我很难优化我的SQLAlchemy查询。我的SQL知识非常基础，我无法从SQLAlchemy文档中获得所需的知识。

假设以下非常基本的一对多关系：

class Parent(Base):
    __tablename__ = "parents"
    id = Column(Integer, primary_key = True)
    children = relationship("Child", backref = "parent")

class Child(Base):
    __tablename__ = "children"
    id = Column(Integer, primary_key = True)
    parent_id = Column(Integer, ForeignKey("parents.id"))
    naughty = Column(Boolean)

我怎么能：

• 查询(Parent, count_of_naughty_children, count_of_all_children)每个父母的元组？

经过相当长的搜索时间后，我发现了如何分别查询这些值：

# The following returns tuples of (Parent, count_of_all_children):
session.query(Parent, func.count(Child.id)).outerjoin(Child, Parent.children).\
    group_by(Parent.id)
# The following returns tuples of (Parent, count_of_naughty_children):
al = aliased(Children, session.query(Children).filter_by(naughty = True).\
    subquery())
session.query(Parent, func.count(al.id)).outerjoin(al, Parent.children).\
    group_by(Parent.id)

我试图以不同的方式将它们组合在一起，但没有设法得到我想要的。

• 查询所有顽皮孩子超过80％的父母？编辑：顽皮可能为NULL。

我猜想此查询将基于上一个查询，并按顽皮/所有比率进行过滤。

任何帮助表示赞赏。

编辑： 感谢Antti Haapala的帮助，我找到了第二个问题的解决方案：

avg = func.avg(func.coalesce(Child.naughty, 0)) # coalesce() treats NULLs as 0
# avg = func.avg(Child.naughty) - if you want to ignore NULLs
session.query(Parent).join(Child, Parent.children).group_by(Parent).\
    having(avg > 0.8)

它找到子naughty变量的平均值，将False和NULL视为0，将True视为1。在MySQL后端进行了测试，但也应该适用于其他变量。