Получение случайной строки через SQLAlchemy

Question

Как выбрать (или некоторые) случайные строки из таблицы с помощью SQLAlchemy?

Answer 1

Это во многом проблема, специфичная для базы данных.

Я знаю, что PostgreSQL, SQLite, MySQL и Oracle имеют возможность упорядочивания по случайной функции, поэтому вы можете использовать это в SQLAlchemy:

from  sqlalchemy.sql.expression import func, select

select.order_by(func.random()) # for PostgreSQL, SQLite

select.order_by(func.rand()) # for MySQL

select.order_by('dbms_random.value') # For Oracle

Далее вам необходимо ограничить запрос количеством необходимых записей (например, используя .limit()).

Имейте в виду, что, по крайней мере в PostgreSQL, выбор случайной записи приводит к серьезным проблемам с производительностью; здесь хорошая статья об этом.

Answer 2

Если вы используете orm, а таблица небольшая (или у вас есть кэшированное количество строк), и вы хотите, чтобы она была независимой от базы данных, то это действительно простой подход.

import random
rand = random.randrange(0, session.query(Table).count()) 
row = session.query(Table)[rand]

Это немного обман, но именно поэтому вы используете orm.

Answer 3

Существует простой способ получить случайную строку, независимую от базы данных.Просто используйте .offset() .Не нужно тянуть все строки:

import random
query = DBSession.query(Table)
rowCount = int(query.count())
randomRow = query.offset(int(rowCount*random.random())).first()

Где Table — ваша таблица (или вы можете поместить туда любой запрос).Если вам нужно несколько строк, вы можете просто запустить это несколько раз и убедиться, что каждая строка не идентична предыдущей.

Answer 4

Вот четыре различных варианта, упорядоченных от самого медленного к самому быстрому. timeit результаты внизу:

from sqlalchemy.sql import func
from sqlalchemy.orm import load_only

def simple_random():
    return random.choice(model_name.query.all())

def load_only_random():
    return random.choice(model_name.query.options(load_only('id')).all())

def order_by_random():
    return model_name.query.order_by(func.random()).first()

def optimized_random():
    return model_name.query.options(load_only('id')).offset(
            func.floor(
                func.random() *
                db.session.query(func.count(model_name.id))
            )
        ).limit(1).all()

timeit результаты 10 000 запусков на моем Macbook таблицы PostgreSQL с 300 строками:

simple_random(): 
    90.09954111799925
load_only_random():
    65.94714171699889
order_by_random():
    23.17819356000109
optimized_random():
    19.87806927999918

Вы можете легко увидеть это, используя func.random() гораздо быстрее, чем возвращать все результаты в Python random.choice().

Кроме того, по мере увеличения размера таблицы производительность order_by_random() значительно ухудшится, поскольку ORDER BY требует полного сканирования таблицы по сравнению с COUNT в optimized_random() можно использовать индекс.

Answer 5

Некоторые СУБД SQL, а именно Microsoft SQL Server, DB2 и PostgreSQL внедрили SQL:2003 TABLESAMPLE пункт.В SQLAlchemy добавлена ​​поддержка. в версии 1.1.Это позволяет вернуть выборку таблицы, используя разные методы выборки – стандарт требует SYSTEM и BERNOULLI, которые возвращают желаемый приблизительный процент таблицы.

В SQLАлхимии FromClause.tablesample() и tablesample() используются для производства TableSample конструкция:

# Approx. 1%, using SYSTEM method
sample1 = mytable.tablesample(1)

# Approx. 1%, using BERNOULLI method
sample2 = mytable.tablesample(func.bernoulli(1))

При использовании сопоставленных классов возникает небольшая ошибка:произведенный TableSample объект должен иметь псевдоним, чтобы его можно было использовать для запроса объектов модели:

sample = aliased(MyModel, tablesample(MyModel, 1))
res = session.query(sample).all()

---

Поскольку многие ответы содержат тесты производительности, я также включу сюда несколько простых тестов.Используя простую таблицу в PostgreSQL, содержащую около миллиона строк и один целочисленный столбец, выберите (приблизительно) 1% выборку:

In [24]: %%timeit
    ...: foo.select().\
    ...:     order_by(func.random()).\
    ...:     limit(select([func.round(func.count() * 0.01)]).
    ...:           select_from(foo).
    ...:           as_scalar()).\
    ...:     execute().\
    ...:     fetchall()
    ...: 
307 ms ± 5.72 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [25]: %timeit foo.tablesample(1).select().execute().fetchall()
6.36 ms ± 188 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [26]: %timeit foo.tablesample(func.bernoulli(1)).select().execute().fetchall()
19.8 ms ± 381 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Прежде чем торопиться использовать SYSTEM метод выборки, следует знать, что он осуществляет выборку страницы, а не отдельные кортежи, поэтому может не подходить, например, для небольших таблиц.

Answer 6

Это решение, которое я использую:

from random import randint

rows_query = session.query(Table)                # get all rows
if rows_query.count() > 0:                       # make sure there's at least 1 row
    rand_index = randint(0,rows_query.count()-1) # get random index to rows 
    rand_row   = rows_query.all()[rand_index]    # use random index to get random row

Answer 7

Это моя функция для выбора случайных строк таблицы:

from sqlalchemy.sql.expression import func

def random_find_rows(sample_num):
    if not sample_num:
        return []

    session = DBSession()
    return session.query(Table).order_by(func.random()).limit(sample_num).all()

Answer 8

это решение выберет одну случайную строку

Это решение требует, чтобы первичный ключ имел имя id, так и должно быть, если его еще нет:

import random
max_model_id = YourModel.query.order_by(YourModel.id.desc())[0].id
random_id = random.randrange(0,max_model_id)
random_row = YourModel.query.get(random_id)
print random_row

Answer 9

Есть несколько способов использования SQL, в зависимости от того, какая база данных используется.

(Я думаю, что SQLAlchemy в любом случае может использовать все это)

MySQL:

SELECT colum FROM table
ORDER BY RAND()
LIMIT 1

PostgreSQL:

SELECT column FROM table
ORDER BY RANDOM()
LIMIT 1

MSSQL:

SELECT TOP 1 column FROM table
ORDER BY NEWID()

IBM DB2:

SELECT column, RAND() as IDX
FROM table
ORDER BY IDX FETCH FIRST 1 ROWS ONLY

Оракул:

SELECT column FROM
(SELECT column FROM table
ORDER BY dbms_random.value)
WHERE rownum = 1

Однако я не знаю ни одного стандартного способа