1.查看 Django queryset 执行的 SQL
1. print str(Author.objects.all().query)
SELECT "blog_author"."id", "blog_author"."name", "blog_author"."qq", "blog_author"."addr", "blog_author"."email" FROM "blog_author"
简化一下，就是：SELECT id, name, qq, addr, email FROM blog_author;
2.values_list 获取元组形式结果
获取作者的 name 和 qq
In [6]: authors = Author.objects.values_list('name', 'qq')
In [7]: authors
Out[7]:
In [8]: list(authors)
Out[8]:
[(u'WeizhongTu', u'336643078'),
(u'twz915', u'915792575'),
(u'wangdachui', u'353506297'),
(u'xiaoming', u'004466315')]
如果只需要 1 个字段，可以指定 flat=True
In [9]: Author.objects.values_list('name', flat=True)
Out[9]:
In [10]: list(Author.objects.values_list('name', flat=True))
Out[10]: [u'WeizhongTu', u'twz915', u'wangdachui', u'xiaoming']
3. values 获取字典形式的结果
获取作者的 name 和 qq
In [13]: Author.objects.values('name', 'qq')
Out[13]:
In [14]: list(Author.objects.values('name', 'qq'))
Out[14]:
[{'name': u'WeizhongTu', 'qq': u'336643078'},
{'name': u'twz915', 'qq': u'915792575'},
{'name': u'wangdachui', 'qq': u'353506297'},
{'name': u'xiaoming', 'qq': u'004466315'}]
注意：
1. values_list 和 values 返回的并不是真正的 列表 或 字典，也是 queryset，他们也是 lazy evaluation 的（惰性评估，通俗地说，就是用的时候才真正的去数据库查）
2. 如果查询后没有使用，在数据库更新后再使用，你发现得到在是新内容！！！如果想要旧内容保持着，数据库更新后不要变，可以 list 一下
3. 如果只是遍历这些结果，没有必要 list 它们转成列表（浪费内存，数据量大的时候要更谨慎！！！）
4. extra 实现 别名，条件，排序等
extra 中可实现别名，条件，排序等，后面两个用 filter, exclude 一般都能实现，排序用 order_by 也能实现。我们主要看一下别名这个
比如 Author 中有 name， Tag 中有 name 我们想执行
SELECT name AS tag_name FROM blog_tag;
这样的语句，就可以用 select 来实现，如下：
In [44]: tags = Tag.objects.all().extra(select={'tag_name': 'name'})
In [45]: tags[0].name
Out[45]: u'Django'
In [46]: tags[0].tag_name
Out[46]: u'Django'
我们发现 name 和 tag_name 都可以使用，确认一下执行的 SQL
In [47]: Tag.objects.all().extra(select={'tag_name': 'name'}).query.__str__()
Out[47]: u'SELECT (name) AS "tag_name", "blog_tag"."id", "blog_tag"."name" FROM "blog_tag"'
我们发现查询的时候弄了两次 (name) AS "tag_name" 和 "blog_tag"."name"
如果我们只想其中一个能用，可以用 defer 排除掉原来的 name （后面有讲）
In [49]: Tag.objects.all().extra(select={'tag_name': 'name'}).defer('name').query.__str__()
Out[49]: u'SELECT (name) AS "tag_name", "blog_tag"."id" FROM "blog_tag"'
5.annotate:聚合 计数，求和，平均数等
1.计算一下每个作者的文章数（我们每个作者都导入的Article的篇数一样，所以下面的每个都一样）
Article.objects.all().values('author_id').annotate(count=Count('author')).values('author_id', 'count').query.__str__()
Out[67]: u'SELECT "blog_article"."author_id", COUNT("blog_article"."author_id") AS "count" FROM "blog_article" GROUP BY "blog_article"."author_id"'
简化一下SQL: SELECT author_id, COUNT(author_id) AS count FROM blog_article GROUP BY author_id
2.求一个作者的所有文章的得分(score)平均值
In [8]: Article.objects.values('author_id').annotate(avg_score=Avg('score')).values('author_id', 'avg_score').qu
...: ery.__str__()
Out[8]: u'SELECT "blog_article"."author_id", AVG("blog_article"."score") AS "avg_score" FROM "blog_article" GROUP BY "blog_article"."author_id"'
3.求一个作者所有文章的总分
执行的SQL
In [14]: Article.objects.values('author__name').annotate(sum_score=Sum('score')).values('author__name', 'sum_sco
...: re').query.__str__()
Out[14]: u'SELECT "blog_author"."name", SUM("blog_article"."score") AS "sum_score" FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_author" ON ("blog_article"."author_id" = "blog_author"."id") GROUP BY "blog_author"."name"'
Out[13]:
6. select_related 优化一对一，多对一查询
开始之前我们修改一个 settings.py 让Django打印出在数据库中执行的语句。
settings.py 尾部加上
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'handlers': {
'console': {
'class': 'logging.StreamHandler',
},
},
'loggers': {
'django.db.backends': {
'handlers': ['console'],
'level': 'DEBUG' if DEBUG else 'INFO',
},
},
}
这样当 DEBUG 为 True 的时候，我们可以看出 django 执行了什么 SQL 语句
In [2]: Author.objects.all()
Out[2]: (0.001) SELECT "blog_author"."id", "blog_author"."name", "blog_author"."qq", "blog_author"."addr", "blog_author"."email" FROM "blog_author" LIMIT 21; args=()
'out[2]'就是打出的 log。
In [13]: articles = Article.objects.all()[:10]
In [14]: a1 = articles[0] # 取第一篇
(0.000) SELECT "blog_article"."id", "blog_article"."title", "blog_article"."author_id", "blog_article"."content", "blog_article"."score" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()
In [15]: a1.title
Out[15]: u'Django \u6559\u7a0b_1'
In [16]: a1.author_id
Out[16]: 5
In [17]: a1.author.name # 再次查询了数据库，注意！！！
(0.000) SELECT "blog_author"."id", "blog_author"."name", "blog_author"."qq", "blog_author"."addr", "blog_author"."email" FROM "blog_author" WHERE "blog_author"."id" = 5; args=(5,)
Out[17]: u'zhen'
这样的话我们遍历查询结果的时候就会查询很多次数据库，能不能只查询一次，把作者的信息也查出来呢？
当然可以，这时就用到 select_related，我们的数据库设计的是一篇文章只能有一个作者，一个作者可以有多篇文章。
现在要查询文章的时候连同作者一起查询出来，“文章”和“作者”的关系就是多对一，换句说说，就是一篇文章只可能有一个作者。
In [18]: articles = Article.objects.all().select_related('author')[:10]
In [19]: a1 = articles[0] # 取第一篇
(0.000) SELECT "blog_article"."id", "blog_article"."title", "blog_article"."author_id", "blog_article"."content", "blog_article"."score", "blog_author"."id", "blog_author"."name", "blog_author"."qq", "blog_author"."addr", "blog_author"."email" FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_author" ON ("blog_article"."author_id" = "blog_author"."id") LIMIT 1; args=()
In [20]: a1.title
Out[20]: u'Django \u6559\u7a0b_1'
In [21]: a1.author.name # 嘻嘻，没有再次查询数据库！！
Out[21]: u'zhen'
7. prefetch_related 优化一对多，多对多查询
prefetch_related和 select_related 功能类似，但是实现不同。
select_related 是使用 SQL JOIN 一次性取出相关的内容。
prefetch_related 用于 一对多，多对多 的情况，这时 select_related 用不了，因为当前一条有好几条与之相关的内容。
prefetch_related是通过再执行一条额外的SQL语句，然后用 Python 把两次SQL查询的内容关联（joining)到一起
我们来看个例子，查询文章的同时，查询文章对应的标签。“文章”与“标签”是多对多的关系。
In [11]: articles = Article.objects.all().prefetch_related('tags')[:3]
In [12]: for a in articles:
...: print a.title, a.tags.all()
...:
(0.000) SELECT "blog_article"."id", "blog_article"."title", "blog_article"."author_id", "blog_article"."content", "blog_article"."score" FROM "blog_article" LIMIT 3; args=()
(0.000) SELECT ("blog_article_tags"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id", "blog_tag"."id", "blog_tag"."name" FROM "blog_tag" INNER JOIN "blog_article_tags" ON ("blog_tag"."id" = "blog_article_tags"."tag_id") WHERE "blog_article_tags"."article_id" IN (1, 2, 3); args=(1, 2, 3)
Django 教程_1 ]>
Django 教程_2 ]>
Django 教程_3 ]>
遍历查询的结果：
不用 prefetch_related 时
In [9]: articles = Article.objects.all()[:3]
In [10]: for a in articles:
...: print a.title, a.tags.all()
...:
(0.000) SELECT "blog_article"."id", "blog_article"."title", "blog_article"."author_id", "blog_article"."content", "blog_article"."score" FROM "blog_article" LIMIT 3; args=()
(0.000) SELECT "blog_tag"."id", "blog_tag"."name" FROM "blog_tag" INNER JOIN "blog_article_tags" ON ("blog_tag"."id" = "blog_article_tags"."tag_id") WHERE "blog_article_tags"."article_id" = 1 LIMIT 21; args=(1,)
Django 教程_1 ]>
(0.000) SELECT "blog_tag"."id", "blog_tag"."name" FROM "blog_tag" INNER JOIN "blog_article_tags" ON ("blog_tag"."id" = "blog_article_tags"."tag_id") WHERE "blog_article_tags"."article_id" = 2 LIMIT 21; args=(2,)
Django 教程_2 ]>
(0.000) SELECT "blog_tag"."id", "blog_tag"."name" FROM "blog_tag" INNER JOIN "blog_article_tags" ON ("blog_tag"."id" = "blog_article_tags"."tag_id") WHERE "blog_article_tags"."article_id" = 3 LIMIT 21; args=(3,)
Django 教程_3 ]>
8. defer 排除不需要的字段
在复杂的情况下，表中可能有些字段内容非常多，取出来转化成 Python 对象会占用大量的资源。
这时候可以用 defer 来排除这些字段，比如我们在文章列表页，只需要文章的标题和作者，没有必要把文章的内容也获取出来（因为会转换成python对象，浪费内存）
In [13]: Article.objects.all()
Out[13]: (0.000) SELECT "blog_article"."id", "blog_article"."title", "blog_article"."author_id", "blog_article"."content", "blog_article"."score" FROM "blog_article" LIMIT 21; args=()
# 注意这里没有查 content 字段了
In [14]: Article.objects.all().defer('content')
Out[14]: (0.000) SELECT "blog_article"."id", "blog_article"."title", "blog_article"."author_id", "blog_article"."score" FROM "blog_article" LIMIT 21; args=()
9. only 仅选择需要的字段
和 defer 相反，only 用于取出需要的字段，假如我们只需要查出 作者的名称
In [15]: Author.objects.all().only('name')
Out[15]: (0.000) SELECT "blog_author"."id", "blog_author"."name" FROM "blog_author" LIMIT 21; args=()
, , , , ]>
细心的同学会发现，我们让查 name ， id 也查了，这个 id 是 主键，能不能没有这个 id 呢？
试一下原生的 SQL 查询
In [26]: authors = Author.objects.raw('select name from blog_author limit 1')
In [27]: author = authors[0]
(0.000) select name from blog_author limit 1; args=()
---------------------------------------------------------------------------
InvalidQuery Traceback (most recent call last)
in ()
----> 1author = authors[0]
/usr/local/lib/python2.7/site-packages/django/db/models/query.pyc in __getitem__(self, k)
1275
1276 def __getitem__(self, k):
-> 1277 return list(self)[k]
1278
1279 @property
/usr/local/lib/python2.7/site-packages/django/db/models/query.pyc in __iter__(self)
1250 if skip:
1251 if self.model._meta.pk.attname in skip:
-> 1252 raise InvalidQuery('Raw query must include the primary key')
1253 model_cls = self.model
1254 fields =[self.model_fields.get(c)for c in self.columns]
InvalidQuery: Raw query must include the primary key
报错信息说 非法查询，原生SQL查询必须包含 主键！
再试试直接执行 SQL
tu@pro ~/zqxt $ python manage.py dbshell
SQLite version 3.14.0 2016-07-26 15:17:14
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> select name from blog_author limit 1;
WeizhongTu <--- 成功！！！
虽然直接执行SQL语句可以这样，但是 django queryset 不允许这样做，一般也不需要关心，反正 only 一定会取出你指定了的字段。
10. 自定义聚合功能
我们前面看到了 django.db.models 中有 Count, Avg, Sum 等，但是有一些没有的，比如 GROUP_CONCAT，它用来聚合时将符合某分组条件(group by)的不同的值，连到一起，作为整体返回。
新建一个文件 比如 my_aggregate.py
from django.db.models import Aggregate, CharField
class GroupConcat(Aggregate):
function = 'GROUP_CONCAT'
template = '%(function)s(%(distinct)s%(expressions)s%(ordering)s%(separator)s)'
def __init__(self, expression, distinct=False, ordering=None, separator=',', **extra):
super(GroupConcat, self).__init__(
expression,
distinct='DISTINCT ' if distinct else '',
ordering=' ORDER BY %s' % ordering if ordering is not None else '',
separator=' SEPARATOR "%s"' % separator,
output_field=CharField(),
**extra )
使用时先引入 GroupConcat 这个类，比如聚合后的错误日志记录有这些字段 time, level, info
我们想把 level, info 一样的 聚到到一起，按时间和发生次数倒序排列，并含有每次日志发生的时间。
ErrorLogModel.objects.values('level', 'info').annotate(
count=Count(1), time=GroupConcat('time', ordering='time DESC', separator=' | ')
).order_by('-time', '-count')
11.Model.objects.bulk_create() 更快更方便
#使用Model.objects.create()
for line in f:
title,content = line.split('****')
Blog.objects.create(title=title,content=content)
# 使用Model.objects.bulk_create()
BlogList = []
for line in f:
title,content = line.split('****')
blog = Blog(title=title,content=content)
BlogList.append(blog)
Blog.objects.bulk_create(BlogList)
由于Blog.objects.create()每保存一条就执行一次SQL，而bulk_create()是执行一条SQL存入多条数据，做会快很多！当然用列表解析代替 for 循环会更快！！
# 使用列表
BlogList = [Blog(title=line.split('****')[0], content=line.split('****')[1]) for line in f]
Blog.objects.bulk_create(BlogList)