今天，一个app客户端同事需要我服务器端提供一组数据，这组数据要按类分好，把整个结构都展示给他，他直接使用就可以了。数据大概如下面这种：
同事需要的结构大概就是类型1有多少，分别是什么;类型2有多少，分别是什么，，以此类推。本来我想一股脑全部给他，每个数据都有个字段device_type，你自己去解析分类一下，但客户端同事说，在客户端做这种事，浪费时间，客户响应会变慢，所以要我们服务器端来做。我们服务器端做，最好不要自己去解析，不然一样慢，最好一条sql语句，自动为我解析好。
如果熟悉mysql，应该可以知道，可以用group_concat进行分组。
先用sql语句查询一下，会有如下结果；
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mysql> select device_type, group_concat(id) from otherequipment group by device_type;+-------------+---------------------+| device_type | group_concat(id) |+-------------+---------------------+| 1 | 1,11,9,13,6,5,4,3,2 || 2 | 10,12 || 3 | 8,7 |+-------------+---------------------+3 rows in set (0.00 sec) |
按照类型划分设备，对比一下上面的数据，是不是一下子全出来了。
但在sqlalchemy中如何使用呢？sqlalchemy有个func，里面包含各种sql函数。我们试用一下吧。
sqlalchemy的model如下，
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class OtherEquipment(Base): """ 其他公司普通设备 """ __tablename__ = 'otherequipment' id = Column('id', Integer, primary_key=True) device_type = Column('device_type', SmallInteger, index=True, default=1) name = Column('name', String(40), index=True) position = Column('position', String(40), nullable=True) |
那获取这些设备的对象就很好写咯，
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es = db_session.query(OtherEquipment.device_type, func.group_concat(OtherEquipment.id)).group_by(OtherEquipment.device_type).all()all_equipments = []for l in es: device_type, ids = l ids = ids.split(',') equipments = [OtherEquipment.query.get(e_id) for e_id in ids] all_equipments.append((device_type, equipments)) |
all_equipments就是其所有设备的结构图，打印一下，结果如下:
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[(1, [外部设备1, 外部设备11, 外部设备9, 外部设备13, 外部设备6, 外部设备5, 外部设备4, 外部设备3, 外部设备2]), (2, [外部设备10, 外部设备12]), (3, [外部设备8, 外部设备7])] |
# 除此之外：
CREATE AGGREGATE group_concat_string(anyelement)
(
sfunc = array_append, -- 每行的操作函数，将本行append到数组里
stype = anyarray, -- 聚集后返回数组类型
initcond = '{}' -- 初始化空数组
);
在数据库中执行上面的sql语句，函数group_concat_string才起作用，
例如：
g.session.query(func.group_concat_string(Student.score)).all()
获取所有男生的人数（和group_by 相似，group_by分组统计个数，group_concat_string分组每组详情）
CREATE AGGREGATE public.FIRST (
sfunc = public.first_agg,
basetype = anyelement,
stype = anyelement
)
这样，客户端直接拿到接口的数据，就可以直接展示，不需要自己轮询，再去分析了。