            group_by(pa1.payrate_id).alias()

payrate_derived = select([Payrate.person_id, Payrate.hourly, Payrate.starting, ending.c.ending]).\
    select_from(outerjoin(Payrate, ending, Payrate.payrate_id == ending.c.payrate_id)).alias()

cost()式側のハイブリッドは、payrate_built を参照する必要があります (Python 側はすぐに実行します)。

class Time(...):
    @hybrid_property
    def cost(self):
        # ....

    @cost.expression
    def cost(cls):
        return cls.hours * payrate_derived.c.hourly

次に、cost()ハイブリッドを使用するには、その結合を持つクエリのコンテキスト内にある必要があります。ここでdatetime.date.max、最大日付を取得するために Python を使用していることに注意してください (便利です!)。

print session.query(Person.name, Time.workedon, Time.hours, Time.cost).\
                    select_from(Time).\
                    join(Time.person).\
                    join(payrate_derived,
                            and_(
                                payrate_derived.c.person_id == Time.person_id,
                                Time.workedon.between(
                                    payrate_derived.c.starting,
                                    func.coalesce(
                                        payrate_derived.c.ending,
                                        datetime.date.max
                                    )
                                )
                            )
                    ).\
                    all()

したがって、その結合は大きくて扱いにくく、頻繁に実行する必要があります。言うまでもなく、Python 内ハイブリッドを実行するときに、同じコレクションを Python にロードする必要があります。を使用してマップできますrelationship()。つまり、カスタム結合条件を設定する必要がありますが、非プライマリ マッパーと呼ばれるあまり知られていない手法を使用して、実際にそのサブクエリにマップする必要もあります。非プライマリ マッパーは、行を選択するためだけに、クラスを任意のテーブルまたは SELECT 構造にマップする方法を提供します。Query ではすでに任意の列とサブクエリをクエリできるため、通常はこれを使用する必要はありませんが、relationship()マッピングが必要です。マッピングには主キーを定義する必要があり、関係は関係のどちら側が「外部」であるかを知る必要もあります。これはここで最も高度な部分であり、この場合は次のように機能します。

from sqlalchemy.orm import mapper, relationship, foreign

payrate_derived_mapping = mapper(Payrate, payrate_derived, non_primary=True,
                                        primary_key=[
                                            payrate_derived.c.person_id,
                                            payrate_derived.c.starting
                                        ])
Time.payrate = relationship(
                    payrate_derived_mapping,
                    viewonly=True,
                    uselist=False,
                    primaryjoin=and_(
                            payrate_derived.c.person_id == foreign(Time.person_id),
                            Time.workedon.between(
                                payrate_derived.c.starting,
                                func.coalesce(
                                    payrate_derived.c.ending,
                                    datetime.date.max
                                )
                            )
                        )
                    )

これが、その結合について確認する必要がある最後のものです。次のように、以前にクエリを実行できるようになりました。

print session.query(Person.name, Time.workedon, Time.hours, Time.cost).\
                    select_from(Time).\
                    join(Time.person).\
                    join(Time.payrate).\
                    all()

そして最後に、新しいpayrate関係を Python レベルのハイブリッドにも結び付けることができます。

class Time(Base):
    # ...

    @hybrid_property
    def cost(self):
        return self.hours * self.payrate.hourly

    @cost.expression
    def cost(cls):
        return cls.hours * payrate_derived.c.hourly

ここでのソリューションには多大な労力がかかりましたが、少なくとも最も複雑な部分であるペイレート マッピングは完全に 1 か所にまとめられているため、もう一度確認する必要はありません。

完全な動作例を次に示します。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, ForeignKey, Date, \
                    UniqueConstraint, select, func, and_, String
from sqlalchemy.orm import join, outerjoin, relationship, Session, \
                    aliased, mapper, foreign
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
import datetime
from sqlalchemy.ext.hybrid import hybrid_property


Base = declarative_base()

class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    person_id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(30), unique=True)

class Payrate(Base):
    __tablename__ = 'payrate'
    payrate_id = Column(Integer, primary_key=True)
    person_id  = Column(Integer, ForeignKey('person.person_id'))
    hourly    = Column(Integer)
    starting  = Column(Date)

    person = relationship("Person")
    __tableargs__ =(UniqueConstraint('person_id', 'starting',
                                     name='uc_peron_starting'))

class Time(Base):
    __tablename__ = 'entry'
    entry_id  = Column(Integer, primary_key=True)
    person_id = Column(Integer, ForeignKey('person.person_id'))
    workedon = Column(Date)
    hours    = Column(Integer)

    person = relationship("Person")

    @hybrid_property
    def cost(self):
        return self.hours * self.payrate.hourly

    @cost.expression
    def cost(cls):
        return cls.hours * payrate_derived.c.hourly

pa1 = aliased(Payrate)
pa2 = aliased(Payrate)
ending = select([pa1.payrate_id, func.min(pa2.starting).label('ending')]).\
            select_from(join(pa1, pa2, and_(
                                        pa1.person_id == pa2.person_id,
                                        pa2.starting > pa1.starting))).\
            group_by(pa1.payrate_id).alias()

payrate_derived = select([Payrate.person_id, Payrate.hourly, Payrate.starting, ending.c.ending]).\
    select_from(outerjoin(Payrate, ending, Payrate.payrate_id == ending.c.payrate_id)).alias()

payrate_derived_mapping = mapper(Payrate, payrate_derived, non_primary=True,
                                        primary_key=[
                                            payrate_derived.c.person_id,
                                            payrate_derived.c.starting
                                        ])
Time.payrate = relationship(
                    payrate_derived_mapping,
                    viewonly=True,
                    uselist=False,
                    primaryjoin=and_(
                            payrate_derived.c.person_id == foreign(Time.person_id),
                            Time.workedon.between(
                                payrate_derived.c.starting,
                                func.coalesce(
                                    payrate_derived.c.ending,
                                    datetime.date.max
                                )
                            )
                        )
                    )



e = create_engine("postgresql://scott:tiger@localhost/test", echo=False)
Base.metadata.drop_all(e)
Base.metadata.create_all(e)

session = Session(e)
p1 = Person(name='p1')
session.add(p1)

session.add_all([
    Payrate(hourly=10, starting=datetime.date(2013, 5, 17), person=p1),
    Payrate(hourly=15, starting=datetime.date(2013, 5, 25), person=p1),
    Payrate(hourly=20, starting=datetime.date(2013, 6, 10), person=p1),
])

session.add_all([
    Time(person=p1, workedon=datetime.date(2013, 5, 19), hours=10),
    Time(person=p1, workedon=datetime.date(2013, 5, 27), hours=5),
    Time(person=p1, workedon=datetime.date(2013, 5, 30), hours=5),
    Time(person=p1, workedon=datetime.date(2013, 6, 18), hours=12),
])
session.commit()

print session.query(Person.name, Time.workedon, Time.hours, Time.cost).\
                    select_from(Time).\
                    join(Time.person).\
                    join(Time.payrate).\
                    all()

for time in session.query(Time):
    print time.person.name, time.workedon, time.hours, time.payrate.hourly, time.cost

出力 (最初の行は集約バージョン、残りはオブジェクトごと):

[(u'p1', datetime.date(2013, 5, 19), 10, 100), (u'p1', datetime.date(2013, 5, 27), 5, 75), (u'p1', datetime.date(2013, 5, 30), 5, 75), (u'p1', datetime.date(2013, 6, 18), 12, 240)]
p1 2013-05-19 10 10 100
p1 2013-05-27 5 15 75
p1 2013-05-30 5 15 75
p1 2013-06-18 12 20 240
于 2013-06-27T17:40:21.733 に答える
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多くの場合、私ができる最善のアドバイスは、ただ違うことをすることです. このような複数テーブルの計算列は、データベースビューの目的です。計算列を含む Time テーブル (またはその他の必要なもの) に基づいてビューを作成し、そのビューに基づいてモデルを作成すれば、設定は完了です。これにより、データベースへのストレスも軽減される可能性があります。これは、自動移行によって実現できるものに設計を限定することが危険である理由の良い例でもあります。

于 2016-02-14T01:33:50.430 に答える