python - 在 SQLAlchemy 中， "filter"与 "join and filter"语法有什么区别？

Question

更具体地说，我看到很多人倾向于使用过滤器来进行连接，而不是在 SQLAlchemy 中使用类似 SQL 的自然连接语法。详细说明我将如何加入:

(session.Query(Book)
        .join(Author, Publisher, Retailer)
        .filter(
            Author.name == "Crenshaw Adams",
            Publisher.country == "United States",
            Retailer.is_online == True))

连接列隐含在模型声明文件中定义的关系中。

但是在其他地方(尤其是在 StackOverflow 上)我看到人们这样做:

(session.Query(Book)
        .filter(
            Book.author_id == Author.id,
            Author.publisher_id == Publisher.id,
            Publisher.retailer_id == Retailer.id,
            Author.name == "Crenshaw Adams",
            Publisher.country == "United States",
            Retailer.is_online == True
            ))

这些方法中哪一个是正确的方法？哪个更Pythonic？或者，至少，应该使用 SQLAlchemy 的方式更加惯用？在数据库资源使用或本地机器资源使用方面是否存在差异(即，一个对数据库的 CPU 和 RAM 的压力更大，对本地机器的压力更小，反之亦然)？

此外，前一种方法不允许在查询 API 上使用 update() 方法 - 它提示不允许多表更新 - 即使我只更新一个单表。后者允许 update() 正常工作。

Answer 1

主要区别在于前者导致使用 SQL-92 的查询JOIN 语法，而后者使用较旧的语法——例如，出于习惯，有些人更喜欢它。两者都是正确的方法，与代码是否为 Pythonic 无关。同样在我看来，在 SQLAlchemy 中两者都不是更惯用的，尽管 Query.join()正如您自己指出的那样，可以很好地处理定义的外键关系和 ORM 关系。它们还应该在现代 SQL DBMS 中产生相同的执行计划，因此在资源使用等方面没有有意义的差异。

至于Query.update()不支持显式连接，不同的 SQL DBMS 对多表更新有不同的支持，具有不同的语法和方法。有些允许显式连接，有些不允许，并且 some allow updating through subqueries .当前的实现似乎是一种妥协，将为正在使用的 DBMS 呈现合适的 UPDATE 语句。