在SQLAlchemy中按特定格式的日期分组

Question

我有一个名为logs的表，它有一个日期时间字段。我想根据特定的日期格式选择日期和行数。

我如何使用SQLAlchemy做到这一点？

Answer 1

我不知道一个通用的SQLAlchemy答案。大多数数据库支持某种形式的日期格式，通常通过函数。SQLAlchemy支持通过SQLAlchemy.sql.func调用函数。因此，例如，在Postgres后端和表my_table（foo varchar（30），当时间戳时）上使用SQLAlchemi，我可能会做一些类似的事情

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)

按截断为月份的日期分组。但请记住，在该示例中，date_trunc（）是Postgres的datetime函数。其他数据库将有所不同。你没有提到underlyig数据库。如果有一种独立于数据库的方法，我从来没有找到过。在我的案例中，我运行生产和测试aginst-Postgres和单元测试aginst-SQLite，并在单元测试中使用SQLite用户定义的函数来模拟Postgres日期时间函数。

Answer 2

当您只按未格式化的日期时间列分组时，计数会产生相同的结果吗？如果是这样，您可以运行查询，然后使用Python日期的strftime（）方法。即

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SQLAlchemy，所以我可能偏离了目标。然而，我认为你所需要的只是：

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，也许您不需要ORDERBY，也许重新指定日期表达式会更好。可能有其他选择，例如：

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。基本上，您可以格式化日期时间字段，然后对格式化后的值进行分组等操作。