什么SQLAlchemy可以做的例子，Django的ORM不能
最近我在使用Pyramid和SQLAlchemy进行了大量的研究，而在Django中保留了当前的应用程序。 这本身就是一场辩论，但我不是在这里讨论的。
我想知道的是，为什么SQLAlchemy普遍认为比Django ORM更好？ 几乎每一个，如果不是每一个，我都发现了两种偏好SQLAlchemy之间的比较。 我认为性能是一个很大的一个，因为SQLAlchemy的结构可以让它更顺利地转换成SQL。
但是，我也听说，更艰巨的任务，Django ORM几乎不可能使用。 我想确定这个问题有多大。 我一直在阅读的一个原因，切换到SQLAlchemy是当Django ORM不再适合您的需求。
所以，简而言之，有人可以提供SQLAlchemy可以执行的查询（不一定是实际的SQL语法），但是Django ORM不可能不添加额外的原始SQL呢？
更新 ：
自从我第一次问起，我就注意到这个问题引起了相当多的关注，所以我想多加两分钱。
最后，我们结束了使用SQLAlchemy，我必须说我对这个决定感到高兴。
我正在重温这个问题，提供一个额外的SQLAlchemy特性，到目前为止，我还没有能够在Django ORM中进行复制。 如果有人能提供一个如何做到这一点的例子，我会很乐意吃我的话。
假设你想使用一些postgresql函数，例如similarity（），它提供了一个模糊的比较（参见： 用PostgreSQL快速查找类似的string -tl; drinput两个string得到相似的百分比）。
我已经做了一些关于如何使用Django ORM进行search的方法，并且除了使用原始的sql之外，没有发现任何东西，这似乎是从他们的文档中显而易见的： https ： //docs.djangoproject.com/en/dev/topics/db / sql / 。
即
Model.objects.raw('SELECT * FROM app_model ORDER BY \ similarity(name, %s) DESC;', [input_name]) 然而，SQLalchemy具有func（），如下所述： http ://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/sqlelement.html#sqlalchemy.sql.expression.func
from sqlalchemy import desc, func session.query(Model).order_by(func.similarity(Model.name, input_name))
这允许你为任何定义的sql / postgresql / etc函数生成sql，而不需要原始的sql。
这是危险的接近非build设性，但我会咬。
假设我们需要维护一些不同的库存，比如账户。 DDL如下：
CREATE TABLE account ( id serial PRIMARY KEY, ... ); CREATE TABLE item ( id serial PRIMARY KEY, name text NOT NULL, ... ); CREATE TABLE inventory ( account_id integer NOT NULL REFERENCES account(id), item_id integer NOT NULL REFERENCES item(id), amount integer NOT NULL DEFAULT 0 CHECK (amount >= 0), PRIMARY KEY (account_id, item_id) );
首先，Django的ORM不能使用复合主键。 是的，你总是可以添加一个代理键和唯一的约束，但是这是多一个列和一个索引比你实际需要。 对于列数较less的大表，这会增加明显的大小和性能开销。 而且，ORM通常使用除主键之外的任何其他标识映射都是有问题的。
现在，我们假设我们要查询给定账户的库存中的每个项目以及其数量，还包括所有不存在的项目，数量设置为0.然后按数量降序排列。 对应的SQL：
SELECT item.id, item.name, ..., coalesce(inventory.amount, 0) AS amount FROM item LEFT OUTER JOIN inventory ON item.id = inventory.item_id AND inventory.team_id = ? ORDER BY amount DESC;
在Django ORM中，没有办法用自定义条件来表示外部连接。 是的，你可以做两个简单的单独查询，并在Python循环中手动执行连接。 在这种情况下性能可能不会受到太大影响。 但是这并不重要，因为每个查询的结果都可以在应用程序端使用基本的SELECT来重现。
使用SQLAlchemy：
class Account(Base): __tablename__ = 'account' id = Column(Integer, primary_key=True) ... class Item(Base): __tablename__ = 'item' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String, nullable=False) ... class Inventory(Base): __tablename__ = 'inventory' account_id = Column(Integer, ForeignKey('account.id'), primary_key=True, nullable=False) account = relationship(Account) item_id = Column(Integer, ForeignKey('item.id'), primary_key=True, nullable=False) item = relationship(Item) amount = Column(Integer, CheckConstraint('amount >= 0'), nullable=False, default=0) account = session.query(Account).get(some_id) result = (session .query(Item, func.coalesce(Inventory.amount, 0).label('amount')) .outerjoin(Inventory, and_(Item.id==Inventory.item_id, Inventory.account==account)) .order_by(desc('amount')) .all())
作为一个侧面说明，SQLAlchemy使基于字典的集合非常容易。 通过在Account模型中添加以下代码，您可以使与Inventory关系显示为：从项目到其数量的映射。
items = relationship('Inventory', collection_class=attribute_mapped_collection('item_id')) inventory = association_proxy('items', 'amount', creator=lambda k, v: Inventory(item_id=k, amount=v))
这使您可以编写代码，如：
account.inventory[item_id] += added_value
透明地插入或更新inventory表中的条目。
复杂的连接，子查询，窗口聚合 – Django ORM无法处理任何事情，而不会退回到原始SQL。
这应该在Django 1.11中工作：
inventory_amount = Subquery(account.inventory_set.filter(item=OuterRef('pk')).values('amount')) Item.objects.annotate(inventory_amount=Coalesce(inventory_amount, Value(0)))
