在SQLAlchemy中按特定格式按日期分组

Question

我有一个叫做 logs 的表，这个表里面有一个日期时间的字段。
我想根据特定的日期格式来选择日期和行数的统计。

我该如何使用 SQLAlchemy 来实现这个呢？

Answer 1

我对SQLAlchemy不太了解，所以可能说得不太准确。不过，我觉得你只需要：

SELECT date_formatter(datetime_field, "format-specification") AS dt_field, COUNT(*)
    FROM logs
    GROUP BY date_formatter(datetime_field, "format-specification")
    ORDER BY 1;

好吧，也许你不需要ORDER BY，可能重新指定一下日期表达式会更好。还有其他的选择，比如：

SELECT dt_field, COUNT(*)
    FROM (SELECT date_formatter(datetime_field, "format-specification") AS dt_field
              FROM logs) AS necessary
    GROUP BY dt_field
    ORDER BY dt_field;

等等。总的来说，你就是把日期时间字段格式化一下，然后再对格式化后的值进行分组等操作。

Answer 2

如果你只是根据未格式化的日期时间列进行分组，计数的结果会一样吗？如果是这样的话，你可以直接运行这个查询，然后再用Python日期的strftime()方法来处理。也就是说：

query = select([logs.c.datetime, func.count(logs.c.datetime)]).group_by(logs.c.datetime)
results = session.execute(query).fetchall()
results = [(t[0].strftime("..."), t[1]) for t in results]

Answer 3

我不知道有没有一个通用的 SQLAlchemy 解决方案。大多数数据库都支持某种形式的日期格式化，通常是通过一些函数来实现的。SQLAlchemy 允许我们通过 sqlalchemy.sql.func 来调用这些函数。比如说，如果我在使用 SQLAlchemy 连接一个 Postgres 数据库，并且有一个表 my_table(foo varchar(30), when timestamp)，我可能会这样做：

my_table = metadata.tables['my_table']
foo = my_table.c['foo']
the_date = func.date_trunc('month', my_table.c['when'])
stmt = select(foo, the_date).group_by(the_date)
engine.execute(stmt)

这样可以按月份来分组日期。不过要注意，在这个例子中，date_trunc() 是 Postgres 的一个日期时间函数。其他数据库可能会有所不同。你没有提到具体使用的数据库。如果有一种不依赖于数据库的方法，我还没找到过。在我的情况下，我在生产环境和测试环境中都使用 Postgres，而在单元测试中使用 SQLite，因此我不得不在单元测试中使用 SQLite 的用户定义函数来模拟 Postgres 的日期时间函数。

在SQLAlchemy中按特定格式按日期分组

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