在Django中执行复杂查询通常涉及使用Django的查询API（Query API）来构建强大的、可链式调用的查询。这些查询可以包含过滤、排序、聚合、注解（annotations）、分组（grouping）以及子查询等。以下是一些在Django中执行复杂查询的例子：

一：过滤（Filtering）
使用filter()方法可以根据条件过滤查询集（queryset）。

# 查询所有年龄大于30的作者  

authors_over_30 = Author.objects.filter(age__gt=30)  

# 查询标题包含"Django"的书籍  

books_with_django = Book.objects.filter(title__contains='Django')

二：排序（Ordering）
使用order_by()方法可以对查询结果进行排序。

# 查询所有作者，按名字升序排序  

authors_ordered = Author.objects.all().order_by('name')  

  

# 查询所有书籍，按出版日期降序排序  

books_ordered = Book.objects.all().order_by('-publish_date')

三：聚合（Aggregation）

使用聚合函数可以对查询集进行统计计算。

from django.db.models import Count, Sum  

  

# 计算每个作者的书籍数量  

author_book_count = Author.objects.annotate(book_count=Count('book_set')).values('name', 'book_count')  

  

# 计算所有书籍的总页数  

total_pages = Book.objects.aggregate(Sum('page_count'))

四：注解（Annotations）
注解允许你在查询集中添加额外的字段，这些字段是计算结果而不是实际的数据库字段。

from django.db.models import F, Value  

  

# 为每本书籍添加一个新的字段'price_in_euros'，它是'price'字段乘以0.85（假设汇率）  

books_with_price_in_euros = Book.objects.annotate(price_in_euros=F('price') * Value(0.85))

五：分组（Grouping）

使用values()和annotate()可以对查询集进行分组

# 按作者分组，并计算每个作者的书籍数量  

authors_with_book_count = Author.objects.values('name').annotate(book_count=Count('book_set'))

六：子查询（Subqueries）
子查询可以在一个查询中嵌套另一个查询。

# 查询价格高于平均价格的书籍  

books_above_average_price = Book.objects.filter(price__gt=Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))['price__avg'])

七：跨关系查询（Cross-relation queries）
你也可以在关联的对象上执行查询。

# 查询写了标题包含"Django"的书籍的所有作者  
authors_of_django_books = Author.objects.filter(book__title__contains='Django')  
  
# 查询书籍数量超过3本的作者  
authors_with_more_than_3_books = Author.objects.annotate(num_books=Count('book_set')).filter(num_books__gt=3)

八：Q对象（Q objects）
对于更复杂的查询条件，可以使用Q对象来构建逻辑或（|）和逻辑与（&）条件。

from django.db.models import Q  

  

# 查询名字为"John"或"Jane"的作者  

authors_john_or_jane = Author.objects.filter(Q(name='John') | Q(name='Jane'))

九：复杂查询的性能优化
对于涉及大量数据或复杂逻辑的查询，可能需要考虑性能优化。这包括使用select_related和prefetch_related来减少数据库查询次数，以及使用索引来提高查询速度。

# 使用select_related优化一对一或多对一关系的查询  
authors_with_books = Author.objects.select_related('book_set').all()  
  
# 使用prefetch_related优化多对多关系的查询  
authors_with_prefetched_books = Author.objects.prefetch_related('books').all()

 

Django的查询API非常强大，允许你构建几乎任何类型的数据库查询。不过，为了保持代码的可读性和可维护性，建议尽量保持查询的简洁性，并在需要时进行性能优化。