Подсчет строк таблицы в SQLAlchemy без загрузки в память

Быстрый ответ

Для подсчёта строк в таблице при использовании SQLAlchemy лучше всего применять методы func.count() и scalar(). Рассмотрим это на примере модели Congress:

from sqlalchemy import func
from yourapp.models import Congress, session

# Стоит учесть, что операция подсчёта не должна вызывать задержку сервера.
row_count = session.query(func.count(Congress.id)).scalar()

# Вычисляем и выводим число строк.
print(f"Количество строк в таблице Congress: {row_count}")

Мы используем первичный ключ id для подсчёта, а конечное число строк извлекается с помощью scalar().

Погружение в методики подсчёта

Иногда требуются подходы, более эффективные при работе с большими данными:

Альтернативные методы

Для большей гибкости подсчёта, который не привязан к первичному ключу:

# Способ подсчёта, не зависящий от первичного ключа.
row_count = session.query(func.count()).select_from(Congress).scalar()

Метод select_from() определяет таблицу, что помогает свободно формировать запросы.

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео

Прямой SQL

Если требуется контролировать и минимизировать накладные расходы ORM, можно использовать прямой SQL:

from sqlalchemy.sql import text

# Работа с чистым SQL требует аккуратности.
row_count = session.execute(text("SELECT COUNT(*) FROM congress")).scalar()

Остерегайтесь SQL-инъекций, так как мы обходим ORM.

"Не повторяйся"

Чтобы избежать дублирования кода:

def count_rows(session, table_class):
    # Для удобства логики подсчёта строки вынесены в отдельную функцию.
    return session.query(func.count(table_class.id)).scalar()

Подсчёт строк производится функцией count_rows(session, Congress).

Использование Core

SQLAlchemy Core подойдёт, если нужно обойти ORM:

from sqlalchemy import select, Table, MetaData

metadata = MetaData()
congress = Table('congress', metadata, autoload_with=session.bind)
row_count = session.execute(select([func.count()]).select_from(congress)).scalar()

Непосредственное взаимодействие с базой данных улучшает производительность.

Визуализация

Предположим, у нас есть таблица с автомобилями. Каждый автомобиль 🚗 — это строка в таблице.

Автомобили в базе данных (🚌): каждый 🚗 — это одна строка.

Подсчёт автомобилей с помощью SQLAlchemy

🚗🚗🚗🚗🚗🚗 = SELECT COUNT(*) FROM table;

# Использование SQLAlchemy для подсчёта строк.
num_cars = session.query(func.count(Car.id)).scalar()

Рассмотрение производительности

Большие таблицы снижают скорость операции COUNT(*). Необходимо учитывать альтернативные способы, например приближённый подсчёт или пагинацию.

Условия быстрого выполнения

• Небольшие наборы данных.
• Базы данных с возможностью кеширования.
• Приемлемая неточность в результате.

Условия замедленного выполнения

• Необходимость полного сканирования для достижения точного результата.
• Частые записи, делающие кэш устаревшим.

Рассмотрите возможность кеширования результата функции COUNT() в некоторых случаях.

Возможные проблемы и их решения

Предотвращение исчерпания памяти

Не загружайте в память весь набор данных для подсчёта.

Безопасность работы в многопоточном режиме

Убедитесь в безопасности подсчёта при многопоточном использовании.

Блокировки базы данных

Учёт блокировок в процессе работы функции COUNT поможет предотвратить задержки в транзакциях.

Полезные материалы

1. Query API — Документация SQLAlchemy 1.4: Официальное руководство по запросам в ORM.
2. Почему count() в SQLAlchemy медленнее, чем использование прямого SQL? – Stack Overflow: Обсуждение производительности COUNT().
3. Краткое руководство по SQLAlchemy — pysheeet: Справочник.
4. Выборки, таблицы, FROM — Документация SQLAlchemy 1.4: Руководство по использованию функции func.count.
5. Функции SQL COUNT(), AVG() и SUM() – W3Schools: Руководство SQL.
6. ORM SQLAlchemy – Auth0: Описания разработки при использовании ORM.
7. Основы работы с сессиями в SQLAlchemy — pysheeet: Руководство по работе с сессиями в SQLAlchemy.