ORM进阶操作

一、聚合查询：aggregate(*args, **kwargs)

1. 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。

   # 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}
   # 键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。
   # 你也可以为聚合值指定一个名称，并向聚合子句提供它。
   Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))

2. 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')}

二、分组查询：annotate()　

1. 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）。

　　　　a、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)

　　　　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)

三、select_related()

1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，它会自动查询出与之关联的表里的字段，一起做为查询结果，
3. select_related不传任何参数的时候，默认会查询所有的关联对象，且会递归INNER JOIN所有的非空外键！！！
4. select_related提供了关键字参数depth，默认为0，即递归直到最后一个对象没有非空外键为止。depth为1时只递归一级外键，以此类推。如果要访问指定深度外的字段，Django会再次进行SQL查询。
5. 也接受无参数的调用，Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。
6. Django >= 1.7，链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7，链式调用会导致前边的select_related失效，只保留最后一个

四、prefetch_related()

1. 对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。
2. prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似，都是为了减少SQL查询的数量，但prefetch_related()的解决方法是通过分别获取各个表的内容，然后用Python处理他们之间的关系来进行优化。
3. 可以通过传入None来清空之前的prefetch_related。

五、extra

1. 有些情况下，Django的查询语法难以简单的表达复杂的 WHERE 子句，对于这种情况, Django 提供了 extra() QuerySet修改机制 ，它能在 QuerySet生成的SQL从句中注入新子句
2. extra可以指定一个或多个 参数,例如 select, where or tables. 这些参数都不是必须的，但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,否则尽量避免这样做

   • 参数之select：                                                                                                                                                                                                                                                                                     select 参数可以让你在 SELECT 从句中添加其他字段信息，它应该是一个字典，存放着属性名到 SQL 从句的映射。

     queryResult=models.Article
     　　　　　　　　　　　.objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})

     结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值，表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.

   • 参数之where / tables:

     您可以使用where定义显式SQL WHERE子句 - 也许执行非显式连接。您可以使用tables手动将表添加到SQL FROM子句。

     where和tables都接受字符串列表。所有where参数均为“与”任何其他搜索条件。

     举例来讲：

     queryResult=models.Article
     　　　　　　　　　　　.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])

六、bulk_create()

1. 整体插入：

   创建对象时，我们看可以通过使用bulk_create()来批量增加记录。例如：

   Entry.objects.bulk_create([
       Entry(headline="Python 3.0 Released"),
       Entry(headline="Python 3.1 Planned")
   ])

七、defer

　　有时候一个实体有过多的字段，取实体或者实体列表的时候，占用了多大的内存，而你却不需要取出全部的字段，比如博客的正文内容，你不需要立即检索数据库，这时defer就是你需要的东西。defer函数与前面讲的values有区别的，前者返回的是ValuesQuerySet，而defer返回的是QuerySet对象，这意味着，使用了defer后，你还可以结合QuerySet其他的函数，让整个语句结合更多的条件；

八、only

　　only和defer是同一类的东西，可以理解为defer的相反函数。比如Person实体里有三个字段：name age birthday，下面这两条语句是等价的：

　　1）Person.objects.defer("age", "biography")

　　2）Person.objects.only("name")