第八章 Django框架——ORM介绍之多表操作

第八章 Django框架——ORM介绍之多表操作

 

一、创建模型

二、添加表记录

三、删除表记录

四、更新表记录

五、基于对象的跨表查询（子查询）

六、基于双下划线的跨表查询

七、聚合查询与分组查询

八、F查询与Q查询

 

一、创建模型

 以图书管理系统为例，如下图：

from django.db import models

# Create your models here.

class Publish(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    address = models.CharField(max_length=64)
    email = models.EmailField()

class Author(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    age = models.IntegerField
    author_detail = models.OneToOneField(to='AuthorDetail',to_field='nid')

class AuthorDetail(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    phone = models.CharField(max_length=32)
    email = models.EmailField()
    address = models.CharField(max_length=64)

class Book(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    price = models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)
    pub_date = models.DateField()
    publish = models.ForeignKey(to='Publish',to_field='nid')
    authors = models.ManyToManyField(to='Author')

注意事项：

① 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

②id 字段是自动添加的，可以不用设置id，下面语句可以省略

③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

 

④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 。

 

补充：

如果app里面的models文件放在文件夹内，需要在文件夹内的__init__.py内导入模块使用

如下图，test2和models1里面写models内容，在__init__.py内导入

 

二、添加表记录

1.一对一

方式一：先创建没有外键的数据，然后类的字段等于对象

方式二：直接给外键赋值（要加_id）

 

 

2.一对多

 方式一：先创建没有外键的数据，然后类的字段等于对象

方式二：直接给外键赋值（要加_id）

 

3.多对多

 方式一：添加关联关系add（外键id），传book.authors.add(1,2)

注意：

①add内的参数必须存在，否则会报错

②add方法没有返回值

方式二：add（对象，对象，对象），也可以add（*（对象，对象））

 

三、删除表记录

 1.一对一

默认级联删除，使用delete()

 

 2.一对多

remove　　解除指定的绑定关系

注意：

①要传参（对象或者id都行）

②可以传一个也可以多个remove（*（2,5））

 

没有返回值

clear　　　清空所有绑定关系，不用传参

没有返回值

 

 

四、更新表记录

set　　　　先清空记录，再往里添加记录

注意：

①set内必须放可迭代对象（可以是对象或者id）

 

没有返回值

 

五、基于对象的跨表查询（子查询）

 1.一对一

正向查询：按字段

反向查询：按表名小写

 

正向查询：

查询neymar的电话号码：

反向查询：

查询电话号码为123456789的作者：

 

 2.一对多

正向查询与反向查询

举例：

A表book（关联字段所在的表）　　B表publish（）

• 正向查询：　　A——>B　　关联字段在A表，从A表去查找B表
• 例如：从book内的publish_id去查找对应的publish内的信息（包括：出版社名字，地址等）
• 方法：按字段来查

 

• 反向查询：　　B——>A　　关联字段在A表，从B表去查找A表
• 例如：从出版社查对应的图书信息
• 方法：按表名小写_set来查

 

正向查询：

查询三国演义是哪个出版社的：

反向查询：

查询南京出版社有哪些书：

 

 3.多对多

正向查询与反向查询

举例：

A表book（关联字段所在的表）　　B表publish（）

• 正向查询：　　A——>B　　关联字段在A表，从A表去查找B表
• 例如：从book内的publish_id去查找对应的publish内的信息（包括：出版社名字，地址等）
• 方法：按字段来查

 

• 反向查询：　　B——>A　　关联字段在A表，从B表去查找A表
• 例如
• 方法：按表名小写_set来查

 

正向查询：

查询西游记所有作者：

 

反向查询：

 查询bale出过的所有书籍：

 

总结：

 

六、基于双下划线的跨表查询

1.一对一 

正向查询：按字段

反向查询：按表名

 

正向查询：

查询neymar的手机号

反向查询：

查询neymar的手机号

 

 

2.一对多

正向查询与反向查询

正向查询：按字段（publish__name）

反向查询：按表名（book__name）

 

正向查询：

查询黑龙江出版社出版过的书籍名称和价格

反向查询：

查询黑龙江出版社出版过的书籍名称和价格

 

3.多对多

正向查询与反向查询

正向查询：按字段

反向查询：按表名

 

正向查询：

查询neymar出过的所有书籍的名字和价格和作者的姓名和电话

反向查询：

查询neymar出过的所有书籍的名字和价格和作者的姓名和电话

 

 

总结：

 

综合练习：

查询手机号以12开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称

ret=Book.objects.filter(authors__authordatil__phone__startswith='12').values('name','publish__name')
    print(ret)
    ret=AuthorDetail.objects.filter(phone__startswith='12').values('author__book__name','author__book__publish__name')
    print(ret)
    ret=Author.objects.filter(authordatil__phone__startswith='12').values('book__name','book__publish__name')
    print(ret)
    ret=Publish.objects.filter(book__authors__authordatil__phone__startswith='12').values('name','book__name')
    print(ret)

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七、聚合查询与分组查询

 1.聚合查询

导入模块

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

语法

aggregate(*args, **kwargs)

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。

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：

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')}

# 查询所有书籍的平均价格
    from django.db.models import Avg,Count,Max,Min
    ret=Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
    # {'price__avg': 202.896}
    # 可以改名字
    ret=Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'))
    # 统计平均价格和最大价格
    ret=Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'),max_price=Max('price'))
    # 统计最小价格
    ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), min_price=Min('price'))
    # 统计个数和平均价格
    ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), max_price=Max('price'),count=Count('price'))
    ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), max_price=Max('price'),count=Count('nid'))
    print(ret)

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2.分组查询

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。　

小练习：

①统计每一本书作者的个数：

结果为

'name': '红楼梦', 'c': 3}, {'name': '西游记', 'c': 2}, {'name': '水浒传', 'c': 2}, {'name': '三国演义', 'c': 2}, {'name': 'java入门', 'c': 1}, {'name': 'python入门', 'c': 1}]>

②统计每一个出版社的最便宜的书

 

结果为

③统计每一本以py开头的书籍的作者个数

结果为

④统计不止一个作者的图书：（作者数量大于一）

结果为

⑤查询各个作者出的书的总价格

结果为

⑥查询每个出版社的名称和书籍个数

 

结果为

 

总结：

values在annotate前，代表group by的字段，在后，代表select出来的字段，不写values默认以基表做主键

filter在annotate前，代表where的内容，在后，代表having的内容

 

八、F查询与Q查询

 1.F查询

导入模块

from django.db.models import F,Q

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。

# 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：

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

 

 2.Q查询

导入模块

from django.db.models import F,Q

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='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。

bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="ney")|Q(authors__name="bale"))

等同于下面的SQL WHERE 子句：

WHERE name ="ney" OR name ="bale"

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

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：

bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017), title__icontains="python")

# 查询评论数大于阅读数的书籍
    from django.db.models import F,Q
    # select * from book where commit_num>read_num;
    # 这样肯定是不行的
    # Book.objects.filter(commit_num__gt=read_num)
    ret=Book.objects.filter(commit_num__gt=F('reat_num'))
    print(ret)
    # 把所有书籍的价格加10
    Book.objects.all().update(price=F('price')+10)
    # ----Q函数，描述一个与，或，非的关系
    # 查询名字叫红楼梦或者价格大于100的书
    ret=Book.objects.filter(Q(name='红楼梦')|Q(price__gt=100))
    print(ret)
    # 查询名字叫红楼梦和价格大于100的书
    ret = Book.objects.filter(Q(name='红楼梦') & Q(price__gt=100))
    print(ret)
    # # 等同于
    ret2=Book.objects.filter(name='红楼梦',price__gt=100)
    print(ret2)
    # 也可以Q套Q
    # 查询名字叫红楼梦和价格大于100  或者 nid大于2
    ret=Book.objects.filter((Q(name='红楼梦') & Q(price__gt=100))|Q(nid__gt=2))
    print(ret)
    # ----非
    ret=Book.objects.filter(~Q(name='红楼梦'))
    print(ret)
    # Q和键值对联合使用，但是键值对必须放在Q的后面(描述的是一个且的关系)
    # 查询名字不是红楼梦，并且价格大于100的书
    ret=Book.objects.filter(~Q(name='红楼梦'),price__gt=100)
    print(ret)

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转载于:https://www.cnblogs.com/neymargoal/p/9622995.html