Django-模型层(多表操作)

1.创建模型

表和表之间的关系

一对一、多对一、多对多，用book表和publish表自己来想想关系，想想里面的操作，加外键约束和不加外键约束的区别，一对一的外键约束是在一对多的约束上加上唯一约束

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): #比较常用的信息放到这个表里面
    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，一对一的这个关系字段写在两个表的任意一个表里面都可以
    authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) #就是foreignkey+unique，只不过不需要我们自己来写参数了，并且orm会自动帮你给这个字段名字拼上一个_id，数据库中字段名称为authorDetail_id

class AuthorDetail(models.Model):#不常用的放到这个表里面
    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()

#多对多的表关系，我们学mysql的时候是怎么建立的，是不是手动创建一个第三张表，然后写上两个字段，每个字段外键关联到另外两张多对多关系的表，orm的manytomany自动帮我们创建第三张表，两种方式建立关系都可以，以后的学习我们暂时用orm自动创建的第三张表，因为手动创建的第三张表我们进行orm操作的时候，很多关于多对多关系的表之间的orm语句方法无法使用#如果你想删除某张表，你只需要将这个表注销掉，然后执行那两个数据库同步指令就可以了，自动就删除了。

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，字段publish如果是外键字段，那么它自动是int类型
    publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) #foreignkey里面可以加很多的参数，都是需要咱们学习的，慢慢来，to指向表，to_field指向你关联的字段，不写这个，默认会自动关联主键字段，on_delete级联删除　　 字段名称不需要写成publish_id，orm在翻译foreignkey的时候会自动给你这个字段拼上一个_id,这个字段名称在数据库里面就自动变成了publish_id
    # 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，并且注意一点，你查看book表的时候，你看不到这个字段，因为这个字段就是创建第三张表的意思，不是创建字段的意思，所以只能说这个book类里面有authors这个字段属性
    authors=models.ManyToManyField(to='Author',) #注意不管是一对多还是多对多，写to这个参数的时候，最后后面的值是个字符串，不然你就需要将你要关联的那个表放到这个表的上面

1.1方式一：自行创建第三张表

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32, verbose_name="书名")


class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, verbose_name="作者姓名")

# 自己创建第三张表，分别通过外键关联书和作者
class Author2Book(models.Model):
    author = models.ForeignKey(to="Author")
    book = models.ForeignKey(to="Book")
    class Meta:
        unique_together = ("author", "book") #联合键

1.2方式二：通过ManyToManyField自动创建第三张表

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32, verbose_name="书名")

# 通过ORM自带的ManyToManyField自动创建第三张表
class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, verbose_name="作者姓名")
    books = models.ManyToManyField(to="Book", related_name="authors")  #自动生成的第三张表我们是没有办法添加其他字段的

创建一对一关系字段时的一些参数

to
    设置要关联的表。

to_field
    设置要关联的字段。
    
on_delete
    同ForeignKey字段。

创建一对多关系字段时的一些参数

to
    设置要关联的表

to_field
    设置要关联的表的字段

related_name
    反向操作时，使用的字段名，用于代替原反向查询时的'表名_set'。
related_query_name
    反向查询操作时，使用的连接前缀，用于替换表名。

on_delete
    当删除关联表中的数据时，当前表与其关联的行的行为。

创建多对多字段时的一些参数

to
设置要关联的表

related_name
同ForeignKey字段。

related_query_name
同ForeignKey字段。
through
在使用ManyToManyField字段时，Django将自动生成一张表来管理多对多的关联关系。

但我们也可以手动创建第三张表来管理多对多关系，此时就需要通过        
through来指定第三张表的表名。

through_fields
设置关联的字段。

db_table
默认创建第三张表时，数据库中表的名称。            

创建表时的一些元信息设置

元信息
    ORM对应的类里面包含另一个Meta类，而Meta类封装了一些数据库的信息。主要字段如下:
class Author2Book(models.Model):
    author = models.ForeignKey(to="Author")
    book = models.ForeignKey(to="Book")
    class Meta:
        unique_together = ("author", "book")

db_table
    ORM在数据库中的表名默认是 app_类名，可以通过db_table可以重写表名。db_table = 'book_model'

index_together
    联合索引。

unique_together
    联合唯一索引。

ordering
    指定默认按什么字段排序。
    ordering = ['pub_date',]
    只有设置了该属性，我们查询到的结果才可以被reverse()，否则是能对排序了的结果进行反转(order_by()方法排序过的数据)

1.3关于db_column和verbose_name

1.指定字段名： 在定义字段的时候，增加参数db_column=’real_field’；

　　　　2.指定表名： 在model的class中，添加Meta类，在Meta类中指定表名db_table

例如在某个models.py文件中，有一个类叫Info:

class Info(models.Model):  
    ''''' 
            信息统计 
    '''  
    app_id = models.ForeignKey(App)  
    app_name = models.CharField(verbose_name='应用名',  max_length=32, db_column='app_name2')  
  
    class Meta:  
        db_table = 'info'  
        verbose_name = '信息统计'  
        verbose_name_plural = '信息统计'  

其中db_column指定了对应的字段名，db_table指定了对应的表明；

如果不这样指定，字段名默认为app_name， 而表明默认为app名+类名： [app_name]_info.

verbose_name指定在admin管理界面中显示中文；verbose_name表示单数形式的显示，verbose_name_plural表示复数形式的显示；中文的单数和复数一般不作区别。

创建完这个表，我们自己可以通过navicat工具来看看数据库里面的那些表，出版社这个表里面没有任何的关系字段，这种单表的数据，我们可以先添加几条数据，在进行下面的增删改查的操作。

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 。

1.4关于on_delete（了解）

关于on_delete参数

on_delete
当删除关联表中的数据时，当前表与其关联的行的行为。

models.CASCADE
删除关联数据，与之关联也删除

models.DO_NOTHING
删除关联数据，引发错误IntegrityError

models.PROTECT
删除关联数据，引发错误ProtectedError

models.SET_NULL
删除关联数据，与之关联的值设置为null（前提FK字段需要设置为可空）

models.SET_DEFAULT
删除关联数据，与之关联的值设置为默认值（前提FK字段需要设置默认值）

models.SET
删除关联数据，
a. 与之关联的值设置为指定值，设置：models.SET(值)
b. 与之关联的值设置为可执行对象的返回值，设置：models.SET(可执行对象)

ForeignKey的db_contraint参数

关系和约束大家要搞清楚，我不加外键能不能表示两个表之间的关系啊，当然可以

但是我们就不能使用ORM外键相关的方法了，所以我们单纯的将外键换成一个其他字段类型，只是单纯的存着另外一个关联表的主键值是不能使用ORM外键方法的。

#db_constraint=False只加两者的关系，没有强制约束的效果，并且ORM外键相关的接口(方法)还能使用，所以如果将来公司让你建立外键，并且不能有强制的约束关系，那么就可以将这个参数改为False
    customer = models.ForeignKey(verbose_name='关联客户', to='Customer',db_constraint=False)

2.添加表记录

操作前先简单的录入一些数据：还是create和save两个方法，和单表的区别就是看看怎么添加关联字段的数据

publish表：

author表：

authordetail表:

2.1一对多

方式1:
   publish_obj=Publish.objects.get(nid=1) #拿到nid为1的出版社对象
   book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj) #出版社对象作为值给publish，其实就是自动将publish字段变成publish_id,然后将publish_obj的id给取出来赋值给publish_id字段，注意你如果不是publish类的对象肯定会报错的，别乱昂
方式2:
   book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)　　#直接可以写id值，注意字段属性的写法和上面不同，这个是publish_id=xxx，上面是publish=xxx。

2.2多对多

   方式一： 多对多一般在前端页面上使用的时候是多选下拉框的样子来给用户选择多个数据，这里可以让用户选择多个书籍，多个作者　　# 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)
    # 为书籍绑定的做作者对象
    yuan=Author.objects.filter(name="yuan").first() # 在Author表中主键为2的纪录，注意取的是author的model对象
    egon=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主键为1的纪录
　　#有人可能会说，我们可以直接给第三张表添加数据啊，这个自动生成的第三张表你能通过models获取到吗，是获取不到的，用不了的，当然如果你知道了这个表的名字，那么你通过原生sql语句可以进行书的添加，所以要通过orm间接的给第三张表添加数据，如果是你手动添加的第三张表你是可以直接给第三张表添加数据
    # 绑定多对多关系,即向关系表book_authors中添加纪录，给书添加两个作者，下面的语法就是告诉orm给第三张表添加两条数据
    book_obj.authors.add(yuan,egon)    #  将某些特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。   =======    book_obj.authors.add(*[])    #book_obj是书籍对象，authors是book表里面那个多对多的关系字段名称。    #其实orm就是先通过book_obj的authors属性找到第三张表，然后将book_obj的id值和两个作者对象的id值组合成两条记录添加到第三张表里面去　　方式二
　　book_obj.authors.add(1，2)
　　book_obj.authors.add(*[1，2]) #这种方式用的最多，因为一般是给用户来选择，用户选择是多选的，选完给你发送过来的就是一堆的id值

book表

book_authors表

多对多关系其它常用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(*[1，2])，将多对多的关系数据删除
book_obj.authors.clear()       #清空被关联对象集合
book_obj.authors.set()         #先清空再设置　　 ===== 

删除示例：

   book_obj = models.Book.objects.filter(nid=4)[0]
    # book_obj.authors.remove(2) #将第三张表中的这个book_obj对象对应的那个作者id为2的那条记录删除
    # book_obj.authors.clear()
    # book_obj.authors.set('2') #先清除掉所有的关系数据，然后只给这个书对象绑定这个id为2的作者，所以只剩下一条记录  3---2，比如用户编辑数据的时候，选择作者发生了变化，那么需要重新选择，所以我们就可以先清空，然后再重新绑定关系数据,注意这里写的是字符串，数字类型不可以
    book_obj.authors.set(['1',]) #这么写也可以，但是注意列表中的元素是字符串，列表前面没有*，之前我测试有*，感觉是版本的问题，没事，能够用哪个用哪个

一对一和一对多的删改和单表的删改是一样的，别忘了删除表的时候，咱们是做了级联删除的

更新：
book_obj = models.Book.objects.get(id=1) #获取一个书籍对象
data = {'title':'xxx','price':100} #这个书籍对象更新后的数据
models.Book.objects.filter(id=n).update(**data) #将新数据更新到原来的记录中
book_obj.authors.set(author_list) #将数据和作者的多对多关系加上

删除：
models.Book.objects.filter(id=1).delete()

3.基于对象的跨表查询

　　一对多查询（Publish 与 Book）

正向查询(按字段：publish)：关联属性字段所在的表查询被关联表的记录就是正向查询，反之就是反向查询

# 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，book对象.外键字段名称
print(book_obj.publish.city) 　

反向查询(按表名：book_set,因为加上_set是因为反向查询的时候，你查询出来的可能是多条记录的集合)：

publish=Publish.objects.get(name="苹果出版社")
#publish.book_set.all() : 与苹果出版社关联的所有书籍对象集合，写法：小写的表名_set.all()，得到queryset类型数据
book_list=publish.book_set.all()    
for book_obj in book_list:
       print(book_obj.title)

3.2一对一查询(Author与AuthorDetail)

正向查询(按字段：authorDetail)：

egon=Author.objects.filter(name="egon").first()
print(egon.authorDetail.telephone) egon.authorDeail就拿到了这个对象，因为一对一找到的就是一条记录，注意写法：作者对象.字段名,就拿到了那个关联对象

反向查询(按表名：author)：不需要_set，因为一对一正向反向都是找到一条记录

# 查询所有住址在北京的作者的姓名
authorDet=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing")[0]
authorDet.author.name

3.3 多对多查询(Author与Book)

正向查询(按字段：authors)：

反向查询(按表名：book_set)：

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：

那么接下来就会如我们看到这般：

在这里我们补充一点，因为你很快就要接触到了，那就是form表单里面的button按钮和form表单外面的button按钮的区别，form表单里面的button按钮其实和input type='submit'的标签是有同样的效果的，都能够提交form表单的数据，但是如果放在form表单外面的button按钮，那就只是个普通的按钮了。提交，还有一点，input type='submit'按钮放到form表单外面那就成了一个普通的按钮。

4.基于双下划线的跨表查询（基于join实现的）

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。

'''
    基于双下划线的查询就一句话：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,一对一、一对多、多对多都是一个写法，注意，我们写orm查询的时候，哪个表在前哪个表在后都没问题，因为走的是join连表操作。
'''

4.1一对多查询

# 练习:  查询苹果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="苹果出版社")  #通过__告诉orm将book表和publish表进行join，然后找到所有记录中publish.name='苹果出版社'的记录（注意publish是属性名称），然后select book.title,book.price的字段值
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","price") #values或者values_list

    # 反向查询 按表名:book

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

4.2多对多查询　　

# 练习: 查询yuan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")

4.3一对一查询

    # 查询yuan的手机号
    
    # 正向查询
    ret=Author.objects.filter(name="yuan").values("authordetail__telephone")

    # 反向查询
    ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="yuan").values("telephone")

4.4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")

4.5related_name

　　反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name替换 表名，例如：

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") 

5.聚合查询和分组查询

5.1聚合

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。

用到的内置函数：

from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count

示例：

>>> from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count>>> models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))
{'price__avg': 13.233333}

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。

>>> models.Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 13.233333}

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：

>>> models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"), Max("price"), Min("price"))
{'price__avg': 13.233333, 'price__max': Decimal('19.90'), 'price__min': Decimal('9.90')}

5.2分组

我们在这里先复习一下SQL语句的分组。

假设现在有一张公司职员表：

我们使用原生SQL语句，按照部门分组求平均工资：

select dept,AVG(salary) from employee group by dept;

ORM查询:

from django.db.models import Avg
Employee.objects.values("dept").annotate(avg=Avg("salary").values("dept", "avg")

连表查询的分组：

SQL查询：

select dept.name,AVG(salary) from employee inner join dept on (employee.dept_id=dept.id) group by dept_id;

ORM查询：

from django.db.models import Avg
models.Dept.objects.annotate(avg=Avg("employee__salary")).values("name", "avg")

更多示例：

示例1：统计每一本书的作者个数

>>> book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author"))
>>> for obj in book_list:
...     print(obj.author_num)
...

示例2：统计出每个出版社买的最便宜的书的价格

>>> publisher_list = models.Publisher.objects.annotate(min_price=Min("book__price"))
>>> for obj in publisher_list:
...     print(obj.min_price)
...     
9.90
19.90

方法二：

>>> models.Book.objects.values("publisher__name").annotate(min_price=Min("price"))

示例3：统计不止一个作者的图书

>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).filter(author_num__gt=1)
]>

示例4：根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序

>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).order_by("author_num")
, , ]>

示例5：查询各个作者出的书的总价格

>>> models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum("book__price")).values("name", "sum_price")

6.F查询和Q查询

6.1F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。

示例1：

查询评论数大于收藏数的书籍

from django.db.models import F
models.Book.objects.filter(commnet_num__gt=F('keep_num'))

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。

models.Book.objects.filter(commnet_num__lt=F('keep_num')*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

models.Book.objects.all().update(price=F("price")+30)

引申：

如果要修改char字段咋办？

如：把所有书名后面加上(第一版)

>>> from django.db.models.functions import Concat
>>> from django.db.models import Value
>>> models.Book.objects.all().update(title=Concat(F("title"), Value("("), Value("第一版"), Value(")"))

6.2Q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。

示例1：

查询作者名是小仙女或小魔女的

models.Book.objects.filter(Q(authors__name="小仙女")|Q(authors__name="小魔女"))

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。

示例：查询作者名字是小仙女并且不是2018年出版的书的书名。

>>> models.Book.objects.filter(Q(author__name="小仙女") & ~Q(publish_date__year=2018)).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：查询出版年份是2017或2018，书名中带物语的所有书。

>>> models.Book.objects.filter(Q(publish_date__year=2018) | Q(publish_date__year=2017), title__icontains="物语")
, , ]>

7.事务

import os

if __name__ == '__main__':
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")
    import django
    django.setup()

    import datetime
    from app01 import models

    try:
        from django.db import transaction
        with transaction.atomic():
            new_publisher = models.Publisher.objects.create(name="火星出版社")
            models.Book.objects.create(title="橘子物语", publish_date=datetime.date.today(), publisher_id=10)  # 指定一个不存在的出版社id
    except Exception as e:
        print(str(e))

8.其他鲜为人知的操作（有个印象即可）

8.1Django ORM执行原生SQL

# extra
# 在QuerySet的基础上继续执行子语句
# extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)

# select和select_params是一组，where和params是一组，tables用来设置from哪个表
# 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'])

举个例子：
models.UserInfo.objects.extra(
                    select={'newid':'select count(1) from app01_usertype where id>%s'},
                    select_params=[1,],
                    where = ['age>%s'],
                    params=[18,],
                    order_by=['-age'],
                    tables=['app01_usertype']
                )
                """
                select 
                    app01_userinfo.id,
                    (select count(1) from app01_usertype where id>1) as newid
                from app01_userinfo,app01_usertype
                where 
                    app01_userinfo.age > 18
                order by 
                    app01_userinfo.age desc
                """


# 执行原生SQL
# 更高灵活度的方式执行原生SQL语句
# from django.db import connection, connections
# cursor = connection.cursor()  # cursor = connections['default'].cursor()
# cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
# row = cursor.fetchone()

8.2QuerySet方法大全

##################################################################
# PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET #
##################################################################

def all(self)
    # 获取所有的数据对象

def filter(self, *args, **kwargs)
    # 条件查询
    # 条件可以是：参数，字典，Q

def exclude(self, *args, **kwargs)
    # 条件查询
    # 条件可以是：参数，字典，Q

def select_related(self, *fields)
    性能相关：表之间进行join连表操作，一次性获取关联的数据。

    总结：
    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，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。

def prefetch_related(self, *lookups)
    性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。

    总结：
    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()的优化方式是分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。

def annotate(self, *args, **kwargs)
    # 用于实现聚合group by查询

    from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum

    v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id'))
    # SELECT u_id, COUNT(ui) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id

    v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id')).filter(uid__gt=1)
    # SELECT u_id, COUNT(ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1

    v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id',distinct=True)).filter(uid__gt=1)
    # SELECT u_id, COUNT( DISTINCT ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1

def distinct(self, *field_names)
    # 用于distinct去重
    models.UserInfo.objects.values('nid').distinct()
    # select distinct nid from userinfo

    注：只有在PostgreSQL中才能使用distinct进行去重

def order_by(self, *field_names)
    # 用于排序
    models.UserInfo.objects.all().order_by('-id','age')

def extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
    # 构造额外的查询条件或者映射，如：子查询

    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'])

 def reverse(self):
    # 倒序
    models.UserInfo.objects.all().order_by('-nid').reverse()
    # 注：如果存在order_by，reverse则是倒序，如果多个排序则一一倒序


 def defer(self, *fields):
    models.UserInfo.objects.defer('username','id')
    或
    models.UserInfo.objects.filter(...).defer('username','id')
    #映射中排除某列数据

 def only(self, *fields):
    #仅取某个表中的数据
     models.UserInfo.objects.only('username','id')
     或
     models.UserInfo.objects.filter(...).only('username','id')

 def using(self, alias):
     指定使用的数据库，参数为别名（setting中的设置）


##################################################
# PUBLIC METHODS THAT RETURN A QUERYSET SUBCLASS #
##################################################

def raw(self, raw_query, params=None, translations=None, using=None):
    # 执行原生SQL
    models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo')

    # 如果SQL是其他表时，必须将名字设置为当前UserInfo对象的主键列名
    models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from 其他表')

    # 为原生SQL设置参数
    models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from userinfo where nid>%s', params=[12,])

    # 将获取的到列名转换为指定列名
    name_map = {'first': 'first_name', 'last': 'last_name', 'bd': 'birth_date', 'pk': 'id'}
    Person.objects.raw('SELECT * FROM some_other_table', translations=name_map)

    # 指定数据库
    models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo', using="default")

    ################### 原生SQL ###################
    from django.db import connection, connections
    cursor = connection.cursor()  # cursor = connections['default'].cursor()
    cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
    row = cursor.fetchone() # fetchall()/fetchmany(..)


def values(self, *fields):
    # 获取每行数据为字典格式

def values_list(self, *fields, **kwargs):
    # 获取每行数据为元祖

def dates(self, field_name, kind, order='ASC'):
    # 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容
    # kind只能是："year"（年）, "month"（年-月）, "day"（年-月-日）
    # order只能是："ASC"  "DESC"
    # 并获取转换后的时间
        - year : 年-01-01
        - month: 年-月-01
        - day  : 年-月-日

    models.DatePlus.objects.dates('ctime','day','DESC')

def datetimes(self, field_name, kind, order='ASC', tzinfo=None):
    # 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容，将时间转换为指定时区时间
    # kind只能是 "year", "month", "day", "hour", "minute", "second"
    # order只能是："ASC"  "DESC"
    # tzinfo时区对象
    models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.UTC)
    models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai'))

    """
    pip3 install pytz
    import pytz
    pytz.all_timezones
    pytz.timezone(‘Asia/Shanghai’)
    """

def none(self):
    # 空QuerySet对象


####################################
# METHODS THAT DO DATABASE QUERIES #
####################################

def aggregate(self, *args, **kwargs):
   # 聚合函数，获取字典类型聚合结果
   from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum
   result = models.UserInfo.objects.aggregate(k=Count('u_id', distinct=True), n=Count('nid'))
   ===> {'k': 3, 'n': 4}

def count(self):
   # 获取个数

def get(self, *args, **kwargs):
   # 获取单个对象

def create(self, **kwargs):
   # 创建对象

def bulk_create(self, objs, batch_size=None):
    # 批量插入
    # batch_size表示一次插入的个数
    objs = [
        models.DDD(name='r11'),
        models.DDD(name='r22')
    ]
    models.DDD.objects.bulk_create(objs, 10)

def get_or_create(self, defaults=None, **kwargs):
    # 如果存在，则获取，否则，创建
    # defaults 指定创建时，其他字段的值
    obj, created = models.UserInfo.objects.get_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 2})

def update_or_create(self, defaults=None, **kwargs):
    # 如果存在，则更新，否则，创建
    # defaults 指定创建时或更新时的其他字段
    obj, created = models.UserInfo.objects.update_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 1})

def first(self):
   # 获取第一个

def last(self):
   # 获取最后一个

def in_bulk(self, id_list=None):
   # 根据主键ID进行查找
   id_list = [11,21,31]
   models.DDD.objects.in_bulk(id_list)

def delete(self):
   # 删除

def update(self, **kwargs):
    # 更新

def exists(self):
   # 是否有结果

9.Django终端打印SQL语句

在Django项目的settings.py文件中，在最后复制粘贴如下代码：

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console':{
            'level':'DEBUG',
            'class':'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'propagate': True,
            'level':'DEBUG',
        },
    }
}

即为你的Django项目配置上一个名为django.db.backends的logger实例即可查看翻译后的SQL语句。

10.在Python脚本中调用Django环境

import os

if __name__ == '__main__':
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")
    import django
    django.setup()

    from app01 import models

    books = models.Book.objects.all()
    print(books)