会用JOIN，却不懂编程的“程序员”（2）

更新：2022-05-23 13:20:25编辑：Story归类：数据库人气：198

1.1. 前言

在前面的文章我们留下的一个问题，就是使用了拆分的SQL却不能一次性的取出想要的结果。需要使用应用程序来拼凑结构。这边我们使用python来讲述如何拼凑出自己想要的结果。

1.2. 思路

1、向每个表中取出自己需要的结果。

2、使用程序将结构进行拼凑，从而获得我们需要的结构。

1.3. 程序实现

在python中我们引入了pandas这个模块：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import pandas as pd
import mysql.connector
import sys
  
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
 
conf = {
  'host'     : '127.0.0.1',
  'port'     : '3306',
  'database' : 'test',
  'user'     : 'root',
  'password' : 'root'
}
 
conn = mysql.connector.connect(**conf)
 
cur = conn.cursor()
 
######################
## 分  查找订单信息 ##
######################
# 同过 用户ID 获得用户名
user_sql = '''
  SELECT user_id, name FROM user WHERE user_id IN(10);
'''
user_info = pd.read_sql(user_sql, conn)
 
# 通过 用户ID 获得订单信息
order_sql = '''
  SELECT user_id, order_id, num FROM orders WHERE user_id IN(10);
'''
order_info = pd.read_sql(order_sql, conn)
# 获取所有订单ID
order_ids = order_info['order_id'].astype(str)
 
# 通过上面获得的 订单ID 获得订单商品信息。
order_good_sql = '''
  SELECT order_id, good_name FROM order_good WHERE order_id IN ({ids});
'''.format(ids = ','.join(order_ids))
order_good_info = pd.read_sql(order_good_sql, conn)
 
# 通过 订单ID 获得券信息
coupon_sql = '''
  SELECT order_id, name FROM coupon WHERE order_id IN({ids});
'''.format(ids = ','.join(order_ids))
coupon_info = pd.read_sql(coupon_sql, conn)
 
# 拼凑订单信息 
# 用户信息 + 订单信息
new_data_1 = user_info.merge(order_info, 
                         left_on='user_id', 
                         right_on='user_id', 
                         how='left')
# new_data_1 + 订单商品信息
new_data_2 = new_data_1.merge(order_good_info, 
                         left_on='order_id', 
                         right_on='order_id', 
                         how='left')
# new_data_2 + 券信息
new_data_3 = new_data_2.merge(coupon_info, 
                         left_on='order_id', 
                         right_on='order_id', 
                         how='left')
print new_data_3
conn.close()

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import mysql . connector

import sys

reload ( sys )

sys . setdefaultencoding ( 'utf-8' )

conf = {

'host' : '127.0.0.1' ,

'port' : '3306' ,

'database' : 'test' ,

'user' : 'root' ,

'password' : 'root'

}

conn = mysql . connector . connect ( * * conf )

cur = conn . cursor ( )

######################

## 分查找订单信息 ##

######################

# 同过用户ID 获得用户名

user_sql = '' '

SELECT user_id, name FROM user WHERE user_id IN(10);

' ''

user_info = pd . read_sql ( user_sql , conn )

# 通过用户ID 获得订单信息

order_sql = '' '

SELECT user_id, order_id, num FROM orders WHERE user_id IN(10);

' ''

order_info = pd . read_sql ( order_sql , conn )

# 获取所有订单ID

order_ids = order_info [ 'order_id' ] . astype ( str )

# 通过上面获得的订单ID 获得订单商品信息。

order_good_sql = '' '

SELECT order_id, good_name FROM order_good WHERE order_id IN ({ids});

' '' . format ( ids = ',' . join ( order_ids ) )

order_good_info = pd . read_sql ( order_good_sql , conn )

# 通过订单ID 获得券信息

coupon_sql = '' '

SELECT order_id, name FROM coupon WHERE order_id IN({ids});

' '' . format ( ids = ',' . join ( order_ids ) )

coupon_info = pd . read_sql ( coupon_sql , conn )

# 拼凑订单信息

# 用户信息 + 订单信息

new_data_1 = user_info . merge ( order_info ,

left_on = 'user_id' ,

right_on = 'user_id' ,

how = 'left' )

# new_data_1 + 订单商品信息

new_data_2 = new_data_1 . merge ( order_good_info ,

left_on = 'order_id' ,

right_on = 'order_id' ,

how = 'left' )

# new_data_2 + 券信息

new_data_3 = new_data_2 . merge ( coupon_info ,

left_on = 'order_id' ,

right_on = 'order_id' ,

how = 'left' )

print new_data_3

conn . close ( )

输出结果如下：

user_id name_x  order_id    num      good_name    name_y
0       10     HH         1  11111   order_good_1  coupon_1
1       10     HH         1  11111   order_good_2  coupon_1
2       10     HH         2  22222   order_good_3       NaN
3       10     HH         2  22222   order_good_4       NaN
4       10     HH         3  33333   order_good_5  coupon_3
5       10     HH         3  33333   order_good_6  coupon_3
6       10     HH         4  44444   order_good_7       NaN
7       10     HH         4  44444   order_good_8       NaN
8       10     HH         5  55555   order_good_9  coupon_5
9       10     HH         5  55555  order_good_10  coupon_5

user_id name_x order_id num good_name name _y

0 10 HH 1 11111 order_good_1 coupon _1

1 10 HH 1 11111 order_good_2 coupon _1

2 10 HH 2 22222 order_good_3 NaN

3 10 HH 2 22222 order_good_4 NaN

4 10 HH 3 33333 order_good_5 coupon _3

5 10 HH 3 33333 order_good_6 coupon _3

6 10 HH 4 44444 order_good_7 NaN

7 10 HH 4 44444 order_good_8 NaN

8 10 HH 5 55555 order_good_9 coupon _5

9 10 HH 5 55555 order_good_10 coupon_5

源代码：no_join_1

这么一看，分完SQL之后的查询和程序的实现确实恐怖了好多。又多些了那么多代码，效率还不一定增加了。除了结果是想要的，和能明确的知道这个业务实现的每个细节（对后期维护有帮助），其他的就没有什么可以值得说的地方。对于程序员来说每次都要编写这么多的代码实现数据的拼凑，如果在加上逻辑的实现那代码量还不是“蹭蹭蹭”网上涨。