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