Django之orm查询

ORM相关

 

MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分，就是ORM，它实现了数据模型与数据库的解耦，即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，这极大的减轻了开发人员的工作量，不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动
ORM是“对象-关系-映射”的简称。

 

一，单表操作（略）

 

二，多表操作

1，创建模型

全程通过实例演示：

作者模型：一个作者有姓名和年龄。
作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）
出版商模型：出版商有名称，所在城市以及email。
书籍模型： 书籍有书名和出版日期，一本书可能会有多个作者，一个作者也可以写多本书，所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版，所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。
模型建立如下：

rom django.db import models
# Create your models here.class Author(models.Model):nid = models.AutoField(primary_key=True)name=models.CharField( max_length=32)age=models.IntegerField()# 与AuthorDetail建立一对一的关系authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE)class AuthorDetail(models.Model):nid = models.AutoField(primary_key=True)birthday=models.DateField()telephone=models.BigIntegerField()addr=models.CharField( max_length=64)class Publish(models.Model):nid = models.AutoField(primary_key=True)name=models.CharField( max_length=32)city=models.CharField( max_length=32)email=models.EmailField()class Book(models.Model):nid = models.AutoField(primary_key=True)title = models.CharField( max_length=32)publishDate=models.DateField()price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)# 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE)# 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个，自动创建第三张表authors=models.ManyToManyField(to='Author',)

 

注意事项：

• 表的名称myapp_modelName，是根据 模型中的元数据自动生成的，也可以覆写为别的名称　　
• id 字段是自动添加的
• 对于外键字段，Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名
• 这个例子中的CREATE TABLE SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式，要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。
• 定义好模型之后，你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置，在其中添加models.py所在应用的名称。
• 外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL)，你可以赋给它空值 None 

 

2，添加表纪录

一对多：

方式1:publish_obj=Publish.objects.get(nid=1)book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj)方式2:book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)

 

 多对多：

　　

# 当前生成的书籍对象book_obj=Book.objects.create(title="追风筝的人",price=200,publishDate="2012-11-12",publish_id=1)# 为书籍绑定的做作者对象yuan=Author.objects.filter(name="yuan").first() # 在Author表中主键为2的纪录egon=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主键为1的纪录# 绑定多对多关系,即向关系表book_authors中添加纪录book_obj.authors.add(yuan,egon)    #  将某些特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。

 

 

 多对多关系其它常用API：

book_obj.authors.remove()      # 将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。    ======   book_obj.authors.remove(*[])
book_obj.authors.clear()       #清空被关联对象集合
book_obj.authors.set()         #先清空再设置

 

 

补充 class RelatedManager：

 "关联管理器"是在一对多或者多对多的关联上下文中使用的管理器。它存在于下面两种情况：
ForeignKey关系的“另一边”。像这样：

from django.db import modelsclass Reporter(models.Model):# ...passclass Article(models.Model):reporter = models.ForeignKey(Reporter)

 

 在上面的例子中，管理器reporter.article_set拥有下面的方法。
ManyToManyField关系的两边：

 

class Topping(models.Model):# ...passclass Pizza(models.Model):toppings = models.ManyToManyField(Topping)

 这个例子中，topping.pizza_set 和pizza.toppings都拥有下面的方法。
add(obj1[, obj2, ...])

 create(**kwargs)：

创建一个新的对象，保存对象，并将它添加到关联对象集之中。返回新创建的对象：>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> e = b.entry_set.create(
...     headline='Hello',
...     body_text='Hi',
...     pub_date=datetime.date(2005, 1, 1)
... )# No need to call e.save() at this point -- it's already been saved.
这完全等价于（不过更加简洁于）：>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> e = Entry(
...     blog=b,
...     headline='Hello',
...     body_text='Hi',
...     pub_date=datetime.date(2005, 1, 1)
... )
>>> e.save(force_insert=True)
要注意我们并不需要指定模型中用于定义关系的关键词参数。在上面的例子中，我们并没有传入blog参数给create()。Django会明白新的 Entry对象blog 应该添加到b中。

 

 

 clear()：

 

从关联对象集中移除一切对象。>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> b.entry_set.clear()
注意这样不会删除对象 —— 只会删除他们之间的关联。就像 remove() 方法一样，clear()只能在 null=True的ForeignKey上被调用。

 

 set()方法
先清空，在设置，编辑书籍时即可用到

 

 

 注意
对于所有类型的关联字段，add()、create()、remove()和clear(),set()都会马上更新数据库。换句话说，在关联的任何一端，都不需要再调用save()方法。
直接赋值：
通过赋值一个新的可迭代的对象，关联对象集可以被整体替换掉。

>>> new_list = [obj1, obj2, obj3]
>>> e.related_set = new_list

 

 如果外键关系满足null=True，关联管理器会在添加new_list中的内容之前，首先调用clear()方法来解除关联集中一切已存在对象的关联。否则， new_list中的对象会在已存在的关联的基础上被添加。

 

三 ，基于对象的跨表查询

 一对多查询（Publish 与 Book）
正向查询(按字段：publish)：

# 查询主键为1的书籍的出版社所在的城市
book_obj=Book.objects.filter(pk=1).first()
# book_obj.publish 是主键为1的书籍对象关联的出版社对象
print(book_obj.publish.city)

 

 

 反向查询(按表名：book_set)：

 

publish=Publish.objects.get(name="苹果出版社")
#publish.book_set.all() : 与苹果出版社关联的所有书籍对象集合
book_list=publish.book_set.all()    
for book_obj in book_list:print(book_obj.title)

 

 

一对一查询(Author 与 AuthorDetail)
正向查询(按字段：authorDetail)：

egon=Author.objects.filter(name="egon").first()
print(egon.authorDetail.telephone)

反向查询(按表名：author)：

# 查询所有住址在北京的作者的姓名

authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing")
for obj in authorDetail_list:print(obj.author.name)

 

 多对多查询 (Author 与 Book)
正向查询(按字段：authors)：

# 金瓶眉所有作者的名字以及手机号

book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first()
authors=book_obj.authors.all()
for author_obj in authors:print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)

 

 反向查询(按表名：book_set)：

 

# 查询egon出过的所有书籍的名字
author_obj=Author.objects.get(name="egon")book_list=author_obj.book_set.all()        #与egon作者相关的所有书籍for book_obj in book_list:print(book_obj.title)

 注意：
你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，如果 Article model 中做一下更改：

 

publish = ForeignKey(Book, related_name='bookList')

接下来就会如我们看到这般：

# 查询 人民出版社出版过的所有书籍

publish=Publish.objects.get(name="人民出版社")
book_list=publish.bookList.all()  # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合

 

 

 

四、基于双下划线的跨表查询

Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系，它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的 model 为止。

关键点：正向查询按字段，反向查询按表名。

 一对多查询：

# 查询苹果出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)# 正向查询 按字段:publishqueryResult=Book.objects.filter(publish__name="苹果出版社").values_list("title","price")# 反向查询 按表名:bookqueryResult=Publish.objects.filter(name="苹果出版社").values_list("book__title","book__price")

 多对多查询：

 

#  查询alex出过的所有书籍的名字(多对多)# 正向查询 按字段:authors:queryResult=Book.objects.filter(authors__name="alex").values_list("title")# 反向查询 按表名:bookqueryResult=Author.objects.filter(name="alex").values_list("book__title","book__price")

 

 

注意：
反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如：

publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')

 

 练习: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)

#反向查询 不再按表名:book,而是related_name:bookList

queryResult=Publish.objects.filter(name="人民出版社").values_list("bookList__title","bookList__price")

 

 

 

 

五、聚合查询与分组查询

聚合 aggregate(*args, **kwargs)

# 计算所有图书的平均价格>>> from django.db.models import Avg>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price')){'price__avg': 34.35}

 

aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。键的名称是聚合值的标识符，值是计算出来的聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。如果你想要为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句提供它。

>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 34.35}

 

如果你希望生成不止一个聚合，你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以，如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询：

>>> from django.db.models import Avg, Max, Min
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}

 

 

分组

###################################－－单表分组查询－－#######################################################
查询每一个部门名称以及对应的员工数
emp:
id  name age   salary    dep
1   alex  12   2000     销售部
2   egon  22   3000     人事部
3   wen   22   5000     人事部
sql语句:
select dep,Count(*) from emp group by dep;
ORM:
emp.objects.all().values("dep").annotate(Count("id")
###################################－－多表分组查询－－#######################################################
多表分组查询：
查询每一个部门名称以及对应的员工数
emp:
id  name age   salary   dep_id
1   alex  12   2000       1
2   egon  22   3000       2
3   wen   22   5000       2
dep
id   name
1    销售部
2    人事部
emp－dep:
id  name age   salary   dep_id   id   name
1   alex  12   2000       1      1    销售部
2   egon  22   3000       2      2    人事部
3   wen   22   5000       2      2    人事部
sql语句:
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by emp.dep_id
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id,dep.name
ORM:
dep.objetcs.all().annotate(c=Count("emp")).values("name","c")

annotate()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值（统计方法用聚合函数）。

# 统计每一本书的作者个数
bookList=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors'))
for book_obj in bookList:print(book_obj.title,book_obj.authorsNum)

 

 

如果想对所查询对象的关联对象进行聚合：

# 统计每一个出版社的最便宜的书
publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
for publish_obj in publishList:print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)

 

 

annotate的返回值是querySet，如果不想遍历对象，可以用上valuelist：

queryResult= Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price")).values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)

 

 

 

六、F查询与Q查询:

F查询
在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？
Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。

# 查询评论数大于收藏数的书籍from django.db.models import FBook.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))

 

 

Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。

# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)

 

 

修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元：

Book.objects.all().update(price=F("price")+30)

 

 

Q查询:

filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果你需要执行更复杂的查询（例如OR 语句），你可以使用Q 对象。

from django.db.models import Q
Q(title__startswith='Py')

 

Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时，它产生一个新的Q 对象。

bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))

等同于下面的SQL WHERE 子句：

WHERE name ="yuan" OR name ="egon"

 

你可以组合& 和| 操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q 对象。同时，Q 对象可以使用~ 操作符取反，这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询：

bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")

 

查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一起。但是，如果出现Q 对象，它必须位于所有关键字参数的前面。例如：

bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),title__icontains="python")