前面豆子已经陆陆续续地学习了在Django中如何操作数据库
单表的基本操作 http://beanxyz.blog.51cto.com/5570417/1945887
常见字段的使用 http://beanxyz.blog.51cto.com/5570417/1945909
最基本的查询方式 http://beanxyz.blog.51cto.com/5570417/1950806
一对多的基本操作和实例 http://beanxyz.blog.51cto.com/5570417/1946602
多对多的基本操作和实例 http://beanxyz.blog.51cto.com/5570417/1952243
下面补充一些高级操作。
条件的过滤
下面是常见的条件设置，除了可以基本的filter之外，我们还有大量的条件语句可以使用。
查询数据库获取的QuerySet类型，对于这个类型我们类似Jquery一样使用链式编程，可以无限制的通过.来添加新的条件来过滤，可以看见大部分条件都是通过双下划线__来实现的
# 获取个数
# models.Tb1.objects.filter(name='seven').count()
# 大于，小于
# models.Tb1.objects.filter(id__gt=1) # 获取id大于1的值
# models.Tb1.objects.filter(id__gte=1) # 获取id大于等于1的值
# models.Tb1.objects.filter(id__lt=10) # 获取id小于10的值
# models.Tb1.objects.filter(id__lte=10) # 获取id小于10的值
# models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 获取id大于1 且 小于10的值
# in
# models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33]) # 获取id等于11、22、33的数据
# models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33]) # not in
# isnull
# Entry.objects.filter(pub_date__isnull=True)
# contains
# models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")
# models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
# models.Tb1.objects.exclude(name__icontains="ven")
# range
# models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 范围bettwen and
# 其他类似
# startswith，istartswith, endswith, iendswith,
# order by
# models.Tb1.objects.filter(name='seven').order_by('id') # asc
# models.Tb1.objects.filter(name='seven').order_by('-id') # desc
# group by
# from django.db.models import Count, Min, Max, Sum
# models.Tb1.objects.filter(c1=1).values('id').annotate(c=Count('num'))
# SELECT "app01_tb1"."id", COUNT("app01_tb1"."num") AS "c" FROM "app01_tb1" WHERE "app01_tb1"."c1" = 1 GROUP BY "app01_tb1"."id"
# limit 、offset
# models.Tb1.objects.all()[10:20]
# regex正则匹配，iregex 不区分大小写
# Entry.objects.get(title__regex=r'^(An?|The) +')
# Entry.objects.get(title__iregex=r'^(an?|the) +')
# date
# Entry.objects.filter(pub_date__date=datetime.date(2005, 1, 1))
# Entry.objects.filter(pub_date__date__gt=datetime.date(2005, 1, 1))
# year
# Entry.objects.filter(pub_date__year=2005)
# Entry.objects.filter(pub_date__year__gte=2005)
# month
# Entry.objects.filter(pub_date__month=12)
# Entry.objects.filter(pub_date__month__gte=6)
# day
# Entry.objects.filter(pub_date__day=3)
# Entry.objects.filter(pub_date__day__gte=3)
# week_day
# Entry.objects.filter(pub_date__week_day=2)
# Entry.objects.filter(pub_date__week_day__gte=2)
# hour
# Event.objects.filter(timestamp__hour=23)
# Event.objects.filter(time__hour=5)
# Event.objects.filter(timestamp__hour__gte=12)
# minute
# Event.objects.filter(timestamp__minute=29)
# Event.objects.filter(time__minute=46)
# Event.objects.filter(timestamp__minute__gte=29)
# second
# Event.objects.filter(timestamp__second=31)
# Event.objects.filter(time__second=2)
# Event.objects.filter(timestamp__second__gte=31)
上面这些方法可以实现大部分常见的简单查询过滤。有的时候，我们需要实现一些更复杂的查询语句，上面的语句就不够用了，这个时候可以通过extra来扩展。例如，主要看看select和where的自定义
# extra
# extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
# Entry.objects.extra(select={'new_id': "select col from sometable where othercol > %s"}, select_params=(1,))
# Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon'])
# Entry.objects.extra(where=["foo='a' OR bar = 'a'", "baz = 'a'"])
# Entry.objects.extra(select={'new_id': "select id from tb where id > %s"}, select_params=(1,), order_by=['-nid'])
反向查询
之前的博文里面，我们都是通过正向查找外键或者中间表来获取另外一个表的信息；如果希望倒过来，也是通过双下划线，比如 表名__字段 这种形式来实现
实例：
3张表，分别是单表，1对多和多对多的关系
#业务线
class Business(models.Model):
# id
caption = models.CharField(max_length=32)
#主机
class Host(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
hostname = models.CharField(max_length=32,db_index=True)
ip = models.GenericIPAddressField(protocol="ipv4",db_index=True)
port = models.IntegerField()
b = models.ForeignKey(to="Business", to_field='id')
#程序
class Application(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32,unique=True)
r = models.ManyToManyField("Host")
视图函数
def tt(request):
#1对多正向查找
print('1对多正向查找'.center(40, '-'))
obj=models.Host.objects.filter(nid__gt=1)
print(obj[0].nid,obj[0].hostname,obj[0].b.caption)
#一些过滤条件
print('过滤条件'.center(40,'-'))
obj=models.Business.objects.filter(caption__contains='SALE').first()
print(obj.id,obj.caption)
obj=models.Business.objects.all().values('id','caption')
print(obj, obj.order_by('id').reverse())
obj=models.Application.objects.filter(name__exact='SQL Server').values('name','r__hostname','r__nid')
print(obj)
#1对多反向查找
print('1对多反向查找'.center(40,'-'))
obj=models.Business.objects.all().values('id','caption','host__ip','host__hostname')
print(obj[0])
#多对多正向查找
print('多对多正向查找'.center(40, '-'))
obj=models.Application.objects.all().first()
print(obj.name, obj.r.all()[0].hostname)
#多对多反向查询
print('多对多反向查找'.center(40, '-'))
obj=models.Host.objects.all().filter(nid__gt=1).values('nid','application__name').first()
print(obj)
return HttpResponse('ok')
执行结果
----------------1对多正向查找----------------- 183 SYDMGM01 SALE ------------------过滤条件------------------ 5 SALE----------------1对多反向查找----------------- {'id': 5, 'caption': 'SALE', 'host__ip': '10.2.1.1', 'host__hostname': 'SYDMGM01'} ----------------多对多正向查找----------------- AA SYDMGM01 ----------------多对多反向查找----------------- {'nid': 183, 'application__name': 'AA'}
性能
假设我们有一个Use表通过外键ut绑定了一个UserType表
默认情况下，如果我们直接使用下面代码，如果uses获取了10行数据，那么数据库实际上查询11次，对user查询一次，然后在for循环里面对usertype查询10次；这样效率很低
users = models.User.objects.all()
for row in users:
print(row.user,row.pwd,row.ut_id)
print(row.ut.name)
我们可以通过select_related进行优化，这样第一次查询的时候就进行一个跨表查询，获取指定外键的所有数据
users = models.User.objects.all().select_related('ut')
for row in users:
print(row.user,row.pwd,row.ut_id)
print(row.ut.name)
如果数据比较多，外键也多，那么速度可能还会比较慢，比较跨表查询的效率比较低，那么进一步的我们可以通过prefetch_related优化。他的基本原理是进行多次单表查询；比如第一次查询User表，然后第二次查询外键关联的表，然后把所有数据都放在内存里面，这样访问的速度就会快很多了。
users = models.User.objects.filter(id__gt=30).prefetch_related('ut','tu')
# select * from users where id > 30
# 获取上一步骤中所有的ut_id=[1,2]
# select * from user_type where id in [1,2]
# select * from user_type where id in [1,2]
for row in users:
print(row.user,row.pwd,row.ut_id)
print(row.ut.name)
参考资料：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5246483.html