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须要依赖于特定的数据库,经过简单的配置就能够轻松更换数据库,这极大的减轻了开发人员的工做量,不须要面对因数据库变动而致使的无效劳动
ORM是“对象-关系-映射”的简称。python

 

一,单表操做(略)

 

二,多表操做

1,建立模型

全程经过实例演示:git

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)。
模型创建以下:sql

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创建一对一的关系
    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创建一对多的关系,外键字段创建在多的一方
    publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE)
    # 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
    authors=models.ManyToManyField(to='Author',)
View Code

 

注意事项:数据库

  • 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 

 

2,添加表纪录

一对多:django

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:app

  

# 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。

 

 

 多对多关系其它经常使用API:框架

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:ide

 "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。它存在于下面两种状况:
ForeignKey关系的“另外一边”。像这样:函数

from django.db import models

class Reporter(models.Model):
    # ...
    pass

class 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:this

 

class Topping(models.Model):
    # ...
    pass

class 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):

建立一个新的对象,保存对象,并将它添加到关联对象集之中。返回新建立的对象:

>>> 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.
这彻底等价于(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)
要注意咱们并不须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,咱们并无传入blog参数给create()。Django会明白新的 Entry对象blog 应该添加到b中。
View Code

 

 

 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() 方法同样,clear()只能在 null=True的ForeignKey上被调用。

 

 set()方法
先清空,在设置,编辑书籍时便可用到

 

 

 注意
对于全部类型的关联字段,add()、create()、remove()和clear(),set()都会立刻更新数据库。换句话说,在关联的任何一端,都不须要再调用save()方法。
直接赋值:
经过赋值一个新的可迭代的对象,关联对象集能够被总体替换掉。

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

 

 若是外键关系知足null=True,关联管理器会在添加new_list中的内容以前,首先调用clear()方法来解除关联集中一切已存在对象的关联。不然, 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')

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:

# 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:

 

#  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="alex")
            .values_list("title")
     # 反向查询 按表名:book
    queryResult=Author.objects
              .filter(name="alex")
              .values_list("book__title","book__price")

 

 

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: 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")
View Code

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)。

# 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)

 

 

若是想对所查询对象的关联对象进行聚合:

# 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)

 

 

 

6、F查询与Q查询:

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:

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