SQLAlchemy ORM: агрегатные функции

• 01.10.2023
• 473
• Библиотеки Python
• SQLAlchemy

Агрегатные функции играют важную роль в обработке и анализе данных. Они позволяют выполнять вычисления на наборах данных и возвращать единственное значение, исходя из результатов этих вычислений.

В SQLAlchemy ORM агрегатные функции доступны через модуль func. Давайте рассмотрим их подробно.

Но прежде чем погрузиться в детали, определим базовую модель данных, которую будем использовать в примерах:

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class Product(Base):
    __tablename__ = 'products'
    
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    price = Column(Float)

engine = create_engine('sqlite:///products.db')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

Сумма: func.sum()

Суммирует значения в выбранной колонке.

from sqlalchemy.sql import func

total_price = session.query(func.sum(Product.price)).scalar()
print(f"Total price of all products: {total_price}")

Среднее значение: func.avg()

Вычисляет среднее значение колонки.

average_price = session.query(func.avg(Product.price)).scalar()
print(f"Average price of all products: {average_price}")

Минимум и максимум: func.min() и func.max()

Находят минимальное и максимальное значения соответственно.

min_price = session.query(func.min(Product.price)).scalar()
max_price = session.query(func.max(Product.price)).scalar()
print(f"Min price: {min_price}, Max price: {max_price}")

Подсчет: func.count()

Считает количество строк.

count_products = session.query(func.count(Product.id)).scalar()
print(f"Total products: {count_products}")

Группировка с агрегатными функциями

Агрегатные функции часто используются в сочетании с group_by(), чтобы группировать результаты по определенному полю:

# Средняя цена продукта по его имени
avg_prices = session.query(Product.name, func.avg(Product.price)).group_by(Product.name).all()

for name, avg_price in avg_prices:
    print(f"Product: {name}, Average Price: {avg_price}")

Рекомендации

Несколько дополнительных моментов и рекомендаций по использованию агрегатных функций в SQLAlchemy ORM:

Использование distinct()

При использовании агрегатных функций, таких как func.count(), иногда полезно учитывать только уникальные значения. Метод distinct() может помочь:

# Подсчет уникальных наименований продуктов
unique_product_names = session.query(func.count(func.distinct(Product.name))).scalar()
print(f"Total unique product names: {unique_product_names}")

Использование label()

При выполнении запросов с агрегатными функциями часто полезно явно указывать, как вы хотели бы называть результаты в возвращаемом объекте:

total_price = session.query(func.sum(Product.price).label('total_price')).first()
print(f"Total price of all products: {total_price.total_price}")

Комбинирование агрегатных функций

Вы можете комбинировать несколько агрегатных функций в одном запросе:

stats = session.query(
    func.min(Product.price).label('min_price'),
    func.max(Product.price).label('max_price'),
    func.avg(Product.price).label('avg_price')
).first()

print(f"Min price: {stats.min_price}, Max price: {stats.max_price}, Average price: {stats.avg_price}")

Остерегайтесь NULL значений

Агрегатные функции игнорируют NULL значения в колонке. Например, если у вас есть 5 продуктов, но у одного из них нет значения цены (NULL), func.avg(Product.price) будет вычислять среднее значение для 4 продуктов, а не 5. Это важно учитывать при анализе данных.

Оптимизация запросов

Когда работаете с большими объемами данных, агрегатные запросы могут быть дорогостоящими в плане производительности. Всегда стоит обращать внимание на планы выполнения запросов и индексы в базе данных, чтобы оптимизировать производительность.

Надеюсь, эти дополнительные советы и рекомендации помогут вам еще лучше понять и эффективно использовать агрегатные функции в SQLAlchemy ORM!

Заключение

Агрегатные функции в SQLAlchemy ORM предоставляют мощный инструмент для анализа и обработки больших наборов данных. Они позволяют быстро и легко получать обобщенные данные из таблиц, что делает их неотъемлемым инструментом для любого разработчика баз данных.