## select提供简单数据 # SELECT age, (age > 18) as is_adult FROM myapp_person; Person.objects.all().extra(select={'is_adult': "age > 18"}) # 加在select后面 ## where提供查询条件 # SELECT * FROM myapp_person WHERE first||last ILIKE 'jeffrey%'; Person.objects.all().extra(where=["first||last ILIKE 'jeffrey%'"]) # 加一个where条件 ## table连接其它表 # SELECT * FROM myapp_book, myapp_person WHERE last = author_last Book.objects.all().extra(table=['myapp_person'], where=['last = author_last']) # 加from后面 ## params添参数 # !! 错误的方式 !! first_name = 'Joe' # 如果first_name中有SQL特定字符就会出现漏洞 Person.objects.all().extra(where=["first = '%s'" % first_name]) # 正确方式 Person.objects.all().extra(where=["first = '%s'"], params=[first_name])
做子查询,有些orm语句满足不了我们的时候使用
iterator:
当queryset非常巨大时,cache会成为问题。
处理成千上万的记录时,将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是,巨大的queryset可能会锁住系统 进程,让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache,可以使用iterator()方法 来获取数据,处理完数据就将其丢弃。
objs = Book.objects.all().iterator() # iterator()可以一次只从数据库获取少量数据,这样可以节省内存 for obj in objs: print(obj.title) #BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了 for obj in objs: print(obj.title)
当然,使用iterator()方法来防止生成cache,意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 #用iterator()的时候要当心,确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。
总结:
queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询,在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过,由于它们并不会生成queryset cache,可能 会造成额外的数据库查询。
参考博客:http://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/7570003.html