模型层之多表操作

创建模型

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)。

模型层之多表操作_第1张图片

为了存储出版社的邮箱,地址,在 Book 表后面加字段

模型层之多表操作_第2张图片

这样会有大量重复的数据,浪费空间

一对多:一个出版社对应多本书(关联信息建在多的一方,也就是 Book 表中)

模型层之多表操作_第3张图片

一旦确定表关系是一对多,在多对应的表中创建关联字段

多对多:一本书有多个作者,一个作者出多本书

模型层之多表操作_第4张图片

一旦确定表关系是多对多,创建第三张关系表(中间表,中间表就三个字段,自己的 id,书籍 id 和作者 id)

一对一:对作者详细信息的扩展

模型层之多表操作_第5张图片

一旦确定是一对一的关系,在两张表中的任意一张表中建立关联字段+Unique

在 models 创建如下模型

from django.db import models

# Create your models here.

class Book(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(max_length=32, null=True)
    price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
    # 一对多的关系一旦确立,关联关系写在多的一方
    # on_delete:级联删除
    publish = models.ForeignKey(to='Publish', to_field='nid', on_delete=models.CASCADE)
    # 多对多的关系需要创建第三张表(自动创建第三张表)
    authors = models.ManyToManyField(to='Author')

    def __str__(self):
        return self.title

class Author(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    age = models.IntegerField()
    # unique=True 唯一性约束
    author_detail = models.OneToOneField(to='AuthorDetail', to_field='nid', on_delete=models.CASCADE)
    # author_detail = models.ForeignKey(to='AuthorDatail',to_field='nid',unique=True,on_delete=models.CASCADE)

class AuthorDetail(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    phone = models.CharField(max_length=16, unique=True)
    addr = models.CharField(max_length=16)


class Publish(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    city = models.CharField(max_length=32)
    # EmailField :邮箱格式,EmailField用在admin中
    email = models.EmailField()

生成的表如下:

模型层之多表操作_第6张图片

添加表记录

一对多

# 方式一:
publish_obj = models.Book.objects.get(nid=1)
book_obj = models.Book.objects.create(name="图解HTTP", price="49", publish_date="2014-11-12", publish=publish_obj)
  
# 方式二,推荐:
book_obj = models.Book.objects.create(name="图解HTTP", price="49", publish_date="2014-11-12", publish_id=1)

多对多

# 当前生成的书籍对象
book_obj = models.Book.objects.create(name="图解HTTP", price="49", publish_date="2014-11-12", publish_id=1)
# 为书籍绑定的作者对象
author_obj1 = models.Author.objects.filter(name="上野宣").first()
author_obj2 = models.Author.objects.filter(name="于均良").first()
# 绑定多对多关系,即向关系表book_authors中添加纪录
book_obj.authors.add(author_obj1, author_obj2)
# 或者
book_obj.authors.add(1, 2)
# 方式二
# 当前生成的书籍对象
book_obj = models.Book.objects.create(name="C Primer Plus", price="60", publish_date="2005-2-12", publish_id=1)
# 绑定多对多关系
book_obj.authors.add(*[3, 4])
# 解除绑定
book_obj = models.Book.objects.filter(nid=2).first()    # 找到book的id为2的书
book_obj.authors.remove(2)  # 解除作者id为2的绑定关系
book_obj.authors.clear()    # 解除所有作者的绑定关系
# 解除再绑定:清空所有的绑定关系,再设置一个
book_obj.authors.clear()
book_obj.authors.add(1)
# 另一种方法
book_obj.set(1) # 等同于上面的两步操作

基于对象的跨表查询

  • 正向:关联关系在当前表中,从当前表去另一个表
  • 反向:关联关系不在当前表中,从当前表去另一个表

一对一查询

正向查询按字段

# 查询上野宣作者的地址
shangyexuan = models.Author.objects.filter(name="上野宣").first()
print(shangyexuan.author_detail.addr)

反向查询按表名小写

# 查询地址是日本的作者名字
address = models.AuthorDetail.objects.filter(addr="日本").first()
# address.author是作者对象
print(address.author.name)

一对多查询

正向查询按字段:正向查询只会查出一个

# 查询《图解HTTP》这本书的出版社名字
book_obj = models.Book.objects.filter(title="图解HTTP").first()
print(book_obj.publish.name)

反向查询按表名小写_set.all():返回结果是 queryset 对象

# 查询人民邮电出版社出版的所有书
publish_obj = models.Publish.objects.filter(name="人民邮电出版社").first()
books = publish_obj.book_set.all()  
for book in books:
    print(book.title)

all() 拿出的是所有书的 queryset 对象,还可以进一步筛选

# 查询人民邮电出版社出版的书名以“IP”结尾的书
publish_obj = models.Publish.objects.filter(name="人民邮电出版社").first()
books = publish_obj.book_set.all().filter(title__endswith="IP")
for book in books:
    print(book.title)

多对多查询

正向查询按字段.all():正向查询一定会查出多个

# 查询《图解HTTP》这本书的所有作者
book_obj = models.Book.objects.filter(title="图解HTTP").first()
authors = book_obj.authors.all()
for author in authors:
    print(author.name)

反向查询按表名小写_set.all():返回结果是 queryset 对象

# 查询上野宣写的所有书
author_obj = models.Author.objects.filter(name="上野宣").first()
books = author_obj.book_set.all()
for book in books:
    print(book.title)

基于双下划线的跨表查询

一对一查询

# 查询上野宣作者的地址
ret = models.Author.objects.filter(name="上野宣").values("author_detail__addr")
print(ret)
# 查询地址是日本的作者名字
ret = models.AuthorDetail.objects.filter(addr="日本").values('author__name')
print(ret)

一对多查询

# 查询《图解HTTP》这本书的出版社名字
ret = models.Book.objects.filter(title="图解HTTP").values('publish__name')
print(ret)
# 查询人民邮电出版社出版的所有书的名字
ret = models.Publish.objects.filter(name="人民邮电出版社").values('book__title')
print(ret)

多对多查询

# 查询《图解HTTP》这本书的所有作者
ret = models.Book.objects.filter(title="图解HTTP").values('authors__name')
print(ret)
# 查询上野宣写的所有书
ret = models.Author.objects.filter(name="上野宣").values('book__title')
print(ret)
# 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
# 方式一:
ret = models.Book.objects.filter(publish__name="人民邮电出版社").values('title', 'authors__name')

# 方式二
ret = ret = models.Publish.objects.filter(name="人民邮电出版社").values('book__title', 'book__authors__name')

不管跨了多少张表,它们的查询效率都是一样的。因为 ORM 中,无论是多少张表,都是先把这些表连接起来,再去进行查询。可以使用 print(ret.query) 查看 SQL 语句:

模型层之多表操作_第7张图片

补充:

  • related_name:反向查询时,如果定义了 related_name,则用 related_name 替换表名,例如:
publish = models.ForeignKey(to='Publish', to_field='nid', on_delete=models.CASCADE, related_name='bookList')
# 查询人民邮电出版社出版过的所有书籍的名字和价格(一对多)
# 反向查询不再按表名book,而是 related_name:bookList

ret = Publish.objects.filter(name="人民邮电出版社").values('bookList__title', 'bookList__price')
  • related_query_name:反向查询时,如果定义了 related_query_name,则用 related_query_name 替换字段名
  • 不建议替换修改

聚合查询

aggregate(*args, **kwargs)

# 计算所有图书的平均价格
from django.db.models import Avg
ret = models.Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
print(ret)      # {'price__avg': 59.0}

aggregate()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。如果想要为聚合值指定一个名称,可以向聚合子句提供它。

ret = models.Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
print(ret)      # {'average_price': 59.0}

可以向 aggregate() 子句中添加多个参数

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

ret = models.Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
# {'price__avg': 59.0, 'price__max': Decimal('89.00'), 'price__min': Decimal('29.00')}

分组查询

annotate(*args, **kwargs)

# 统计每一本书作者个数
book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count('authors'))
for book in book_list:
    print(book.title, str(book.author_num)+'个作者')
# 或者   
book_list = models.Book.objects.annotate(author_num=Count("authors")).values('title', 'author_num')
print(book_list)
# 统计每一个出版社的最便宜的书
ret = models.Publish.objects.annotate(cheap_book=Min("book__price")).values('book__title', 'book__price')
print(ret)
# 统计每一本以图解开头的书籍的作者个数
ret = models.Book.objects.filter(title__startswith="图解").annotate(author_num=Count("authors")).values('title', 'author_num')
print(ret)
# 统计不止一个作者的图书
ret = models.Book.objects.annotate(author_num=Count("authors")).filter(author_num__gt=1).values('title', 'author_num')
print(ret)
# 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序
ret = models.Book.objects.annotate(author_num=Count("authors")).order_by('author_num').values('title', 'author_num')
print(ret)

F查询

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。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。

首先将 Book 表中添加两条字段:

class Book(models.Model):
    # ...
    # 阅读数
    read_num = models.IntegerField(default=0)
    # 评论数
    commit_num = models.IntegerField(default=0)
    # ...

然后再进行相关查询:

from django.db.models import F, Q

# 把《图解HTTP》这本书的评论数加1
ret = models.Book.objects.filter(title="图解HTTP").update(commit_num=F('commit_num')+1)
# 查询评论数大于阅读数的书籍
ret = models.Book.objects.filter(commit_num__gt=F('read_num')).values('title', 'commit_num', 'read_num')
print(ret)

Q查询

filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行 AND 操作的。 如果需要执行更复杂的查询(例如 OR 语句),可以使用 Q 查询。

# 查询书名为《图解HTTP》或价格为29的书籍
ret = models.Book.objects.filter(Q(title='图解HTTP') | Q(price=29)).values('title')
print(ret)

Q 查询可以使用 &| 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。

上面的查询等同于 SQL 语句:

mysql> select app01_book.title from app01_book where(app01_book.title="图解HTTP" or app01_book.price=29);
+-----------------+
| title           |
+-----------------+
| 图解HTTP        |
| 追风筝的人       |
+-----------------+
2 rows in set (0.00 sec)

Q 对象可以使用 ~ 操作符取反,查询函数也可以混合使用 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:

# 查询名字不是追风筝的人,并且价格大于50的书
ret = models.Book.objects.filter(~Q(title='追风筝的人'), price__gt=50).values('title')
print(ret)

外键补充

在实际开发中,外键通常不用

  • 约束性太强
  • 查询效率会变低
  • db_constraint=False , 这样写在 orm 创建表的时候,外键就没了

建立外键约束,包括 unique,都是为了不写脏数据

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