conf 一個數 1.3 查看 == tip for 修改 1.4

SQLAlchemy的ORM是一個映射函數（Ｍapper），將Python中定義的類與數據庫中的表建立關聯，以及類的實例（instance）和表的行（row）建立關聯。 查看一個類所對應的數據庫表，使用__tablename__屬性，例如 User.__tablename__ 1. 查詢數據 （query） 1.1 查詢一個trace中flow個數（to count flows of specific trace） session.query(Flow).filter(Flow.trace_id == 1).count()

1.2. 查詢一個trace中不同srcIP的個數 （to count distinct srcIP）

from sqlalchemy import distinct from config import * session = DBSession() session.query(Flow.srcIP).filter(Flow.trace_id == 1).distinct().count() 1.3 查詢一個trace中不同的dstIP和dstPort對的個數（to count distinct dstIP and dstPort） session.query(Flow.dstIP, Flow.dstPort).filter(Flow.trace_id == 1).distinct().count() 1.4 查詢指定列的數據，返回一個KeyedTuple數據類型的列表( get a tuple list of specified columns ) n = session.query(Flow.dstIP, Flow.dstPort).filter(Flow.trace_id == 1).all() # The type of n is list. # The type of n[0] is sqlalchemy.util._collections.KeyedTuple 1.5 查詢指定列中的所有不同值( get a distinct tuple list of specified columns) n = session.query(Flow.dstIP, Flow.dstPort).filter(Flow.trace_id == 1).distinct().all() 1.6 獲得一列數據的平均值（get average value of a column） # sql language： select avg(txPkt) from Flow from sqlalchemy.sql import func q = session.query(func.avg(Flow.txPkt)).filter(Flow.trace_id == 1) print q[0][0] # The type of q is sqlalchemy.orm.query.Query # The type of q[0] is sqlalchemy.util._collections.KeyedTuple # The type of q[0][0] is decimal.Decimal 1.7 多列數據平均值的計算（compute average values of columns） q = session.query((func.avg(Flow.txPkt)+func.avg(Flow.rxPkt))/2).filter(Flow.trace_id == 1) 1.8 對查詢到的數據排序（order by ） from sqlalchemy import desc q = session.query(Flow.timestamp).filter(trace_id == 1).order_by(desc(Flow.timestamp)) 1.9 分組查詢 q = session.query(Flow.dstIP, Flow.dstPort, func.count(Flow.id)).filter(Flow.trace_id == tid).group_by(Flow.dstIP, Flow.dstPort).all() 2 查詢中，常用的過濾操作 等於(equals)， 例如 query.filter(name == ‘Jack‘) 不等於(not equals)， 例如 query.filter(name != ‘Jack‘) 在列表中(in)， 例如 query.filter(name.in_([‘Micheal‘, ‘Bob‘, ‘Jack‘])) 不在列表中(not in)， 例如query.filter(~name.in_([‘Micheal‘, ‘Bob‘, ‘Jack‘])) 空值(null), 例如 query.filter(name == None) 不是空值(not null), 例如 query.filter(name != None) 與(and), 例如 query.filter(and_(name == ‘Andy‘, fullname == ‘Andy Liu‘ )) and_可以省略， 例如 query.filter(name==‘Andy‘, fullname==‘Andy Liu‘) 或(or), 例如 query.filter(or_(name == ‘Andy‘, name == ‘Micheal‘)) 2. 表的數據操作（table data operation） 2.1 添加\刪除一個column ( add a new column to a table) from db import engine from sqlalchemy import DDL add_column = DDL(‘alter table Flow add column cluster_id integer after trace_id‘) drop_column = DDL(‘alter table Flow drop column microsecond‘) engine.execute(add_column) engine.execute(drop_column) 2.2 修改一個數據（update a value） session.query(Flow).filter(Flow.dstIP == dstIP, Flow.dstPort == dstPort, Flow.trace_id == 1).update({‘cluster_id‘ : 0}) 2.3 插入一行數據（insert a row） session = DBSession() cluster = Clusters(trace_id = tid, cluster_id = cid, \ dstIP = dIP, dstPort = dPort, \ avgPkt = aPkt, avgByte = aByte, \ size = count) session.add(cluster) session.commit() # commit or flush session.close() 2.4 刪除一行數據（delete a row ） session = DBSession() session.query(Clusters).filter(Clusters.trace_id = 2).delete() session.commit() # commit or flush session.close() 補充： 外鍵 ForeignKey只能引用外表的指定列中已經存在的值。

Python:數據庫操作模塊SQLAlchemy