Django-ORM多表操作（进阶）

Django-ORM多表操作（进阶）

 

一、创建模型

　　下面我们通过图书管理系统，来设计出每张表之间的对应关系。

　　通过上图关系，来定义一下我们的模型类。

from django.db import models
​
​
class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
    pub_date = models.DateField()
    publish = models.ForeignKey("Publish", on_delete=models.CASCADE)
    authors = models.ManyToManyField("Author")
​
​
class Publish(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    city = models.CharField(max_length=64)
    email = models.EmailField()
​
​
class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    age = models.SmallIntegerField()
    au_detail = models.OneToOneField("AuthorDetail", on_delete=models.CASCADE)
​
​
class AuthorDetail(models.Model):
    gender_choices = (
        (0, "女"),
        (1, "男"),
        (2, "保密"),
    )
    gender = models.SmallIntegerField(choices=gender_choices)
    tel = models.CharField(max_length=32)
    addr = models.CharField(max_length=64)
    birthday = models.DateField()

　　注意，不要忘了django使用MySQL数据库的步骤，一步一步执行完成，方可通过orm操作数据库。

二、操作表记录

1、添加一些简单的数据

1、publish表：

insert into app01_publish(name,city,email) 
values
("华山出版社", "华山", "hs@163.com"), 
("明教出版社", "黑木崖", "mj@163.com")

2、author表：

`insert` `into` `app01_author(``name``,age,au_detail_id)``values``(``"令狐冲"``,25,1),``(``"任我行"``,58,2),``(``"任盈盈"``,23,3)`

3、authordatail表：

insert into app01_authordetail(gender,tel,addr,birthday) 
values
(1,13432335433,"华山","1994-5-23"),
(1,13943454554,"黑木崖","1961-8-13"),
(0,13878934322,"黑木崖","1996-5-20") 

2、一对多

# 方式一 传对象的形式
pub_obj = models.Publish.objects.get(pk=1)
book = models.Book.objects.create(title="独孤九剑", price=180, pub_date="2018-10-23", publish=pub_obj)
​
# 方式二 传对象id的形式
book = models.Book.objects.create(title="独孤九剑", price=180, pub_date="2018-10-23", publish_id=1)

　　　　核心：明白book.publish 和 book.publish_id 的区别？

3、多对多

# 方式一 传对象的形式
book = models.Book.objects.filter(title="独孤九剑").first()
ling = models.Author.objects.filter(name="令狐冲").first()
ying = models.Author.objects.filter(name="任盈盈").first()
book.authors.add(ling, ying)
​
# 方式二 传对象id的形式
book = models.Book.objects.filter(title="独孤九剑").first()
ling = models.Author.objects.filter(name='令狐冲').first()
ying = models.Author.objects.filter(name='任盈盈').first()
book.authors.add(ling.pk, ying.pk)

　　　　核心：book.authors.all()是什么？

　　　　多对多其他常用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`

　　more

4、基于对象的跨表查询

1、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book表）

`# 查询明教出版社出版的书籍名``publish``=``Publish.objects.get(name``=``"明教出版社"``)``#publish.book_set.all() : 与明教出版社关联的所有书籍对象集合``book_list``=``publish.book_set.``all``()   ``for` `book_obj ``in` `book_list:``       ``print``(book_obj.title)`

2、一对一查询（Author 和 AuthorDetail）

　　　　正向查询（按字段：au_detail）：

`# 查询令狐冲的电话<br>ling=Author.objects.filter(name="令狐冲").first()``print``(ling.au_detail.tel)`

　　　　反向查询（按表名：author）：

`# 查询所有住址在黑木崖的作者的姓名`` ` `authorDetail_list``=``AuthorDetail.objects.``filter``(addr``=``"黑木崖"``)``for` `obj ``in` `authorDetail_list:``     ``print``(obj.author.name)`

3、多对多查询 (Author 与 Book)

　　　　正向查询(按字段：authors)：

`# 独孤九剑所有作者的名字以及手机号` `book_obj ``=` `Book.objects.``filter``(title``=``"独孤九剑"``).first()``authors ``=` `book_obj.authors.``all``()``for` `author_obj ``in` `authors:``    ``print``(author_obj.name, author_obj.au_detail.tel)`

　　　　反向查询(按表名：book_set)：

`# 查询令狐冲出过的所有书籍的名字` `    ``author_obj``=``Author.objects.get(name``=``"令狐冲"``)``    ``book_list``=``author_obj.book_set.``all``()        ``#与令狐冲作者相关的所有书籍``    ``for` `book_obj ``in` `book_list:``        ``print``(book_obj.title)`

　　　　注意：

　　　　　　你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，如果 Book model 中做一下更改：

`publish ``=` `models.ForeignKey(``"Publish"``, on_delete``=``models.CASCADE, related_name``=``"book_list"``)`

　　　　那么接下来就会如我们看到这般：

`# 查询 明教出版社出版过的所有书籍` `publish``=``Publish.objects.get(name``=``"明教出版社"``)``book_list``=``publish.book_list.``all``()  ``# 与明教出版社关联的所有书籍对象集合`

5、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。要做跨关系查询，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的model 为止。

'''
    正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表
'''

1、一对多查询

# 练习:  查询明教出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)

    # 正向查询 按字段:publish

    queryResult=Book.objects.filter(publish__name="明教出版社").values_list("title","price")

    # 反向查询 按表名:book

    queryResult=Publish.objects.filter(name="明教出版社").values_list("book__title","book__price")

2、多对多查询　

# 练习: 查询令狐冲出过的所有书籍的名字(多对多)

    # 正向查询 按字段:authors:
    queryResult=Book.objects.filter(authors__name="令狐冲").values_list("title")

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

3、一对一查询

# 查询令狐冲的手机号
    
    # 正向查询
    ret=Author.objects.filter(name="令狐冲").values("au_detail__tel") 

　　# 反向查询 
　　ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="令狐冲").values("tel")

4、进阶练习(连续跨表)

# 练习: 查询明教出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名


    # 正向查询
    queryResult=Book.objects.filter(publish__name="明教出版社").values_list("title","authors__name")
    # 反向查询
    queryResult=Publish.objects.filter(name="明教出版社").values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name")


# 练习: 手机号以132开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称


    # 方式1:
    queryResult=Book.objects.filter(authors__au_detail__tel__startswith="132").values_list("title","publish__name") 

　　 # 方式2:  
　　 ret=Author.objects.filter(au_detail__tel__startswith="132").values("book__title","book__publish__name")

6、聚合查询和分组查询

1、聚合查询aggregate

　　　　我们先通过一个例子来感受一下吧。

`# 计算所有图书的平均价格``books ``=` `models.Book.objects.aggregate(Avg(``"price"``))``books ``=` `models.Book.objects.aggregate(avg_price``=``Avg(``"price"``))  ``# 指定字典的key为avg_price`

　　　　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。如果你想要为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句指定它（如上例）。

　　　　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` `# 计算所有图书的平均价格、最贵价格和最便宜价格``books ``=` `models.Book.objects.aggregate(Avg(``"price"``), ``Max``(``"price"``), ``Min``(``"price"``))`

2、分组查询annotate

　　　　在讲之前，我们先回忆一下，我们之前学过的SQL语句，该如何查询。咱们对比一下ORM代码，来加深理解。

　　　　先来单表的练练手：

　　　　表结构为：

class Emp(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    age = models.IntegerField()
    salary = models.DecimalField(max_digits=8, decimal_places=2)
    dep = models.CharField(max_length=32)
    province = models.CharField(max_length=32)

　　　　准备数据：

INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('1', '令狐冲', '24', '6000.00', '销售部', '河南');
INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('2', '任盈盈', '18', '8000.00', '关公部', '广东');
INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('3', '任我行', '56', '10000.00', '销售部', '广东');
INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('4', '岳灵珊', '19', '6000.00', '关公部', '河南');
INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('5', '小龙女', '20', '8000.00', '关公部', '河北');

　　　　查询操作：

# 查询每一个部门名称以及对应的员工数
SQL:
select dep, count(1) from emp group by dep;
ORM:
models.Emp.objects.values('dep').annotate(c=Count('id'))

# 查询每一个部门名称以及对应的员工的平均工资
SQL：
select dep, avg(salary) from app01_emp GROUP BY dep;
ORM:
models.Emp.objects.values('dep').annotate(a=Avg('salary'))

　　　　好了，接下来。我们在玩一下多表的分组查询。

　　　　表结构为：

class Emps(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    age = models.IntegerField()
    salary = models.DecimalField(max_digits=8, decimal_places=2)
    dep = models.ForeignKey("Dep", on_delete=models.CASCADE)
    province = models.CharField(max_length=32)


class Dep(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)

　　　　准备数据：

　　　　　　1、Dep表：

INSERT INTO `bkm`.`app01_dep` (`id`, `title`) VALUES ('1', '销售部');
INSERT INTO `bkm`.`app01_dep` (`id`, `title`) VALUES ('2', '关公部');

　　　　　　2、Emps表：

INSERT INTO `bkm`.`app01_emps` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `province`, `dep_id`) VALUES ('2', '令狐冲', '24', '8000.00', '河南', '1');
INSERT INTO `bkm`.`app01_emps` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `province`, `dep_id`) VALUES ('3', '任盈盈', '18', '9000.00', '广东', '2');
INSERT INTO `bkm`.`app01_emps` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `province`, `dep_id`) VALUES ('4', '任我行', '57', '10000.00', '广东', '1');
INSERT INTO `bkm`.`app01_emps` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `province`, `dep_id`) VALUES ('5', '岳灵珊', '19', '6000.00', '河南', '2');
INSERT INTO `bkm`.`app01_emps` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `province`, `dep_id`) VALUES ('6', '小龙女', '20', '8000.00', '河北', '2');

　　　　查询操作：

# 查询每一个部门名称以及对应的员工数

SQL:
SELECT app01_dep.title,count(app01_emps.id) FROM app01_emps LEFT JOIN app01_dep ON app01_emps.dep_id = app01_dep.id GROUP BY app01_emps.dep_id;

ORM:
models.Emps.objects.values("dep__title").annotate(c=Count("id"))

# 查询每一个部门名称以及对应的员工的平均工资

SQL:
SELECT app01_dep.title,avg(app01_emps.salary) FROM app01_emps LEFT JOIN app01_dep ON app01_emps.dep_id = app01_dep.id GROUP BY app01_emps.dep_id;

ORM:
models.Emps.objects.values("dep__title").annotate(a=Avg("salary"))

　　　　总结 ：跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表，再按单表的思路进行分组查询。

3、查询练习

　　　　1、练习：统计每一个出版社的最便宜的书的价格

# 练习：统计每一个出版社的最便宜的书的价格
    SQL:
    select name, min(app01_book.price)
    from app01_publish LEFT
    JOIN
    app01_book
    on
    app01_book.publish_id = app01_publish.id
    GROUP
    BY
    app01_publish.name;

    ORM:
models.Publish.objects.values("name").annotate(min_price=Min("book__price"))

　　　　2、练习：统计每一本书的作者个数

练习：统计每一本书的作者个数
SQL:
SELECT
    title,
    count(NAME)
FROM
    app01_book
LEFT JOIN app01_book_authors ON app01_book.id = app01_book_authors.book_id
LEFT JOIN app01_author ON app01_book_authors.author_id = app01_author.id
GROUP BY
    app01_book.id;

ORM:
models.Book.objects.annotate(num=Count('authors__name')).values("title", "num")

　　　　3、练习：统计每一本以“九”开头的书籍的作者个数

# 练习：统计每一本以“九”开头的书籍的作者个数
SQL:
SELECT
    title,
    count(NAME)
FROM
    app01_book
LEFT JOIN app01_book_authors ON app01_book.id = app01_book_authors.book_id
LEFT JOIN app01_author ON app01_book_authors.author_id = app01_author.id
WHERE
    app01_book.title LIKE '九%'
GROUP BY
    app01_book.id;

ORM:
models.Book.objects.filter(title__startswith="九").annotate(num=Count('authors__name')).values("title", "num")

　　　　4、练习：统计不止一个作者的图书名称

# 练习：统计不止一个作者的图书名称

SQL:
SELECT
    title,
    count(NAME) AS num
FROM
    app01_book
LEFT JOIN app01_book_authors ON app01_book.id = app01_book_authors.book_id
LEFT JOIN app01_author ON app01_author.id = app01_book_authors.author_id
GROUP BY
    app01_book.id
HAVING
    num > 1;

ORM:
models.Book.objects.annotate(num_author=Count("authors__name")).filter(num_author__gt=1).values("title")

　　　　5、练习：根据一本图书作者数量的多少对查询集QuerySet进行排序

# 练习：根据一本图书作者数量的多少对查询集QuerySet进行排序

SQL:
SELECT
    title,
    count(author_id) AS num
FROM
    app01_book
LEFT JOIN app01_book_authors ON app01_book.id = app01_book_authors.book_id
LEFT JOIN app01_author ON app01_author.id = app01_book_authors.author_id
GROUP BY
    app01_book.id
ORDER BY
    num;

ORM:
models.Book.objects.annotate(num_author=Count("authors__name")).order_by("num_author").values("title", "num_author")

　　　　6、练习：查询各个作者出的书的总价格

# 练习：查询各个作者出的书的总价格

SQL:
SELECT
    NAME,
    sum(price)
FROM
    app01_author
LEFT JOIN app01_book_authors ON app01_author.id = app01_book_authors.author_id
LEFT JOIN app01_book ON app01_book.id = app01_book_authors.book_id
GROUP BY
    app01_author.id;

ORM:
models.Author.objects.annotate(total=Sum("book__price")).values('name', 'total')

7、F查询与Q查询

1、F查询

　　　　在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？

　　　　Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。

`# 查询工资大于年龄的人``from` `django.db.models ``import` `F, Q` `models.Emp.objects.``filter``(salary__gt``=``F(``'age'``))`

　　　　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作。

`# 查询工资小于两倍年龄值的人` `models.Emp.objects.``filter``(salary__lt``=``F(``"age"``) ``*` `2``)`

　　　　修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高100元

`models.Book.objects.update(price``=``F(``'price'``) ``+` `100``)`

2、Q查询

　　　　filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果你需要执行更复杂的查询（例如OR 语句），你可以使用Q 对象。

`from` `django.db.models ``import` `Q` `Q(title__startswith``=``"九"``)`

　　　　Q 对象可以使用 & 、 | 和 ~（与 或 非）操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时，它产生一个新的Q 对象。

`# 查询价格大于300或者名称以九开头的书籍``    ` `models.Book.objects.``filter``(Q(price__gt``=``300``)|Q(title__startswith``=``"九"``))`

　　　　等同于下面的SQL where子句：

`WHERE` `(`app01_book`.`price` > 300 ``OR` ``app01_book`.`title` ``LIKE` `BINARY` `'九%'``)`

　　　　综合使用，请看示例：

`# 查询价格大于300或者不是2019年三月份的书籍` `models.Book.objects.filter(Q(price__gt=300)|~Q(Q(pub_date__year=2019)&Q(pub_date__month=3)))`