Release: 1.4.25 | Release Date: September 22, 2021

SQLAlchemy 1.4 Documentation

SQL和通用函数

对于特定于数据库的呈现、返回类型和参数行为,SQLAlchemy已知的SQL函数。与所有SQL函数一样,使用 func 属性:

select(func.count()).select_from(sometable)

注意任何不知道的名字 func 按原样生成函数名-对于可以调用的、SQLAlchemy已知的或未知的、内置的或用户定义的SQL函数没有限制。这里的部分只描述那些SQLAlchemy已经知道使用了什么参数和返回类型的函数。

SQL函数API、工厂和内置函数。

Object Name Description

AnsiFunction

定义一个“ansi”格式的函数,它不会呈现圆括号。

array_agg

对ARRAY_AGG函数的支持。

char_length

CHAR_LENGTH()SQL函数。

coalesce

concat

SQL CONCAT()函数,用于连接字符串。

count

ansi count聚合函数。如果没有参数,则发出count * .

cube

实施 CUBE 分组操作。

cume_dist

实施 cume_dist 假设集聚合函数。

current_date

CURRENT_DATE()SQL函数。

current_time

CURRENT_TIME()SQL函数。

current_timestamp

CURRENT_TIMESTAMP()SQL函数。

current_user

CURRENT_USER()SQL函数。

dense_rank

实施 dense_rank 假设集聚合函数。

Function

描述一个命名的SQL函数。

FunctionAsBinary

FunctionElement

面向SQL函数构造的基础。

GenericFunction

定义“generic”函数。

grouping_sets

实施 GROUPING SETS 分组操作。

localtime

localtime()SQL函数。

localtimestamp

localtimeamp()SQL函数。

max

SQL Max()聚合函数。

min

SQL min()聚合函数。

mode

实施 mode 有序集聚合函数。

next_value

表示“下一个值”,给定 Sequence 作为它的唯一论据。

now

SQL NOW()DATETIME函数。

OrderedSetAgg

定义一个函数,其中返回类型基于传递给的表达式所定义的排序表达式类型 FunctionElement.within_group() 方法。

percent_rank

实施 percent_rank 假设集聚合函数。

percentile_cont

实施 percentile_cont 有序集聚合函数。

percentile_disc

实施 percentile_disc 有序集聚合函数。

random

RANDOM()SQL函数。

rank

实施 rank 假设集聚合函数。

register_function(identifier, fn[, package])

将可调用项与特定的func关联。姓名。

ReturnTypeFromArgs

定义返回类型与其参数相同的函数。

rollup

实施 ROLLUP 分组操作。

ScalarFunctionColumn

session_user

SESSION_USER()SQL函数。

sum

SQL SUM()聚合函数。

sysdate

SYSDATE()SQL函数。

user

USER()SQL函数。

class sqlalchemy.sql.functions.AnsiFunction(*args, **kwargs)

定义一个“ansi”格式的函数,它不会呈现圆括号。

class sqlalchemy.sql.functions.Function(name, *clauses, **kw)

描述一个命名的SQL函数。

这个 Function 对象通常由 func 生成对象。

参数
  • *clauses -- 构成SQL函数调用参数的列表达式的列表。

  • type_ -- 可选择的 TypeEngine 将用作此函数调用生成的列表达式的返回值的数据类型对象。

  • packagenames -- 一个字符串,指示生成SQL时要在函数名前面加上包前缀名。这个 func generator在使用虚线格式调用时创建这些文件,例如:func.mypackage.someu函数(第1列,第2列)

参见

使用SQL函数 - in the SQLAlchemy 1.4/2.0教程

func -生成已注册或临时的命名空间 Function 实例。

GenericFunction -允许创建已注册的函数类型。

method sqlalchemy.sql.functions.Function.__init__(name, *clauses, **kw)

构建一个 Function .

这个 func 构造通常用于构造新的 Function 实例。

attribute sqlalchemy.sql.functions.Function.type = NullType()

A TypeEngine 对象,该对象引用此SQL函数表示的SQL返回类型。

此数据类型可以在生成 Function 通过将 Function.type_ 参数,例如::

>>> select(func.lower("some VALUE", type_=String))

的少量内置类 Function 提供适合函数类及其参数的内置数据类型。对于未知的函数,类型缺省为“null type”。

class sqlalchemy.sql.functions.FunctionAsBinary(fn, left_index, right_index)
class sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement(*clauses, **kwargs)

面向SQL函数构造的基础。

参见

功能 -在核心教程中

Function -命名的SQL函数。

func -生成已注册或临时的命名空间 Function 实例。

GenericFunction -允许创建已注册的函数类型。

method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.__init__(*clauses, **kwargs)

构建一个 FunctionElement .

参数
  • *clauses -- 构成SQL函数调用参数的列表达式的列表。

  • **kwargs -- 附加的kwarg通常由子类消耗。

参见

func

Function

method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.alias(name=None)

产生一个 Alias 在此基础上构建 FunctionElement .

小技巧

这个 FunctionElement.alias() 方法是创建“表值”SQL函数的机制的一部分。但是,大多数用例都由 FunctionElement 包括 FunctionElement.table_valued() ,以及 FunctionElement.column_valued()

此构造将函数包装在一个适用于FROM子句的命名别名中,采用PostgreSQL等接受的样式。还使用特殊的 .column 属性,对于后端(如PostgreSQL),该属性可用于将函数的输出引用为COLUMNS或WHERE子句中的标量值。

对于完整的表值表达式,请使用 FunctionElement.table_valued() 方法首先建立命名列。

例如。::

>>> from sqlalchemy import func, select, column
>>> data_view = func.unnest([1, 2, 3]).alias("data_view")
>>> print(select(data_view.column))
SELECT data_view
FROM unnest(:unnest_1) AS data_view

这个 FunctionElement.column_valued() 方法提供了上述模式的快捷方式::

>>> data_view = func.unnest([1, 2, 3]).column_valued("data_view")
>>> print(select(data_view))
SELECT data_view
FROM unnest(:unnest_1) AS data_view

1.4.0b2 新版功能: 添加了 .column 访问者

method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.as_comparison(left_index, right_index)

将此表达式解释为两个值之间的布尔比较。

此方法用于在中描述的ORM用例 基于SQL函数的自定义运算符

假设的SQL函数“is_equal()”(与相等值比较)将用核心表达式语言编写为::

expr = func.is_equal("a", "b")

如果上面的“is_equal()”正在比较“a”和“b”是否相等,则 FunctionElement.as_comparison() 方法将被调用为::

expr = func.is_equal("a", "b").as_comparison(1, 2)

其中,整数值“1”表示“is_equal()”函数的第一个参数,整数值“2”表示第二个参数。

这将创建一个 BinaryExpression 相当于:

BinaryExpression("a", "b", operator=op.eq)

但是,在SQL级别,它仍然呈现为“is_equal(‘a’、‘b’)”。

ORM在加载相关对象或集合时,需要能够操作联接表达式的on子句的“左”和“右”边。此方法的目的是提供一个SQL函数构造,当与 relationship.primaryjoin 参数。返回值是一个名为 FunctionAsBinary .

ORM示例如下:

class Venue(Base):
    __tablename__ = 'venue'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

    descendants = relationship(
        "Venue",
        primaryjoin=func.instr(
            remote(foreign(name)), name + "/"
        ).as_comparison(1, 2) == 1,
        viewonly=True,
        order_by=name
    )

上面的“venue”类可以通过确定父级场所的名称是否包含在假设的子级值名称的开头中来加载子级“venue”对象,例如,“parent1”将与“parent1/child1”匹配,但不与“parent2/child1”匹配。

可能的用例包括上面给出的“物化路径”示例,以及使用特殊的SQL函数(如几何函数)来创建连接条件。

参数
  • left_index -- 作为表达式“左侧”的函数参数的基于1的整数索引。

  • right_index -- 函数参数的基于1的整数索引,用作表达式的“右侧”。

1.3 新版功能.

参见

基于SQL函数的自定义运算符 -ORM中的示例使用

attribute sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.clauses

返回基础 ClauseList 它包含这个的参数 FunctionElement .

method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.column_valued(name=None)

把这个退掉 FunctionElement 作为从自身选择作为FROM子句的列表达式。

例如。::

>>> from sqlalchemy import select, func
>>> gs = func.generate_series(1, 5, -1).column_valued()
>>> print(select(gs))
SELECT anon_1
FROM generate_series(:generate_series_1, :generate_series_2, :generate_series_3) AS anon_1

以下简称:

gs = func.generate_series(1, 5, -1).alias().column
attribute sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.columns

由此导出的列集 FunctionElement .

这是一个占位符集合,允许将函数放在语句的FROM子句中::

>>> from sqlalchemy import column, select, func
>>> stmt = select(column('x'), column('y')).select_from(func.myfunction())
>>> print(stmt)
SELECT x, y FROM myfunction()

上面的表单是一项遗留功能,现在已被完全有能力的 FunctionElement.table_valued() 方法;有关详细信息,请参阅该方法。

参见

FunctionElement.table_valued() -生成表值SQL函数表达式。

attribute sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.entity_namespace

重写FromClause.entity_NAMESPACE,因为函数通常是列表达式,而不是FromClaus。

method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.execute()

执行此 FunctionElement 针对嵌入的“bind”。

1.4 版后已移除: 这个 FunctionElement.execute() 方法被认为是SQLAlChemy 1.x系列的遗留方法,将在2.0中删除。SQLAlChemy 2.0中的所有语句都由 Connection.execute() 一种方法 Connection ,或在ORM中由 Session.execute() 一种方法 Session 。(有关SQLAlChemy 2.0的背景信息位于: 迁移到Alchemy )

这是第一个电话 FunctionElement.select() 生成选择构造。

注意 FunctionElement 可以传递给 Connectable.execute() 方法 ConnectionEngine .

attribute sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.exported_columns
method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.filter(*criterion)

针对此函数生成筛选子句。

用于聚合函数和窗口函数,用于支持“filter”子句的数据库后端。

表达式:

func.count(1).filter(True)

缩写为:

from sqlalchemy import funcfilter
funcfilter(func.count(1), True)

1.0.0 新版功能.

method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.over(partition_by=None, order_by=None, rows=None, range_=None)

针对此函数生成一个over子句。

用于聚合或所谓的“窗口”函数,用于支持窗口函数的数据库后端。

表达式:

func.row_number().over(order_by='x')

缩写为:

from sqlalchemy import over
over(func.row_number(), order_by='x')

over() 完整描述。

method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.scalar()

执行此 FunctionElement 并返回一个标量值。

1.4 版后已移除: 这个 FunctionElement.scalar() 方法被认为是SQLAlChemy 1.x系列的遗留方法,将在2.0中删除。SQLAlChemy 2.0中的标量执行由 Connection.scalar() 一种方法 Connection ,或在ORM中由 Session.scalar() 一种方法 Session 。(有关SQLAlChemy 2.0的背景信息位于: 迁移到Alchemy )

这是第一个电话 FunctionElement.select() 生成选择构造。

注意 FunctionElement 可以传递给 Connectable.scalar() 方法 ConnectionEngine .

method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.scalar_table_valued(name, type_=None)

返回与此对应的列表达式 FunctionElement 作为标量表值表达式。

返回的表达式类似于从 FunctionElement.table_valued() 构造,只是不生成FROM子句;该函数的呈现方式与标量子查询类似。

例如。::

>>> from sqlalchemy import func, select
>>> fn = func.jsonb_each("{'k', 'v'}").scalar_table_valued("key")
>>> print(select(fn))
SELECT (jsonb_each(:jsonb_each_1)).key

1.4.0b2 新版功能.

method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.select()

产生一个 select() 在此基础上构建 FunctionElement .

以下简称:

s = select(function_element)
method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.self_group(against=None)

对此应用“分组” ClauseElement .

此方法被子类重写以返回“grouping”构造,即括号。尤其是“binary”表达式使用它在放入更大的表达式时提供围绕其自身的分组,以及 select() 当放入另一个的FROM子句时构造 select() . (请注意,通常应使用 Select.alias() 方法,因为许多平台都需要命名嵌套的select语句)。

当表达式组合在一起时,应用 self_group() 是自动的-最终用户代码不需要直接使用这个方法。请注意,sqlachemy的子句构造将运算符优先考虑在内,因此可能不需要括号,例如,在类似这样的表达式中 x OR (y AND z) -优先于或。

底座 self_group() 方法 ClauseElement 只需返回自我。

method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.table_valued(*expr, **kw)

返回一个 TableValuedAlias 表示这一点 FunctionElement 添加了表值表达式。

例如。::

>>> fn = (
...     func.generate_series(1, 5).
...     table_valued("value", "start", "stop", "step")
... )

>>> print(select(fn))
SELECT anon_1.value, anon_1.start, anon_1.stop, anon_1.step
FROM generate_series(:generate_series_1, :generate_series_2) AS anon_1

>>> print(select(fn.c.value, fn.c.stop).where(fn.c.value > 2))
SELECT anon_1.value, anon_1.stop
FROM generate_series(:generate_series_1, :generate_series_2) AS anon_1
WHERE anon_1.value > :value_1

可以通过传递关键字参数“WITH_ORDERNITY”::来生成WITH CONTERNITY表达式:

>>> fn = func.generate_series(4, 1, -1).table_valued("gen", with_ordinality="ordinality")
>>> print(select(fn))
SELECT anon_1.gen, anon_1.ordinality
FROM generate_series(:generate_series_1, :generate_series_2, :generate_series_3) WITH ORDINALITY AS anon_1
参数
  • *expr -- 一系列字符串列名称,它们将添加到 .c 生成的 TableValuedAlias 构造为柱。 column() 也可以使用具有或不具有数据类型的对象。

  • name -- 要分配给生成的别名的可选名称。如果省略,则使用唯一的匿名名称。

  • with_ordinality -- 字符串名称,当出现该名称时,会导致 WITH ORDINALITY 子句添加到别名中,给定的字符串名称将作为列添加到生成的 TableValuedAlias

1.4.0b2 新版功能.

参见

表值函数 - in the SQLAlchemy 1.4/2.0教程

表值函数 -在 《PostgreSQL》 文档

FunctionElement.scalar_table_valued() -的变体 FunctionElement.table_valued() 它将完整的表值表达式作为标量列表达式提供

FunctionElement.column_valued()

TableValuedAlias.render_derived() - renders the alias using a derived column clause, e.g. AS name(col1, col2, ...)

method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.within_group(*order_by)

针对此函数生成一个组内(order by expr)子句。

用于所谓的“有序集聚合”和“假设集聚合”函数,包括 percentile_contrankdense_rank 等。

within_group() 完整描述。

1.1 新版功能.

method sqlalchemy.sql.functions.FunctionElement.within_group_type(within_group)

对于根据内部组(order by)表达式中的条件定义其返回类型的类型,由 WithinGroup 构造。

默认情况下返回none,在这种情况下,函数是正常的 .type 使用。

class sqlalchemy.sql.functions.GenericFunction(*args, **kwargs)

定义“generic”函数。

一般函数是预先建立的 Function 当通过名称从调用时自动实例化的类 func 属性。注意,从 func 有新的效果 Function 实例将自动创建,并给出该名称。用于定义 GenericFunction 类的作用是使具有特定名称的函数可以被赋予固定的返回类型。它还可以包括自定义参数解析方案以及其他方法。

亚类 GenericFunction 在类的名称下自动注册。例如,用户定义的函数 as_utc() 将立即提供:

from sqlalchemy.sql.functions import GenericFunction
from sqlalchemy.types import DateTime

class as_utc(GenericFunction):
    type = DateTime

print(select(func.as_utc()))

通过在定义时指定“package”属性,可以将用户定义的通用函数组织到包中。 GenericFunction . 包含许多函数的第三方库可能希望使用此函数,以避免与其他系统发生名称冲突。例如,如果我们的 as_utc() 函数是包“time”的一部分:

class as_utc(GenericFunction):
    type = DateTime
    package = "time"

上述功能可从 func 使用包名称 time ::

print(select(func.time.as_utc()))

最后一个选项是允许从 func 但以不同的名称呈现。这个 identifier 属性将重写用于访问从加载的函数的名称 func ,但将保留 name 作为呈现的名称:

class GeoBuffer(GenericFunction):
    type = Geometry
    package = "geo"
    name = "ST_Buffer"
    identifier = "buffer"

上面的函数将呈现如下:

>>> print(func.geo.buffer())
ST_Buffer()

该名称将按原样呈现,但是不加引号,除非名称包含需要引号的特殊字符。要强制对名称加引号或不加引号,请使用 quoted_name 结构:

from sqlalchemy.sql import quoted_name

class GeoBuffer(GenericFunction):
    type = Geometry
    package = "geo"
    name = quoted_name("ST_Buffer", True)
    identifier = "buffer"

上述函数将呈现为:

>>> print(func.geo.buffer())
"ST_Buffer"()

1.3.13 新版功能: 这个 quoted_name 当与对象的“name”属性一起使用时,构造函数现在被识别为引用,因此可以对函数名强制启用或禁用引号。

class sqlalchemy.sql.functions.OrderedSetAgg(*args, **kwargs)

定义一个函数,其中返回类型基于传递给的表达式所定义的排序表达式类型 FunctionElement.within_group() 方法。

method sqlalchemy.sql.functions.OrderedSetAgg.within_group_type(within_group)

对于根据内部组(order by)表达式中的条件定义其返回类型的类型,由 WithinGroup 构造。

默认情况下返回none,在这种情况下,函数是正常的 .type 使用。

class sqlalchemy.sql.functions.ReturnTypeFromArgs(*args, **kwargs)

定义返回类型与其参数相同的函数。

class sqlalchemy.sql.functions.ScalarFunctionColumn(fn, name, type_=None)

类签名

class sqlalchemy.sql.functions.ScalarFunctionColumn (sqlalchemy.sql.expression.NamedColumn)

class sqlalchemy.sql.functions.array_agg(*args, **kwargs)

对ARRAY_AGG函数的支持。

这个 func.array_agg(expr) 构造返回类型为的表达式 ARRAY .

例如。::

stmt = select(func.array_agg(table.c.values)[2:5])

1.1 新版功能.

参见

array_agg() -返回的PostgreSQL特定版本 ARRAY ,添加了PG特定的运算符。

attribute sqlalchemy.sql.functions.array_agg.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.ARRAY

class sqlalchemy.sql.functions.char_length(arg, **kwargs)

CHAR_LENGTH()SQL函数。

attribute sqlalchemy.sql.functions.char_length.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.Integer

class sqlalchemy.sql.functions.coalesce(*args, **kwargs)
class sqlalchemy.sql.functions.concat(*args, **kwargs)

SQL CONCAT()函数,用于连接字符串。

例如。::

>>> print(select(func.concat('a', 'b')))
SELECT concat(:concat_2, :concat_3) AS concat_1

SQLAlChemy中的字符串连接通常使用Python + 具有字符串数据类型的运算符,该运算符将呈现特定于后端的串联运算符,例如::

>>> print(select(literal("a") + "b"))
SELECT :param_1 || :param_2 AS anon_1
attribute sqlalchemy.sql.functions.concat.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.String

class sqlalchemy.sql.functions.count(expression=None, **kwargs)

ansi count聚合函数。如果没有参数,则发出count * .

例如。::

from sqlalchemy import func
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy import table, column

my_table = table('some_table', column('id'))

stmt = select(func.count()).select_from(my_table)

执行 stmt 会发出:

SELECT count(*) AS count_1
FROM some_table
attribute sqlalchemy.sql.functions.count.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.Integer

class sqlalchemy.sql.functions.cube(*args, **kwargs)

实施 CUBE 分组操作。

此函数用作语句的group by的一部分,例如 Select.group_by() ::

stmt = select(
    func.sum(table.c.value), table.c.col_1, table.c.col_2
).group_by(func.cube(table.c.col_1, table.c.col_2))

1.2 新版功能.

class sqlalchemy.sql.functions.cume_dist(*args, **kwargs)

实施 cume_dist 假设集聚合函数。

此函数必须与 FunctionElement.within_group() 提供要对其执行操作的排序表达式的修饰符。

此函数的返回类型为 Numeric .

1.1 新版功能.

class sqlalchemy.sql.functions.current_date(*args, **kwargs)

CURRENT_DATE()SQL函数。

attribute sqlalchemy.sql.functions.current_date.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.Date

class sqlalchemy.sql.functions.current_time(*args, **kwargs)

CURRENT_TIME()SQL函数。

attribute sqlalchemy.sql.functions.current_time.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.Time

class sqlalchemy.sql.functions.current_timestamp(*args, **kwargs)

CURRENT_TIMESTAMP()SQL函数。

attribute sqlalchemy.sql.functions.current_timestamp.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.DateTime

class sqlalchemy.sql.functions.current_user(*args, **kwargs)

CURRENT_USER()SQL函数。

attribute sqlalchemy.sql.functions.current_user.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.String

class sqlalchemy.sql.functions.dense_rank(*args, **kwargs)

实施 dense_rank 假设集聚合函数。

此函数必须与 FunctionElement.within_group() 提供要对其执行操作的排序表达式的修饰符。

此函数的返回类型为 Integer .

1.1 新版功能.

class sqlalchemy.sql.functions.grouping_sets(*args, **kwargs)

实施 GROUPING SETS 分组操作。

此函数用作语句的group by的一部分,例如 Select.group_by() ::

stmt = select(
    func.sum(table.c.value), table.c.col_1, table.c.col_2
).group_by(func.grouping_sets(table.c.col_1, table.c.col_2))

要按多个集合分组,请使用 tuple_() 结构:

from sqlalchemy import tuple_

stmt = select(
    func.sum(table.c.value),
    table.c.col_1, table.c.col_2,
    table.c.col_3
).group_by(
    func.grouping_sets(
        tuple_(table.c.col_1, table.c.col_2),
        tuple_(table.c.value, table.c.col_3),
    )
)

1.2 新版功能.

class sqlalchemy.sql.functions.localtime(*args, **kwargs)

localtime()SQL函数。

attribute sqlalchemy.sql.functions.localtime.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.DateTime

class sqlalchemy.sql.functions.localtimestamp(*args, **kwargs)

localtimeamp()SQL函数。

attribute sqlalchemy.sql.functions.localtimestamp.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.DateTime

class sqlalchemy.sql.functions.max(*args, **kwargs)

SQL Max()聚合函数。

class sqlalchemy.sql.functions.min(*args, **kwargs)

SQL min()聚合函数。

class sqlalchemy.sql.functions.mode(*args, **kwargs)

实施 mode 有序集聚合函数。

此函数必须与 FunctionElement.within_group() 提供要对其执行操作的排序表达式的修饰符。

此函数的返回类型与排序表达式相同。

1.1 新版功能.

class sqlalchemy.sql.functions.next_value(seq, **kw)

表示“下一个值”,给定 Sequence 作为它的唯一论据。

编译到每个后端上的相应函数中,或者如果在不支持序列的后端上使用,将引发NotImplementederRor。

method sqlalchemy.sql.functions.next_value.compare(other, **kw)

比较一下 ClauseElement 到给定的 ClauseElement .

子类应该覆盖默认行为,这是一个直接的身份比较。

* *kw是子类消耗的参数 compare() 方法和可用于修改比较标准(请参见 ColumnElement

class sqlalchemy.sql.functions.now(*args, **kwargs)

SQL NOW()DATETIME函数。

SQLAlChemy方言通常会以特定于后端的方式呈现此特定函数,例如将其呈现为 CURRENT_TIMESTAMP

attribute sqlalchemy.sql.functions.now.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.DateTime

class sqlalchemy.sql.functions.percent_rank(*args, **kwargs)

实施 percent_rank 假设集聚合函数。

此函数必须与 FunctionElement.within_group() 提供要对其执行操作的排序表达式的修饰符。

此函数的返回类型为 Numeric .

1.1 新版功能.

class sqlalchemy.sql.functions.percentile_cont(*args, **kwargs)

实施 percentile_cont 有序集聚合函数。

此函数必须与 FunctionElement.within_group() 提供要对其执行操作的排序表达式的修饰符。

此函数的返回类型与排序表达式相同,或者如果参数是数组,则返回 ARRAY 排序表达式的类型。

1.1 新版功能.

class sqlalchemy.sql.functions.percentile_disc(*args, **kwargs)

实施 percentile_disc 有序集聚合函数。

此函数必须与 FunctionElement.within_group() 提供要对其执行操作的排序表达式的修饰符。

此函数的返回类型与排序表达式相同,或者如果参数是数组,则返回 ARRAY 排序表达式的类型。

1.1 新版功能.

class sqlalchemy.sql.functions.random(*args, **kwargs)

RANDOM()SQL函数。

class sqlalchemy.sql.functions.rank(*args, **kwargs)

实施 rank 假设集聚合函数。

此函数必须与 FunctionElement.within_group() 提供要对其执行操作的排序表达式的修饰符。

此函数的返回类型为 Integer .

1.1 新版功能.

function sqlalchemy.sql.functions.register_function(identifier, fn, package='_default')

将可调用项与特定的func关联。姓名。

这通常由u genericmeta调用,但本身也可用,以便非函数构造可以与 func 存取器(即铸造、提取)。

class sqlalchemy.sql.functions.rollup(*args, **kwargs)

实施 ROLLUP 分组操作。

此函数用作语句的group by的一部分,例如 Select.group_by() ::

stmt = select(
    func.sum(table.c.value), table.c.col_1, table.c.col_2
).group_by(func.rollup(table.c.col_1, table.c.col_2))

1.2 新版功能.

class sqlalchemy.sql.functions.session_user(*args, **kwargs)

SESSION_USER()SQL函数。

attribute sqlalchemy.sql.functions.session_user.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.String

class sqlalchemy.sql.functions.sum(*args, **kwargs)

SQL SUM()聚合函数。

class sqlalchemy.sql.functions.sysdate(*args, **kwargs)

SYSDATE()SQL函数。

attribute sqlalchemy.sql.functions.sysdate.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.DateTime

class sqlalchemy.sql.functions.user(*args, **kwargs)

USER()SQL函数。

attribute sqlalchemy.sql.functions.user.type

alias of sqlalchemy.sql.sqltypes.String

Previous: 插入、更新、删除 Next: 自定义SQL构造和编译扩展