django——模型层之多表操做

时间 2019-11-08

标签 django 模型之多栏目 Python 繁體版

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django的多表操做

1.使用场景

在实际生产过程多，咱们面对的数据纷繁复杂，此时就须要良好的数据结构设计，多表之间的约束关系为咱们提供了数据管理以及查询的便利。在MYsql中咱们利用外键（foreign key）来实现这样的约束关系，在django中咱们经过调用相应的API来实现这样的功能。git

2.建立模型

实例：咱们来假定下面这些概念，字段和关系web

做者模型：一个做者有姓名和年龄。做者详细模型：把做者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。做者详情模型和做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做者，一个做者也能够写多本书，因此做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，因此出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。

模型创建的代码（module）以下：sql

 1 from django.db import models  2 # Create your models here.
 3 
 4 class Author(models.Model):  5     nid = models.AutoField(primary_key=True)  6     name=models.CharField( max_length=32)  7     age=models.IntegerField()  8 
 9     # 与AuthorDetail创建一对一的关系
10     authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE) 11 
12 class AuthorDetail(models.Model): 13 
14     nid = models.AutoField(primary_key=True) 15     birthday=models.DateField() 16     telephone=models.BigIntegerField() 17     addr=models.CharField( max_length=64) 18 
19 class Publish(models.Model): 20     nid = models.AutoField(primary_key=True) 21     name=models.CharField( max_length=32) 22     city=models.CharField( max_length=32) 23     email=models.EmailField() 24 
25 class Book(models.Model): 26 
27     nid = models.AutoField(primary_key=True) 28     title = models.CharField( max_length=32) 29     publishDate=models.DateField() 30     price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2) 31 
32     # 与Publish创建一对多的关系,外键字段创建在多的一方
33     publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) 34     # 与Author表创建多对多的关系,ManyToManyField能够建在两个模型中的任意一个，自动建立第三张表
35     authors=models.ManyToManyField(to='Author',)

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在MYSQL生成的表以下：数据库

注意事项：django

表的名称myapp_modelName，是根据模型中的元数据自动生成的，也能够覆写为别的名称　　
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" 来建立数据库中的列名
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。
定义好模型以后，你须要告诉Django _使用_这些模型。你要作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(它容许外键接受空值 NULL)，你能够赋给它空值 None 。

3.添加表数据

在进行多表操做前，先建立一些基础的表数据：数据结构

publish表：app

authordetail表:ide

author表：函数

3.1 一对多

book就是一对多的例子：spa

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)

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3.2 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) # 为书籍绑定的作做者对象
    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。 ======= book_obj.authors.add(*[])

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数据库表纪录生成以下：
book表

book_authors表

核心:book_obj.authors.all()是什么？
多对多关系其它经常使用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

3、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全部书籍对象集合
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)：

# 查询全部住址在北京的做者的姓名
 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)：

# 金瓶眉全部做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出过的全部书籍的名字
 author_obj=Author.objects.get(name="egon") book_list=author_obj.book_set.all()        #与egon做者相关的全部书籍
    for book_obj in book_list: print(book_obj.title)

注意：
你能够经过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，若是 Article model 中作一下更改：

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

那么接下来就会如咱们看到这般：

# 查询 人民出版社出版过的全部书籍
 publish=Publish.objects.get(name="人民出版社") book_list=publish.bookList.all()  # 与人民出版社关联的全部书籍对象集合

4、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。要作跨关系查询，就使用两个下划线来连接模型(model)间关联字段的名称，直到最终连接到你想要的 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

# 练习1: 查询苹果出版社出版过的全部书籍的名字与价格(一对多)
     # 正向查询 按字段:publish
     queryResult=Book.objects 　　　　　　　　　　　　.filter(publish__name="苹果出版社") 　　　　　　　　　　　　.values_list("title","price") # 反向查询 按表名:book
     queryResult=Publish.objects 　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="苹果出版社") 　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")

多对多查询　

# 练习2: 查询alex出过的全部书籍的名字(多对多)
     # 正向查询 按字段:authors:
    queryResult=Book.objects 　　　　　　　　　　　　.filter(authors__name="yuan") 　　　　　　　　　　　　.values_list("title") # 反向查询 按表名:book
    queryResult=Author.objects 　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="yuan") 　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__price")

混合使用

# 练习3: 查询人民出版社出版过的全部书籍的名字以及做者的姓名

    # 正向查询
    queryResult=Book.objects 　　　　　　　　　　　　.filter(publish__name="人民出版社") 　　　　　　　　　　　　.values_list("title","authors__name") # 反向查询
    queryResult=Publish.objects 　　　　　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社") 　　　　　　　　　　　　　　.values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name") # 练习4: 手机号以151开头的做者出版过的全部书籍名称以及出版社名称
 queryResult=Book.objects 　　　　　　　　　　　　.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151") 　　　　　　　　　　　　.values_list("title","publish__name")

注意：
反向查询时，若是定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如：

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

练习1: 查询人民出版社出版过的全部书籍的名字与价格(一对多)

#反向查询 再也不按表名:book,而是related_name:bookList
 queryResult=Publish.objects 　　　　　　　　　　.filter(name="人民出版社") 　　　　　　　　　　.values_list("bookList__title","bookList__price")

5、聚合查询与分组查询

聚合 aggregate(*args, **kwargs)

# 计算全部图书的平均价格 >>> 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。若是你想要为聚合值指定一个名称，能够向聚合子句提供它。

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

若是你但愿生成不止一个聚合，你能够向aggregate()子句中添加另外一个参数。因此，若是你也想知道全部图书价格的最大值和最小值，能够这样查询：

>>> 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")

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

(1) 练习：统计每一本书的做者个数 bookList=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors')) for book_obj in bookList: print(book_obj.title,book_obj.authorsNum) SELECT "app01_book"."nid", "app01_book"."title", "app01_book"."publishDate", "app01_book"."price", "app01_book"."pageNum", "app01_book"."publish_id", COUNT("app01_book_authors"."author_id") AS "authorsNum" FROM "app01_book" LEFT OUTER JOIN "app01_book_authors" ON ("app01_book"."nid" = "app01_book_authors"."book_id") GROUP BY "app01_book"."nid", "app01_book"."title", "app01_book"."publishDate", "app01_book"."price", "app01_book"."pageNum", "app01_book"."publish_id" (2) 若是想对所查询对象的关联对象进行聚合： 练习：统计每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，若是不想遍历对象，能够用上valuelist： queryResult= Publish.objects 　　　　　　　　　　　　.annotate(MinPrice=Min("book__price")) 　　　　　　　　　　　　.values_list("name","MinPrice") print(queryResult) 方式2:　 queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min('price')) ＃ 思考： if 有一个出版社没有出版过书会怎样？ (3) 统计每一本以py开头的书籍的做者个数： queryResult=Book.objects 　　　　　　　　　　 .filter(title__startswith="Py") 　　　　　　　　　 　.annotate(num_authors=Count('authors')) (4) 统计不止一个做者的图书： queryResult=Book.objects 　　　　　　　　　　.annotate(num_authors=Count('authors')) 　　　　　　　　　　.filter(num_authors__gt=1) (5) 根据一本图书做者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序: Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors') (6) 查询各个做者出的书的总价格: # 按author表的全部字段 group by
    queryResult=Author.objects 　　　　　　　　　　　　　　.annotate(SumPrice=Sum("book__price")) 　　　　　　　　　　　　　　.values_list("name","SumPrice") print(queryResult)

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6、F查询与Q查询

1. F查询
在上面全部的例子中，咱们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量作比较。若是咱们要对两个字段的值作比较，那该怎么作呢？
Django 提供 F() 来作这样的比较。F() 的实例能够在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不一样字段的值。

# 查询评论数大于收藏数的书籍

   from django.db.models import F Book.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做。

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

修改操做也可使用F函数,好比将每一本书的价格提升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块儿进行“AND” 的。若是你须要执行更复杂的查询（例如OR 语句），你可使用Q 对象。

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

Q 对象可使用& 和| 操做符组合起来。当一个操做符在两个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"

你能够组合& 和| 操做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 对象可使用~ 操做符取反，这容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")

查询函数能够混合使用Q 对象和关键字参数。全部提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一块儿。可是，若是出现Q 对象，它必须位于全部关键字参数的前面。例如：

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