Django ORM—单表、连表操作

一. 单表操作

QuerySet数据类型

QuerySet与惰性机制

所谓惰性机制：Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一个QuerySet（查询结果集对象），它并不会马上执行sql，而是当调用QuerySet的时候才执行。

QuerySet特点

• 可迭代
• 可切片
• 惰性计算和缓存

def queryset(request):
    books=models.Book.objects.all()[:10]  # 切片 应用分页
    books = models.Book.objects.all()[::2]
    book= models.Book.objects.all()[6]    # 索引
    print(book.title)
    for obj in books:                     # 可迭代
        print(obj.title)
    # 惰性计算--->等于一个生成器，不应用books不会执行任何SQL操作
    books=models.Book.objects.all()          
    # query_set缓存机制1次数据库查询结果query_set都会对应一块缓存，再次使用该query_set时，不会发生新的SQL操作；
    # 这样减小了频繁操作数据库给数据库带来的压力;
    authors=models.Author.objects.all()
    for author in  authors:
        print(author.name)
    models.Author.objects.filter(id=1).update(name='张某')
    for author in  authors:
        print(author.name)
    # 但是有时候取出来的数据量太大会撑爆缓存，可以使用迭代器优雅得解决这个问题；
    models.Publish.objects.all().iterator()
    return HttpResponse('OK')

查询

双下划线应用

# 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")

# icontains大小写不敏感
models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") 
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)

进阶操作

extra,F,Q

# extra 过滤
#
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'])

# F	列字段操作
#
from django.db.models import F
models.Tb1.objects.update(num=F('num')+1)


# Q 条件查询
#
# 方式一：
Q(nid__gt=10)
Q(nid=8) | Q(nid__gt=10)
Q(Q(nid=8) | Q(nid__gt=10)) & Q(caption='root')
# 方式二：
con = Q()
q1 = Q()
q1.connector = 'OR'
q1.children.append(('id', 1))
q1.children.append(('id', 10))
q1.children.append(('id', 9))
q2 = Q()
q2.connector = 'OR'
q2.children.append(('c1', 1))
q2.children.append(('c1', 10))
q2.children.append(('c1', 9))
con.add(q1, 'AND')
con.add(q2, 'AND')
#
models.Tb1.objects.filter(con)


# 执行原生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()

二. 连表操作

我们在学习django中的orm的时候，我们可以把一对多，多对多，分为正向和反向查找两种方式。

正向查找：ForeignKey在 UserInfo表中，如果从UserInfo表开始向其他的表进行查询，这个就是正向操作，反之如果从UserType表去查询其他的表这个就是反向操作。

• 一对多：models.ForeignKey(其他表)
• 多对多：models.ManyToManyField(其他表)
• 一对一：models.OneToOneField(其他表)

正向连表操作总结：

所谓正、反向连表操作的认定无非是Foreign_Key字段在哪张表决定的，

Foreign_Key字段在哪张表就可以哪张表使用Foreign_Key字段连表，反之没有Foreign_Key字段就使用与其关联的 小写表名；

1对多：对象.外键.关联表字段，values(外键字段__关联表字段)

多对多：外键字段.all()

反向连表操作总结：

通过value、value_list、fifter 方式反向跨表：小写表名__关联表字段

通过对象的形式反向跨表：小写表名_set().all()

应用场景：

一对多：当一张表中创建一行数据时，有一个单选的下拉框（可以被重复选择）

例如：创建用户信息时候，需要选择一个用户类型【普通用户】【金牌用户】【铂金用户】等。

多对多：在某表中创建一行数据是，有一个可以多选的下拉框

例如：创建用户信息，需要为用户指定多个爱好

三. query_set API

方法名	                解释
filter()	        过滤查询对象。
exclude()	        排除满足条件的对象
annotate()	        使用聚合函数
order_by()	        对查询集进行排序
reverse()	        反向排序
distinct()	        对查询集去重
values()	        返回包含对象具体值的字典的QuerySet
values_list()	    与values()类似，只是返回的是元组而不是字典。
dates()	            根据日期获取查询集
datetimes()	        根据时间获取查询集
none()	            创建空的查询集
all()	            获取所有的对象
union()	            并集
intersection()	    交集
difference()	    差集
select_related()	附带查询关联对象
prefetch_related()	预先查询
extra()	            附加SQL查询
defer()	            不加载指定字段
only()	            只加载指定的字段
using()	            选择数据库
select_for_update()	锁住选择的对象，直到事务结束。
raw()	            接收一个原始的SQL查询