在日常的开发中,常常需要对多张数据表同时进行数据查询。多表查询需要在数据表之间建立表关系才能够实现。一对多或一对一的表关系是通过外键实现关联的,而多表查询分为正向查询和反向查询。
以歌手表、专辑表、单曲表查询为例子。
歌手与专辑为一对多关系;歌手和单曲为一对多关系;专辑和单曲为多对多关系;
表模型如下:
class Singler(BaseModel):
""" 歌手表模型 """
name = models.CharField(max_length=50)
first_letter = models.CharField(max_length=15, editable=False)
# 设置上传位置
portrait = models.ImageField(upload_to=upload_save_path)
birthday = models.DateField(default=date.today,blank=True)
height = models.IntegerField(default=0,blank=True)
weight = models.IntegerField(default=0,blank=True)
constellation = models.CharField(max_length=50)
english_name = models.CharField(max_length=50,default='-')
gender = models.IntegerField(choices=((0, '女'), (1, '男')),default=1)
country_name = models.CharField(max_length=50,default='-')
desc = models.TextField()
class Singe(BaseModel):
""" 单曲表 """
name = models.CharField(max_length=50)
duration = models.IntegerField(editable=False, default=0)
playnum = models.IntegerField(default=0, editable=False)
path = models.FileField(upload_to=upload_save_path)
lyric = models.FileField(upload_to=upload_save_path)
# 设置与歌手表关联外键 一对多外键设置在多的模型中
singler = models.ForeignKey("Singler",on_delete=models.CASCADE)
class Album(BaseModel):
""" 专辑表 """
name = models.CharField(max_length=50)
cover = models.ImageField(upload_to=upload_save_path)
desc = models.CharField(max_length=255)
single_num = models.IntegerField(default=0,editable=False)
langs = [
('国语', '国语'),
('普通话', '普通话'),
('英语', '英语'),
('日韩', '日韩')
]
single_lang = models.CharField(max_length=50,choices=langs,)
# 设置与歌手表关联外键 一对多
singler = models.ForeignKey("Singler",on_delete=models.CASCADE)
# 设置与单曲表关联外键 多对多
Singe = models.ManyToManyField('Singe')
通过singe模型关联外键singler获取关联歌手Singler信息,为正向查询。
代码如下:
info = Singe.objects.filter(id=1).first()
print('单曲信息:', info)
article = info.singler
print('歌手信息:', article)
效果:
通过歌手模型获取单曲相应记录,因为外键在单曲表模型中,
这样属于反向查询。
使用小写模型名_set方式查询。
代码如下
info = Singler.objects.filter(id=1).first()
print('歌手信息:', info)
song = info.singe_set.first()
print('一首单曲:', song)
songs = info.singe_set.all()
print('全部单曲:', songs)
需要对外键设置related_name为某个字符串,来进行关联查询。
singler = models.ForeignKey("Singler",
on_delete=models.CASCADE,related_name='singler_info')
视图代码如下:
info = Singler.objects.filter(id=1).first()
print('歌手信息:', info)
song = info.singler_info.first()
print('一首单曲:', song)
songs = info.singler_info.all()
print('全部单曲:', songs)
效果:
通过单曲表查询歌手名称是周杰伦的单曲和歌手信息。
代码如下:
info = Singe.objects.filter(singler__name='周杰伦').first()
print('单曲信息:', info)
article = info.singler
print('歌手信息:', article)
singler是关联外键,name是歌手表name字段,两者使用双下划连接;
singler是Singler模型在Singe模型中设置的外键。
效果:
通过歌手表查询歌曲名称获取歌手信息和单曲信息。
代码如下:
info = Singler.objects.filter(singler_info__name='告白气球').first()
print('歌手信息:', info)
song = info.singler_info.first()
print('单曲信息:', song)
singler_info是models.py中表模型外键设置的属性related_name='singler_info'。
通过单曲名称获取相应单曲的歌手信息,
之后通过参数singler_info反向获取模型Singe的数据。
效果:
无论是正向查询还是反向查询,它们在数据库里需要执行两次SQL查询,第一次是查询某张数据表的数据,再通过外键关联获取另一张数据表的数据信息。为了减少查询次数,提高查询效率,我们可以使用select_related或prefetch_related方法实现,该方法只需执行一次SQL查询就能实现多表查询。
select_related主要针对一对一和一对多关系进行优化,它是使用SQL的JOIN语句进行优化的,通过减少SQL查询的次数来进行优化和提高性能。
select_related方法,参数为字符串格式,以模型Singe为查询对象;
select_related使用INNER JOIN方式查询两个数据表;
查询模型Singe的字段singler和模型Singler的字段id;
select_related参数为singler为外键字段;
若要得到其他数据表的关联数据,则可用双下画线“__”连接字段名;
双下画线“__”连接字段名必须是外键字段名或外键字段related_name设置参数。
代码如下:
p = Singe.objects.select_related('getname').
values('id', 'name', 'duration', 'singler__name')
# # 查看SQL查询语句
print(p.query)
# 查看结果 为dict格式
print(p)
效果:
以模型Vocation为查询对象
select_related使用LEFT JOIN方式查询两个数据表
select_related的参数为related_name设置参数,属于关联表字段。
代码如下:
f = Singler.objects.select_related('getname').
values('id', 'name', 'getname__name')
# 查看SQL查询语句
print(f.query)
# 查看结果
print(f)
print('#'*100)
# 获取两个模型的数据,以模型Singler的singe_num大于1为查询条件
f = Singler.objects.select_related('getname').
filter(singe_num__gt=1).values('id', 'name', 'getname__name')
# 查看SQL查询语句
print(f.query)
# 获取查询结果集的首个元素的字段getname__name的值
print(f[0]['getname__name'])
效果:
prefetch_related和select_related的设计目的很相似,都是为了减少SQL查询的次数,但是实现的方式不一样。select_related是由SQL的JOIN语句实现的,但是对于多对多关系,使用select_related会增加数据查询时间和内存占用;而prefetch_related是分别查询每张数据表,然后由Python语法来处理它们之间的关系,因此对于多对多关系的查询,prefetch_related更有优势。
# 设置与单曲表关联外键 多对多
Singe = models.ManyToManyField(
'Singe',
verbose_name='单曲',
help_text='请选择单曲',
related_name='singe_info'
)
Album模型与Singe模型关系为多对多,也就是专辑可以添加多个单曲,单曲也可以加入多个专辑。查询单曲名称为告白气球的加入了哪些专辑。
代码如下:
s = Singe.objects.prefetch_related('singe_info').filter(name='告白气球').first()
print(s)
# # 根据外键字段singe获取当前数据的多对多或一对多关系
print(s.singe_info.all())
print('#'*100)
# 使用values_list获取联合查询数据
s = Singe.objects.prefetch_related('singe_info').filter(name='告白气球')\
.values_list('id', 'name', 'singe_info__name')
# 查看sql
print(s.query)
# 查看结果
print(s)
# 输出专辑名
print(s[0][2])
效果:
也可以通过raw方式,将查询条件使用原生SQL语法实现,
此方法需要依靠模型对象,在某程度上可防止SQL注入。
单曲表和歌手表联查,查询所有数据。
代码如下:
s1 = Singe.objects.raw('select * from player_singe as s
left join player_singler as a on s.singler_id = a.id')
print('查询结果')
print(s1)
for item in s1:
print(item)
效果:
单曲表和歌手表联查,查询单曲名称为‘告白气球’。
代码如下:
s = Singe.objects.raw('select * from player_singe as s left join
player_singler as a on s.singler_id = a.id where s.name = "告白气球"')
print('查询结果')
print(s.query)
print(s)
print(s[0])
效果:
execute执行SQL语句无须经过Django的ORM框架。借助第三方模块实现连接过程,如MySQL的mysqlclient模块和SQLite的sqlite3模块等,这些模块连接数据库之后,可通过游标的方式来执行SQL语句。很容易受到SQL注入攻击,需要自己做参数的验证和过滤操作。
代码如下:
from django.db import connection
cursor = connection.cursor()
# 执行SQL语句
cursor.execute('select * from player_singe as s left join
player_singler as a on s.singler_id = a.id')
# 读取第一行数据
print(cursor.fetchone())
# 读取所有数据
print(cursor.fetchall())
效果:
作为一个django使用的新手,在做练手项目中对联表查询感觉比较生疏,最近两天整理了一些连表查询应用场景和使用方法;以及无法使用django中ORM操作的原生查询,以备之后忘记用作参考使用。