多表操作:
创建模型
实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系
作者模型:一个作者有姓名和年龄。
作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息。作者详情模型和作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作者,一个作者也可以写多本书,所以作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,所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。
模型建立如下:
from 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建立一对一的关系 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建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方 publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) # 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个,自动创建第三张表 authors=models.ManyToManyField(to='Author',
生成表如下:
注意事项:
- 表的名称
myapp_modelName
,是根据 模型中的元数据自动生成的,也可以覆写为别的名称 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" 来创建数据库中的列名
- 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。 - 定义好模型之后,你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做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(它允许外键接受空值 NULL),你可以赋给它空值 None 。
添加表操作:
(1)一对多:
方法一: publish_obj = Publish.objects.get(nid = 1)
book_obj = Book.objects.create(title = '西游记',publish_date = '2012-10-12',price = 100,publish = publish_obj)
方法二:book_obj = Book.objects.create(title = '西游记',publish_date = '2012-10-19',price = 100,publishi_id = 1)
(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)
#为书籍绑定作者
yuan = Author.objects.filter(name = 'yuan').first()
egon = Author.objects.filter(name = 'egon').first()
#绑定多对多关系 (即向book_authors表插入记录)
普通方法(绑定作者的对象): book.authors.add(egon,yuan)
也可以: book.authors.add(*[egon,yuan]) # * 代表打散
也可以绑定作者的id: book.authors.add(1,2,。。。)
也可以 book.authors.add(*[1,2,。。。])
宽展(重点):
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.clear() #清空绑定对象
book_obj.authors.set() #重置绑定对象(先清空,后绑定)
基于对象的跨表查询:
一对多查询:
(1)正向查询(按字段):
#查询主键为1的书记的出版社所在的城市。
Book.objects.filter(id = 1).first().publish.city()
(2) 反向查询(按表明小写:book_set):
publish_obj = Publish.objects.get(name = '苹果出版社')
book_list = publish_obj.book_set().all()
for book_obj in book_list:
pirnt(book_obj.title)
一对一查询:
(1)正向查询(按字段):
egon = Author.objects.filter(name= 'egon').first()
print(egon.AuthorDetail.telephone)
(2) 反向查询按表明(author):
author_list = AuthorDetail.objects.filter(add = '北京')
for obj in author_list:
print(obj.author.name)
多对多查询:
(1)正向查询(按字段AuthorDetail):
egon = Author.objects.filter(name = 'egon').first()
print(egon.authorDetail.telephone)
(2) 反向查询(按表明:author)
#查询所有住址在北京的作者的姓名:
author_listh = Author.objects.filter(add = '北京')
多对多查询 (Author 与 Book)
正向查询(按字段:authors):
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# 金瓶眉所有作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):
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# 查询egon出过的所有书籍的名字 author_obj = Author.objects.get(name = "egon" ) book_list = author_obj.book_set. all () #与egon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 Article model 中做一下更改:
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publish = ForeignKey(Book, related_name = 'bookList' ) |
那么接下来就会如我们看到这般:
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# 查询 人民出版社出版过的所有书籍 publish = Publish.objects.get(name = "人民出版社" ) book_list = publish.bookList. all () # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合 |
基于双下划线的跨表查询
口诀: 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
一对多查询:
查询苹果出版社出版过的所有书籍的名字和价格(一对多)
正向查询(按字段)(publish)
queryResutl = Book.objecs.filter(publish__name = '苹果出版社').values_list('title','price')
反向查询(按表明):book
queryResult = Publish.objects.filter(name = '苹果出版社').values(‘book_title’,'book__price')
多对多查询
# 练习: 查询alex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="yuan") .values_list("title") # 反向查询 按表名:book queryResult=Author.objects .filter(name="yuan") .values_list("book__title","book__price")
一对一查询
# 查询alex的手机号 # 正向查询 ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authordetail__telephone") # 反向查询 ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")
进阶练习(连续跨表)
# 练习: 查询人民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="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: 手机号以151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__authorDetail__telephone__regex="151") .values_list("title","publish__name") # 方式2: ret=Author.objects .filter(authordetail__telephone__startswith="151") .values("book__title","book__publish__name")
related_name
反向查询时,如果定义了related_name ,则用related_name替换表名,例如:
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publish = ForeignKey(Blog, related_name = 'bookList' ) |
# 练习: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)
# 反向查询 不再按表名:book,而是related_name:bookList
queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("bookList__title","bookList__price")
聚合查询与分组查询
聚合
aggregate(*args, **kwargs)
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# 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 } |
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,可以向聚合子句提供它。
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>>> Book.objects.aggregate(average_price = Avg( 'price' )) { 'average_price' : 34.35 } |
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:
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>>> 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--####################################################### 查询每一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.values("dep").annotate(c=Count("id") ###################################--多表分组查询--########################### 多表分组查询: 查询每一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 dep.id ORM: dep.objetcs.values("id").annotate(c=Count("emp")).values("name","c")
annotate()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)。
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。
查询练习
(1) 练习:统计每一个出版社的最便宜的书
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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,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)
(2) 练习:统计每一本书的作者个数
ret=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors__name'))
(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数:
queryResult=Book.objects .filter(title__startswith="Py") .annotate(num_authors=Count('authors'))
(4) 统计不止一个作者的图书:
queryResult=Book.objects .annotate(num_authors=Count('authors')) .filter(num_authors__gt=1)
(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:
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Book.objects.annotate(num_authors = Count( 'authors' )).order_by( 'num_authors' ) |
(6) 查询各个作者出的书的总价格:
# 按author表的所有字段 group by queryResult=Author.objects
.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
.values_list("name","SumPrice") print(queryResult)
F查询与Q查询
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。
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# 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作。
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# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍 Book.objects. filter (commnetNum__lt = F( 'keepNum' ) * 2 ) |
修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元:
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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。
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from django.db.models import Q Q(title__startswith = 'Py' ) |
Q 对象可以使用& 和| 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。
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bookList = Book.objects. filter (Q(authors__name = "yuan" )|Q(authors__name = "egon" )) |
等同于下面的SQL WHERE 子句:
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WHERE name = "yuan" OR name = "egon" |
你可以组合& 和| 操作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 对象可以使用~ 操作符取反,这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询:
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bookList = Book.objects. filter (Q(authors__name = "yuan" ) & ~Q(publishDate__year = 2017 )).values_list( "title" ) |
查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数(关键字参数或Q 对象)都将"AND”在一起。但是,如果出现Q 对象,它必须位于所有关键字参数的前面。例如:
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bookList = Book.objects. filter (Q(publishDate__year = 2016 ) | Q(publishDate__year = 2017 ), title__icontains = "python" ) |