系列文章目录

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• 系列文章目录
• 一、ORM常用字段及参数
• • 1. 字段类型
  • 2. 字段通用参数
  • 3. `choices`参数的基本用法
• 二、单表操作
• • 1. 增删改查
  • 2. 双下划线查询（Field查询）：
  • 3. 主键 (`pk`) 查询快捷方式
• 三、外键字段的增、删、改
• • 1. 一对多和一对一模型
  • 2. 多对多模型
• 四、多表查询
• • 1. 子查询（基于对象的跨表查询）
  • 2. 联表查询（基于双下划线的跨表查询）
• 五、聚合查询
• 六、分组查询
• 七、F查询与Q查询
• 八、多对多模型的三种建表方式
• 九、数据库查询优化

一、ORM常用字段及参数

1. 字段类型

• AutoField：

  数字类型字段，会自动增长。通常由ORM自动添加，用来充当主键。不需要我们手动添加。

• BooleanField：

  布尔类型字段，默认为None。传入布尔值True或False，会在数据库内保存为1或0。

• CharField：

  字符串类型的字段，适用于较小的字符串。对于大量的文本，应该使用 TextField。

  一个必须的参数：

  max_length，指定该字段的最大长度，单位为字符。

• DateField：

  日期字段。

  两个可选的参数：

  • auto_now=布尔值：在每次save()对象时，将该字段的值设置为当前日期，对update()没有效果；

  • auto_now_add=布尔值：只在第一次创建对象时，将该字段设置为当前日期。

  auto_now_add、auto_now 和 default 参数是相互排斥的，只能传入一个。

• DateTimeField：

  日期和时间字段，多了时间部分，其他与DateField一样。

• DecimalField：

  固定精度的十进制数字段，

  两个必须的参数：

  • max_digits：数字的总位数；
  • decimal_places：小数所占的位数。

• EmailField：

  属于CharField，但它会检查值是否是有效的电子邮件地址。

• FileField：

  文件上传字段。

  一个可选参数：upload_to='路径'，它会将文件保存到该路径下，并将文件的路径信息保存到数据库。

• IntegerField：

  整数类型字段，范围从 -2147483648 到 2147483647。

• TextField：

  一个文本字段，没有字数限制。

• 外键字段：

  参考之前的文章：传送门

更多字段类型参考官方文档：传送门

2. 字段通用参数

• null=布尔值：

  字段是否可以为空。

• unique=布尔值：

  字段的值是否唯一。

• db_index=布尔值：

  如果db_index=True，则代表着为此字段设置索引。

• default=默认值：

  为该字段设置默认值。

• max_length=正整数：

  字段值的最大字符数。

• primary_key=布尔值：

  是否设置当前字段为主键。

3. choices参数的基本用法

choices参数，用来指定一个序列。这个序列实现写好了一些选项和说明，目的是让用户选择我们写好的选项，以便规范用户输入和优化性能。

• 基本语法：

  选项是什么类型，字段就选择什么类型。

  选项不在选项序列中，只要与字段类型符合就可以保存。

  选项序列 = (
      (选项值, '选项别名'),
      ……
  )
  
  字段名 = models.字段类型(choices=选项序列)
  

  比如：

  class User(models.Model):
      GENDER_CHOICES = (
          (1, '男'),
          (2, '女'),
          (3, '保密')
      )
  
      gender = models.IntergerField(choices=GENDER_CHOICES)
  

• 获取选项别名：

  对象.get_字段名_display()
  

  比如：

  print(user_obj.get_gender_display())
  # 打印：男
  

  获取选项别名时，如果保存的选项不在选项序列中，那么get_字段名_display()会返回保存的选项值。

更多字段参数参考官方文档：传送门

二、单表操作

1. 增删改查

• 新增：

  方法一：

  模型类名.object.create(属性=值,……)
  

  方法二：

  对象 = 模型类名(属性=值,……)  # 生成对象
  对象.save()  # 保存到数据库
  

• 查询：

  查询集也称查询结果集、QuerySet，表示从数据库中获取的对象集合，它可以包含0个，1个或者多个对象（记录）。

  以下方法若非特殊说明，均返回一个查询集：

  • 查询全部对象：

    模型类名.object.all()
    

  • 查询满足条件的对象：

    模型类名.object.filter(条件)
    

  • 查询单个对象：

    模型类名.object.get(条件)
    

    直接返回对象。如果没有满足查询条件的结果， get()会抛出一个 DoesNotExist 异常。如果有多个记录满足 get()的查询条件时，会抛出 MultipleObjectsReturned异常。

  • 返回查询集匹配的第一个对象：

    模型类名.object.first()
    

    如果没有匹配的对象，则返回 None

  • 与first()同理，但返回查询集的最后一个对象：

    模型类名.object.last()
    

  • 以类似列表套字典的形式，返回查询到的所有对象：

    模型类名.object.filter(条件).values()
    # 或者查询所有对象
    模型类名.object.values()
    

    一个对象就对应一个字典，键为属性名，值为属性值。

    如果只想查询某些字段的值，则可以将属性名传入values()。

  • 以类似列表套元组的形式，返回查询到的所有对象：

    模型类名.object.filter(条件).values_list()
    模型类名.object.values_list()
    

  • 去重：

    模型类名.object.all(条件).distinct()
    

    注意：要在查询集中将主键排除，然后再去重 。因为只有所有字段都一样，才会被distinct()判定为重复。

  • 排序：

    模型类名.object.filter(条件).order_by('字段1', '字段2'……)
    

    先按1排序，再按2排序。默认为升序，加-改为降序。

  • 反转顺序：

    模型类名.object.filter(条件).order_by('字段1', '字段2'……).reverse()
    

    只有有序的数据才能反转。

  • 返回一个整数，表示查询到的对象数量：

    模型类名.object.count()
    

  • 返回不符合条件的对象，返回值为查询集：

    模型类名.object.exclude(条件)
    

  • 判断对象是否存在，返回布尔值：

    模型类名.object.filter(条件).exists()
    

  上述这些查询方法，只要返回值是queryset对象，就可以紧接着链式调用（一个方法后面紧接着调用另一个方法）其他方法。

• 删除：

  模型类名.object.filter(属性=值,……).delete()
  

• 修改：

  方法一：

  查询集.update(属性=值,……)
  

  update()会修改查询集中的所有记录。

  方法二：

  模型类对象.属性 = 值
  模型类对象.save()
  

  上述方法二，在修改字段值的时候，会将所有字段（包括没有修改过的字段）都更新一遍。因此，当记录的字段非常多的时候，效率会十分低。

2. 双下划线查询（Field查询）：

双下划线查询在官方文档中被称为Field查找，是指定 SQL WHERE 子句的方法。它们被指定为 filter()、exclude() 和 get() 方法的关键字参数。

比如：查询年龄大于35岁的记录，可以在字段名age后面跟一个__gt=值：

filter(age__gt=35)

其他常用的有：

• 大于：__gt=值

• 小于：__lt=值

• 大于等于： __gte=值

• 小于等于：__lte=值

• 字段值在1、2、3中的所有记录：__in=[1,2,3]

• 字段值在18到35之间的所有记录，包括18和35：__range=[18, 35]

• 名字包含“n”的，区分大小写：name__contains='n'

• 名字包含“n”的，不区分大小写：name__icontains='n'

• 是否为null：__isnull

• h开头：__startswith='h'

• h结尾：__endswith='h'

• 时间字段在3月的记录： __month='3'

  • 年：__year
  • 月：__day
  • 日：__week_day

• 字段命名：

  由于多下划线在django中有专门的用途，所以字段名称不能包含连续的多个下划线。

3. 主键 (pk) 查询快捷方式

出于方便的目的，Django 提供了一种 pk 查询快捷方式，使用 pk 就可以表示主键 “primary key”。

假设在 Blog 模型中，主键是 id 字段，则下面这 3 个语句是等效的:

Blog.objects.get(id__exact=14)
Blog.objects.get(id=14)
Blog.objects.get(pk=14)

pk 的使用并不仅限于 __exact 查询，任何的查询项都能接在 pk 后面，执行对模型主键的查询:

# 查找主键值为1、4、7的
Blog.objects.filter(pk__in=[1,4,7])

# 查找主键值大于14的
Blog.objects.filter(pk__gt=14)

三、外键字段的增、删、改

1. 一对多和一对一模型

注意：外键定义在多的一方！

• 新增：

  第一种：直接写关联模型的主键值，但外键字段的名称必须是数据库中的真实名称，而不是定义时写的名称。

  比如：外键定义的名称为publisher，而在数据库中，该字段的名称为publisher_id。

模型类.objects.create(数据库中的外键字段名称=被参照表的主键字段,……)
```

第二种：写一个关联对象，此时，就可以用在模型类中定义的名称了。

```python
模型类.objects.create(外键字段名称=关联对象,……)
```

• 删除：

  模型类.objects.filter(条件).delete()
  

• 修改：

  和新增类似，既可以传主键值，也可以传对象。

  模型类.objects.filter(条件).update(数据库中的外键字段名称=被参照表的主键字段,……)
  

  传对象：

  模型类.objects.filter(条件).update(外键字段名称=关联对象,……)
  

2. 多对多模型

多对多模型外键的修改，其实就是在修改连接表。要访问连接表，就要通过定义了外键的模型对象来访问：对象.外键，在此基础上进行修改。

• 新增：

  对象.外键.add(关联对象的主键或关联对象,……)
  

• 删除：

  对象.外键.remove(关联对象的主键或关联对象,……)
  

• 修改：

  set()方法必须传可迭代对象。

  对象.外键.set([关联对象的主键或关联对象,……])
  

  内部原理是先删除后新增。

• 清空：

  对象.外键.clear()  # 括号内不要写任何东西
  

四、多表查询

• 正、反向查询的概念：

  看外键字段在哪一方定义。假设外键在A中定义，则A查B为正向查询，B查A反向查询。

1. 子查询（基于对象的跨表查询）

• 正向查询：

  获取关联对象时，直接通过外键字段进行获取：

  关联对象 = 定义了外键的对象.外键.all()  # all()看情况加
  

  注意：如果查询到的关联对象有多个，此时就需要通过all()方法获取。

• 反向查询：

  获取关联对象时，通过全小写模型类名_set进行获取，此处的模型类就是定义了外键的模型类。比如模型类名为Book，则应该写book_set：

  定义了外键的对象 = 关联对象.全小写模型类名_set.all()  # all()看情况加
  

2. 联表查询（基于双下划线的跨表查询）

• 正向查询：

  通过外键__关联模型的字段（注意是双下划线）来获取关联对象的字段：

  模型类.objetcs.filter(条件).values('外键__关联模型的字段',……)
  

• 反向查询：

  通过全小写模型类名__字段获取关联模型的字段，模型类就是外键所关联的模型类。

  模型类.objects.filter(条件).values('全小写模型类名__字段')
  

• 注意：

  联表查询语句可以当作条件使用。

  联表查询语句可以连续写多个，如：外键__关联模型的字段外键__字段。

五、聚合查询

# 导入需要的聚合函数
from django.db.models import Max, Min, Sum, Count, Avg

模型类.objects.aggregate(别名1=聚合函数1('字段'), 别名2=聚合函数2('字段'),……)

• aggregate()的返回值为dict类型，其中键是根据字段名和聚合函数而自动生成的，有别名就使用别名；值是计算出来的结果。

• 别名是可选的。

• 比如，查询书籍中的最高价：

  Book.objects.all().aggregate(high_price=Max('price'))
  # 返回：{'high_price': 184.35}
  

以上是聚合函数单独使用时的语法，需要在aggregate()方法中使用。而实际上，聚合查询通常都是配合下面的分组查询进行使用。

六、分组查询

在MySQL中，分组之后默认只能获取到分组的依据字段，其他字段都不能直接获取。所以，在必要的情况下，需要修改MySQL的严格模式。

# 统计每一本书的作者
Book.objects.annotate(zuozheshu=Count('author')).values('title','zuozheshu')


# 统计每个出版社最便宜的书的价格
publisher.objects.annotate(zuipianyi=('book__price')).values('publisher_name','zuipianyi')

七、F查询与Q查询

• F查询：

  F查询用来直接获取表中某个字段的值。

  from django.db.models import F
  
  # 查询销售量大于库存数量的书籍
  Book.objects.filter(sales_volume__gt(F('inventory')))
  
  # 将书的价格提升10块
  Book.objects.update(price=F('price') + 10)  # 不支持字符串的拼接
  

  如果需要拼接字符串，则：

  from django.db.models import F, Value
  from django.db.models.functions import Concat
  
  # 在书名后面追加“真滴好”
  Book.objects.update(title=Concat(F('title'), Value('真滴好')))
  

• Q查询：

  Q查询可以使用&（逻辑与），|（逻辑或），~（逻辑非）。

  # 查询销售量小于100或价格小于500的书籍
  Book.objects.filter(~Q(sales_volume__gt=100)|Q(price__lt=500))  # ~和__gt组合，表示小于
  

  Q查询也支持以字符串形式传入field查询：

  # 创建Q对象
  q = Q()
  
  # 给Q对象追加条件
  # 销售量小于100，价格小于500
  q.children.append(('sales_volume__gt', 100), ('price__lt', 500))
  
  # 查询销售量小于100且价格小于500的书籍
  Book.objects.filter(q)
  

  默认情况下，多个条件是and关系，如果需要修改，则需要在查询语句之前添加：

  q.connector = 'or'  # 改为or关系
  

八、多对多模型的三种建表方式

我们已经学过一种多对多模型的建表方法，但是它有很多限制。因此，我们需要其他方法来进行弥补。

• 方法一：

  我们之前学过的，使用ManyToManyField()字段创建。

  class Book(models.Model):
      author = models.ManyToManyField(to='Author')
      ……
  

  优点：简单方便，可以使用django提供的各种方法。

  缺点：不能直接操作连接表，且连接表不能扩展其他字段。

• 方法二（不推荐）：

  不使用ManyToManyField()字段，自己创建连接表。

  class BookAuthor(models.Model):
      book = models.ForeignKey(to='Book')
      author = models.ForeignKey(to='Author')
      ……
  

  优点：连接表可以按照我们的意愿随意修改。

  缺点：不能使用django提供的各种方法。

• 方法三：

  还是使用ManyToManyField()字段，但是使用参数指定连接表和字段。

  class Book(models.Model):
      author = models.ManyToManyField(to='Author', 
                         through='BookAuthor',  # 指定连接表
                         through_fields=('book', 'author'))  # 指定字段
      ……
      
      
  class BookAuthor(models.Model):
      book = models.ForeignKey(to='Book')
      author = models.ForeignKey(to='Author')
      ……
  

  注意：由于ManyToManyField()字段定义在Book模型类，所以，through_fields的元组参数的第一个元素为'book'。这个顺序不能搞错！

  优点：可以使用django提供的部分方法；能够自由扩展连接表。

  缺点：代码比较繁琐，不能使用add、set、remove、clear方法。

九、数据库查询优化

• QuerySet 是惰性的：

  QuerySet 是惰性的，创建 QuerySet并不会引发任何数据库活动。Django 只会在 QuerySet 中的对象被使用时，才会执行实际的数据库操作。

• 模型类.objects.defer('字段',……)：

  如果某张表有很多字段，但其中一部分字段不确定是否会用到或者根本用不到的时候，就可以用defer()方法，将它们从检索目标中排除，以优化性能。

  defer()内指定的字段，不会被django从数据库中检索出来。这些字段在被访问时，需要从数据库中查询。

  注意：传入主键字段不会生效。

• 模型类.objects.only('字段',……)：

  与defer()正好相反，django只会从数据库中检索出在only()内指定的字段。

• 模型类.objects.select_related(外键字段)：

  select_related()会将外键字段所关联的记录也一块查询出来，合并成一条记录保存到查询集中。其内部使用的是内连接INNER JOIN语句。

  外键字段只能放一对多关系和一对一关系的外键字段，不能放多对多关系的外键字段。

  可以通过双下划线__的方法，连续查询多个关联的表：

  模型类.objects.select_related(外键字段1__外键字段2__外键字段3……)
  
  

• 模型类.objects.prefetch_related(外键字段)：

  prefetch_related()的作用和select_related()一样，只不过前者内部使用的是子查询的方法，查询次数比后者多一次，并且还支持多对多的关系模型。

标签：__,django2.2,objects,对象,模型,外键,查询,详解
来源： https://blog.csdn.net/qq_39330486/article/details/120604691