Django-model进阶

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Django-model进阶相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

目录

Django-model进阶

一 QuerySet对象

1.1可切片

使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句。

Entry.objects.all()[:5]      # (LIMIT 5)
Entry.objects.all()[5:10]    # (OFFSET 5 LIMIT 5)

不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。

1.2可迭代

articleList=models.Article.objects.all()

for article in articleList:
    print(article.title)

1.3惰性查询

查询集 是惰性执行的 —— 创建查询集不会带来任何数据库的访问。你可以将过滤器保持一整天，直到查询集 需要求值时，Django 才会真正运行这个查询。

queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database
 
print(queryResult) # hits database
 
for article in queryResult:
    print(article.title)    # hits database

一般来说，只有在“请求”查询集 的结果时才会到数据库中去获取它们。当你确实需要结果时，查询集 通过访问数据库来求值

1.4缓存机制

每个查询集都包含一个缓存来最小化对数据库的访问。理解它是如何工作的将让你编写最高效的代码。

在一个新创建的查询集中，缓存为空。首次对查询集进行求值 —— 同时发生数据库查询 ——Django 将保存查询的结果到查询集的缓存中并返回明确请求的结果（例如，如果正在迭代查询集，则返回下一个结果）。接下来对该查询集 的求值将重用缓存的结果。

请牢记这个缓存行为，因为对查询集使用不当的话，它会坑你的。例如，下面的语句创建两个查询集，对它们求值，然后扔掉它们：

print([a.title for a in models.Article.objects.all()])
print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()])

这意味着相同的数据库查询将执行两次，显然倍增了你的数据库负载。同时，还有可能两个结果列表并不包含相同的数据库记录，因为在两次请求期间有可能有Article被添加进来或删除掉。为了避免这个问题，只需保存查询集并重新使用它：

queryResult=models.Article.objects.all()
print([a.title for a in queryResult])
print([a.create_time for a in queryResult])

何时查询集不会被缓存?

查询集不会永远缓存它们的结果。当只对查询集的部分进行求值时会检查缓存， 如果这个部分不在缓存中，那么接下来查询返回的记录都将不会被缓存。所以，这意味着使用切片或索引来限制查询集将不会填充缓存。

例如，重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库：

queryset = Entry.objects.all()
print queryset[5] # Queries the database
print queryset[5] # Queries the database again

然而，如果已经对全部查询集求值过，则将检查缓存：

queryset = Entry.objects.all()
[entry for entry in queryset] # Queries the database
print queryset[5] # Uses cache
print queryset[5] # Uses cache

下面是一些其它例子，它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中：

[entry for entry in queryset]
bool(queryset)
entry in queryset
list(queryset)

注：简单地打印查询集不会填充缓存。

queryResult=models.Article.objects.all()
print(queryResult) #  hits database
print(queryResult) #  hits database

1.5 exists()与iterator()方法

exists：

简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些 数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据：

if queryResult.exists():
    #SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()
        print("exists...")

iterator:

当queryset非常巨大时，cache会成为问题。

处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统 进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法 来获取数据，处理完数据就将其丢弃。

objs = Book.objects.all().iterator()
# iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存
for obj in objs:
    print(obj.title)
#BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
for obj in objs:
    print(obj.title)

当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 #用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。

总结:

queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能 会造成额外的数据库查询。

二 中介模型

处理类似搭配 pizza 和 topping 这样简单的多对多关系时，使用标准的ManyToManyField 就可以了。但是，有时你可能需要关联数据到两个模型之间的关系上。

例如，有这样一个应用，它记录音乐家所属的音乐小组。我们可以用一个ManyToManyField 表示小组和成员之间的多对多关系。但是，有时你可能想知道更多成员关系的细节，比如成员是何时加入小组的。

对于这些情况，Django 允许你指定一个中介模型来定义多对多关系。 你可以将其他字段放在中介模型里面。源模型的ManyToManyField 字段将使用through 参数指向中介模型。对于上面的音乐小组的例子，代码如下：

from django.db import models
 
class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)
 
    def __str__(self):              # __unicode__ on Python 2
        return self.name
 
class Group(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)
    members = models.ManyToManyField(Person, through='Membership')
 
    def __str__(self):              # __unicode__ on Python 2
        return self.name
 
class Membership(models.Model):
    person = models.ForeignKey(Person)
    group = models.ForeignKey(Group)
    date_joined = models.DateField()
    invite_reason = models.CharField(max_length=64)

既然你已经设置好ManyToManyField 来使用中介模型（在这个例子中就是Membership），接下来你要开始创建多对多关系。你要做的就是创建中介模型的实例：

>>> ringo = Person.objects.create(name="Ringo Starr")
>>> paul = Person.objects.create(name="Paul McCartney")
>>> beatles = Group.objects.create(name="The Beatles")
>>> m1 = Membership(person=ringo, group=beatles,
...     date_joined=date(1962, 8, 16),
...     invite_reason="Needed a new drummer.")
>>> m1.save()
>>> beatles.members.all()
[<Person: Ringo Starr>]
>>> ringo.group_set.all()
[<Group: The Beatles>]
>>> m2 = Membership.objects.create(person=paul, group=beatles,
...     date_joined=date(1960, 8, 1),
...     invite_reason="Wanted to form a band.")
>>> beatles.members.all()
[<Person: Ringo Starr>, <Person: Paul McCartney>]

与普通的多对多字段不同，你不能使用add、 create和赋值语句（比如，beatles.members = [...]）来创建关系：

# THIS WILL NOT WORK
>>> beatles.members.add(john)
# NEITHER WILL THIS
>>> beatles.members.create(name="George Harrison")
# AND NEITHER WILL THIS
>>> beatles.members = [john, paul, ringo, george]

为什么不能这样做？ 这是因为你不能只创建 Person和 Group之间的关联关系，你还要指定 Membership模型中所需要的所有信息；而简单的add、create 和赋值语句是做不到这一点的。所以它们不能在使用中介模型的多对多关系中使用。此时，唯一的办法就是创建中介模型的实例。

remove()方法被禁用也是出于同样的原因。但是clear() 方法却是可用的。它可以清空某个实例所有的多对多关系：

>>> # Beatles have broken up
>>> beatles.members.clear()
>>> # Note that this deletes the intermediate model instances
>>> Membership.objects.all()
[]

三 查询优化

3.1表数据

class UserInfo(AbstractUser):
    """
    用户信息
    """
    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    nickname = models.CharField(verbose_name='昵称', max_length=32)
    telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name='手机号码')
    avatar = models.FileField(verbose_name='头像',upload_to = 'avatar/',default="/avatar/default.png")
    create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)
 
    fans = models.ManyToManyField(verbose_name='粉丝们',
                                  to='UserInfo',
                                  through='UserFans',
                                  related_name='f',
                                  through_fields=('user', 'follower'))
 
    def __str__(self):
        return self.username
 
class UserFans(models.Model):
    """
    互粉关系表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    user = models.ForeignKey(verbose_name='博主', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='users')
    follower = models.ForeignKey(verbose_name='粉丝', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='followers')
 
class Blog(models.Model):
 
    """
    博客信息
    """
    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(verbose_name='个人博客标题', max_length=64)
    site = models.CharField(verbose_name='个人博客后缀', max_length=32, unique=True)
    theme = models.CharField(verbose_name='博客主题', max_length=32)
    user = models.OneToOneField(to='UserInfo', to_field='nid')
    def __str__(self):
        return self.title
 
class Category(models.Model):
    """
    博主个人文章分类表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(verbose_name='分类标题', max_length=32)
 
    blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
 
class Article(models.Model):
 
    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='文章标题')
    desc = models.CharField(max_length=255, verbose_name='文章描述')
    read_count = models.IntegerField(default=0)
    comment_count= models.IntegerField(default=0)
    up_count = models.IntegerField(default=0)
    down_count = models.IntegerField(default=0)
    category = models.ForeignKey(verbose_name='文章类型', to='Category', to_field='nid', null=True)
    create_time = models.DateField(verbose_name='创建时间')
    blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
    tags = models.ManyToManyField(
        to="Tag",
        through='Article2Tag',
        through_fields=('article', 'tag'),
)
 
 
class ArticleDetail(models.Model):
    """
    文章详细表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    content = models.TextField(verbose_name='文章内容', )
 
    article = models.OneToOneField(verbose_name='所属文章', to='Article', to_field='nid')
 
 
class Comment(models.Model):
    """
    评论表
    """
    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    article = models.ForeignKey(verbose_name='评论文章', to='Article', to_field='nid')
    content = models.CharField(verbose_name='评论内容', max_length=255)
    create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)
 
    parent_comment = models.ForeignKey('self', blank=True, null=True, verbose_name='父级评论')
    user = models.ForeignKey(verbose_name='评论者', to='UserInfo', to_field='nid')
 
    up_count = models.IntegerField(default=0)
 
    def __str__(self):
        return self.content
 
class ArticleUpDown(models.Model):
    """
    点赞表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
    article = models.ForeignKey("Article", null=True)
    models.BooleanField(verbose_name='是否赞')
 
class CommentUp(models.Model):
    """
    点赞表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
    comment = models.ForeignKey("Comment", null=True)
 
 
class Tag(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(verbose_name='标签名称', max_length=32)
    blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
 
 
 
class Article2Tag(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    article = models.ForeignKey(verbose_name='文章', to="Article", to_field='nid')
    tag = models.ForeignKey(verbose_name='标签', to="Tag", to_field='nid')

3.2.1简单使用

对于一对一字段（OneToOneField）和外键字段（ForeignKey），可以使用select_related 来对QuerySet进行优化。

select_related 返回一个QuerySet，当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。

简单说，在对QuerySet使用select_related()函数后，Django会获取相应外键对应的对象，从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。

下面的例子解释了普通查询和select_related() 查询的区别。

查询id=2的文章的分类名称,下面是一个标准的查询：

# Hits the database.
article=models.Article.objects.get(nid=2)
 
# Hits the database again to get the related Blog object.
print(article.category.title)

'''
 
SELECT
    "blog_article"."nid",
    "blog_article"."title",
    "blog_article"."desc",
    "blog_article"."read_count",
    "blog_article"."comment_count",
    "blog_article"."up_count",
    "blog_article"."down_count",
    "blog_article"."category_id",
    "blog_article"."create_time",
     "blog_article"."blog_id",
     "blog_article"."article_type_id"
             FROM "blog_article"
             WHERE "blog_article"."nid" = 2; args=(2,)
 
SELECT
     "blog_category"."nid",
     "blog_category"."title",
     "blog_category"."blog_id"
              FROM "blog_category"
              WHERE "blog_category"."nid" = 4; args=(4,)
 
 
'''

如果我们使用select_related()函数：

articleList=models.Article.objects.select_related("category").all()
 
 
    for article_obj in articleList:
        #  Doesn't hit the database, because article_obj.category
        #  has been prepopulated in the previous query.
        #不再查询数据库，因为第一次查询，数据已经填充进去了
        print(article_obj.category.title)

SELECT
     "blog_article"."nid",
     "blog_article"."title",
     "blog_article"."desc",
     "blog_article"."read_count",
     "blog_article"."comment_count",
     "blog_article"."up_count",
     "blog_article"."down_count",
     "blog_article"."category_id",
     "blog_article"."create_time",
     "blog_article"."blog_id",
     "blog_article"."article_type_id",
 
     "blog_category"."nid",
     "blog_category"."title",
     "blog_category"."blog_id"
 
FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid");

3.2.2 多外键查询

这是针对category的外键查询，如果是另外一个外键呢？让我们一起看下：

article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1)
print(article.articledetail)

观察logging结果，发现依然需要查询两次，所以需要改为：

article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1)
print(article.articledetail)

或者：1.7以后支持链式操作

article=models.Article.objects
　　　　　　　　　　　　　.select_related("category")
　　　　　　　　　　　　　.select_related("articledetail")
　　　　　　　　　　　　　.get(nid=1)  # django 1.7 支持链式操作
print(article.articledetail)

SELECT
 
    "blog_article"."nid",
    "blog_article"."title",
    ......
 
    "blog_category"."nid",
    "blog_category"."title",
    "blog_category"."blog_id",
 
    "blog_articledetail"."nid",
    "blog_articledetail"."content",
    "blog_articledetail"."article_id"
 
   FROM "blog_article"
   LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid")
   LEFT OUTER JOIN "blog_articledetail" ON ("blog_article"."nid" = "blog_articledetail"."article_id")
   WHERE "blog_article"."nid" = 1; args=(1,)

3.2.3 深层查询

# 查询id=1的文章的用户姓名
 
    article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1)
    print(article.blog.user.username)

依然需要查询两次：

SELECT
    "blog_article"."nid",
    "blog_article"."title",
    ......
 
     "blog_blog"."nid",
     "blog_blog"."title",
 
   FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
   WHERE "blog_article"."nid" = 1;
 
 
 
 
SELECT
    "blog_userinfo"."password",
    "blog_userinfo"."last_login",
    ......
 
FROM "blog_userinfo"
WHERE "blog_userinfo"."nid" = 1;

这是因为第一次查询没有query到userInfo表，所以，修改如下：

article=models.Article.objects.select_related("blog__user").get(nid=1)
print(article.blog.user.username)

SELECT
 
"blog_article"."nid", "blog_article"."title",
......
 
 "blog_blog"."nid", "blog_blog"."title",
......
 
 "blog_userinfo"."password", "blog_userinfo"."last_login",
......
 
FROM "blog_article"
 
INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
 
INNER JOIN "blog_userinfo" ON ("blog_blog"."user_id" = "blog_userinfo"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1;

3.2.4 总结

  1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
  2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
  3. 可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。
  4. 没有指定的字段不会缓存，没有指定的深度不会缓存，如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。
  5. 也可以通过depth参数指定递归的深度，Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段，Django会再次进行SQL查询。
  6. 也接受无参数的调用，Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。
  7. Django >= 1.7，链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7，链式调用会导致前边的select_related失效，只保留最后一个。

对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。

prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似，都是为了减少SQL查询的数量，但是实现的方式不一样。后者是通过JOIN语句，在SQL查询内解决问题。但是对于多对多关系，使用SQL语句解决就显得有些不太明智，因为JOIN得到的表将会很长，会导致SQL语句运行时间的增加和内存占用的增加。若有n个对象，每个对象的多对多字段对应Mi条，就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。

prefetch_related()的解决方法是，分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。

# 查询所有文章关联的所有标签
    article_obj=models.Article.objects.all()
    for i in article_obj:
 
        print(i.tags.all())  #4篇文章: hits database 5

改为prefetch_related：

# 查询所有文章关联的所有标签
    article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all()
    for i in article_obj:
 
        print(i.tags.all())  #4篇文章: hits database 2

SELECT "blog_article"."nid",
               "blog_article"."title",
               ......
 
FROM "blog_article";
 
 
 
SELECT
  ("blog_article2tag"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id",
  "blog_tag"."nid",
  "blog_tag"."title",
  "blog_tag"."blog_id"
   FROM "blog_tag"
  INNER JOIN "blog_article2tag" ON ("blog_tag"."nid" = "blog_article2tag"."tag_id")
  WHERE "blog_article2tag"."article_id" IN (1, 2, 3, 4); 

def select_related(self, *fields)
     性能相关：表之间进行join连表操作，一次性获取关联的数据。
     model.tb.objects.all().select_related()
     model.tb.objects.all().select_related('外键字段')
     model.tb.objects.all().select_related('外键字段__外键字段')

def prefetch_related(self, *lookups)
    性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。
            # 获取所有用户表
            # 获取用户类型表where id in (用户表中的查到的所有用户ID)
            models.UserInfo.objects.prefetch_related('外键字段')



            from django.db.models import Count, Case, When, IntegerField
            Article.objects.annotate(
                numviews=Count(Case(
                    When(readership__what_time__lt=treshold, then=1),
                    output_field=CharField(),
                ))
            )

            students = Student.objects.all().annotate(num_excused_absences=models.Sum(
                models.Case(
                    models.When(absence__type='Excused', then=1),
                default=0,
                output_field=models.IntegerField()
            )))
  # 加select_related 主动做链表，相当于直接链表把数据全取出来了，
    # 不加：for循环几次，就再次查几次数据库
    # select_related('author_detail')参数是fk的字段，可能有多个外键，所以可以写多个
    ret=models.Author.objects.all().select_related('author_detail')
    for i in ret:
        print(i.author_detail.addr)
    ret = models.Author.objects.all()
    for i in ret:
        print(i.author_detail.addr)

#     用了fk,但是不做链表，做多次查询,把结果集都放到对象中
#     两次查询，相当于select * from author_detail where nid in [1,2]
    ret=models.Author.objects.all().prefetch_related('author_detail')
    for i in ret:
        print(i.author_detail.addr)
# 总结：数据量少，可以用select_related
#     数据量比较多用prefetch_related

四 extra

extra(select=None, where=None, params=None, 
      tables=None, order_by=None, select_params=None)

有些情况下，Django的查询语法难以简单的表达复杂的 WHERE 子句，对于这种情况, Django 提供了 extra() QuerySet修改机制 — 它能在 QuerySet生成的SQL从句中注入新子句

extra可以指定一个或多个 参数,例如 select, where or tables. 这些参数都不是必须的，但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做

4.1参数之select

The select 参数可以让你在 SELECT 从句中添加其他字段信息，它应该是一个字典，存放着属性名到 SQL 从句的映射。

queryResult=models.Article
　　　　　　　　　　　.objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})

结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值，表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.

练习：

# in sqlite:
    article_obj=models.Article.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(nid=1)
　　　　　　　　　　　　　　.extra(select={"standard_time":"strftime('%%Y-%%m-%%d',create_time)"})
　　　　　　　　　　　　　　.values("standard_time","nid","title")
    print(article_obj)
    # <QuerySet [{'title': 'MongoDb 入门教程', 'standard_time': '2017-09-03', 'nid': 1}]>

4.2参数之where / tables

您可以使用where定义显式SQL WHERE子句 - 也许执行非显式连接。您可以使用tables手动将表添加到SQL FROM子句。

where和tables都接受字符串列表。所有where参数均为“与”任何其他搜索条件。

举例来讲：

queryResult=models.Article
　　　　　　　　　　　.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])

extra, 额外查询条件以及相关表，排序
            
                models.UserInfo.objects.filter(id__gt=1)
                models.UserInfo.objects.all() 
                # id name age ut_id
            
            
                models.UserInfo.objects.extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
                # a. 映射
                    # select 
                    # select_params=None
                    # select 此处 from 表
                
                # b. 条件
                    # where=None
                    # params=None,
                    # select * from 表 where 此处
                
                # c. 表
                    # tables
                    # select * from 表,此处
                    
                # c. 排序
                    # order_by=None
                    # select * from 表 order by 此处
                
                
                models.UserInfo.objects.extra(
                    select={'newid':'select count(1) from app01_usertype where id>%s'},
                    select_params=[1,],
                    where = ['age>%s'],
                    params=[18,],
                    order_by=['-age'],
                    tables=['app01_usertype']
                )
                """
                select 
                    app01_userinfo.id,
                    (select count(1) from app01_usertype where id>1) as newid
                from app01_userinfo,app01_usertype
                where 
                    app01_userinfo.age > 18
                order by 
                    app01_userinfo.age desc
                """
                
                result = models.UserInfo.objects.filter(id__gt=1).extra(
                    where=['app01_userinfo.id < %s'],
                    params=[100,],
                    tables=['app01_usertype'],
                    order_by=['-app01_userinfo.id'],
                    select={'uid':1,'sw':"select count(1) from app01_userinfo"}
                )
                print(result.query)
                # SELECT (1) AS "uid", (select count(1) from app01_userinfo) AS "sw", "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."name", "app01_userinfo"."age", "app01_userinfo"."ut_id" FROM "app01_userinfo" , "app01_usertype" WHERE ("app01_userinfo"."id" > 1 AND (app01_userinfo.id < 100)) ORDER BY ("app01_userinfo".id) DESC
            

    # 在对象中加入字段
    ret=models.Author.objects.all().filter(nid__gt=1).extra(select={'n':'select count(*) from app01_book where nid>%s'},select_params=[1])
    print(ret[0].n)
    print(ret.query)
    # 给字段重命名
    ret=models.Author.objects.all().filter(author_detail__telephone=132234556).extra(select={'bb':"app01_authordatail.telephone"}).values('bb')
    print(ret)
    print(ret.query)

五 原生sql

条件假设:就拿博客园举例，我们写的博客并不是按照年月日来分档，而是按照年月来分的，而我们的DateField时间格式是年月日形式，也就是说我们需要对从数据库拿到的时间格式的数据再进行一次处理拿到我们想要的时间格式，这样的需求，Django是没有给我们提供方法的，需要我们自己去写处理语句了

# extra
# 在QuerySet的基础上继续执行子语句
# extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)

# select和select_params是一组，where和params是一组，tables用来设置from哪个表
# 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'])

举个例子：
models.UserInfo.objects.extra(
                    select={'newid':'select count(1) from app01_usertype where id>%s'},
                    select_params=[1,],
                    where = ['age>%s'],
                    params=[18,],
                    order_by=['-age'],
                    tables=['app01_usertype']
                )
                """
                select 
                    app01_userinfo.id,
                    (select count(1) from app01_usertype where id>1) as newid
                from app01_userinfo,app01_usertype
                where 
                    app01_userinfo.age > 18
                order by 
                    app01_userinfo.age desc
                """


# 执行原生SQL
# 更高灵活度的方式执行原生SQL语句
# 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()

QuerySet方法大全

几个比较重要的方法：

update()与save()的区别

两者都是对数据的修改保存操作，但是save()函数是将数据列的全部数据项全部重新写一遍，而update()则是针对修改的项进行针对的更新效率高耗时少

所以以后对数据的修改保存用update()

def select_related(self, *fields)
    性能相关：表之间进行join连表操作，一次性获取关联的数据。

    总结：
    1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
    2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。

def prefetch_related(self, *lookups)
    性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。

    总结：
    1. 对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。
    2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。
bulk_create批量插入数据

要求：一次性插入多条数据

data = ["".join([str(random.randint(65, 99)) for i in range(4)]) for j in range(100)]
obj_list = [models.A(name=i) for i in data]
models.A.objects.bulk_create(obj_list)
方法大全
##################################################################
# PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET #
##################################################################

def all(self)
    # 获取所有的数据对象

def filter(self, *args, **kwargs)
    # 条件查询
    # 条件可以是：参数，字典，Q

def exclude(self, *args, **kwargs)
    # 条件查询
    # 条件可以是：参数，字典，Q

def select_related(self, *fields)
    性能相关：表之间进行join连表操作，一次性获取关联的数据。

    总结：
    1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
    2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。

def prefetch_related(self, *lookups)
    性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。

    总结：
    1. 对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。
    2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。

def annotate(self, *args, **kwargs)
    # 用于实现聚合group by查询

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

    v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id'))
    # SELECT u_id, COUNT(ui) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id

    v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id')).filter(uid__gt=1)
    # SELECT u_id, COUNT(ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1

    v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id',distinct=True)).filter(uid__gt=1)
    # SELECT u_id, COUNT( DISTINCT ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1

def distinct(self, *field_names)
    # 用于distinct去重
    models.UserInfo.objects.values('nid').distinct()
    # select distinct nid from userinfo

    注：只有在PostgreSQL中才能使用distinct进行去重

def order_by(self, *field_names)
    # 用于排序
    models.UserInfo.objects.all().order_by('-id','age')

def extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
    # 构造额外的查询条件或者映射，如：子查询

    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'])

 def reverse(self):
    # 倒序
    models.UserInfo.objects.all().order_by('-nid').reverse()
    # 注：如果存在order_by，reverse则是倒序，如果多个排序则一一倒序


 def defer(self, *fields):
    models.UserInfo.objects.defer('username','id')
    或
    models.UserInfo.objects.filter(...).defer('username','id')
    #映射中排除某列数据

 def only(self, *fields):
    #仅取某个表中的数据
     models.UserInfo.objects.only('username','id')
     或
     models.UserInfo.objects.filter(...).only('username','id')

 def using(self, alias):
     指定使用的数据库，参数为别名（setting中的设置）


##################################################
# PUBLIC METHODS THAT RETURN A QUERYSET SUBCLASS #
##################################################

def raw(self, raw_query, params=None, translations=None, using=None):
    # 执行原生SQL
    models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo')

    # 如果SQL是其他表时，必须将名字设置为当前UserInfo对象的主键列名
    models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from 其他表')

    # 为原生SQL设置参数
    models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from userinfo where nid>%s', params=[12,])

    # 将获取的到列名转换为指定列名
    name_map = {'first': 'first_name', 'last': 'last_name', 'bd': 'birth_date', 'pk': 'id'}
    Person.objects.raw('SELECT * FROM some_other_table', translations=name_map)

    # 指定数据库
    models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo', using="default")

    ################### 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() # fetchall()/fetchmany(..)


def values(self, *fields):
    # 获取每行数据为字典格式

def values_list(self, *fields, **kwargs):
    # 获取每行数据为元祖

def dates(self, field_name, kind, order='ASC'):
    # 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容
    # kind只能是："year"（年）, "month"（年-月）, "day"（年-月-日）
    # order只能是："ASC"  "DESC"
    # 并获取转换后的时间
        - year : 年-01-01
        - month: 年-月-01
        - day  : 年-月-日

    models.DatePlus.objects.dates('ctime','day','DESC')

def datetimes(self, field_name, kind, order='ASC', tzinfo=None):
    # 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容，将时间转换为指定时区时间
    # kind只能是 "year", "month", "day", "hour", "minute", "second"
    # order只能是："ASC"  "DESC"
    # tzinfo时区对象
    models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.UTC)
    models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai'))

    """
    pip3 install pytz
    import pytz
    pytz.all_timezones
    pytz.timezone(‘Asia/Shanghai’)
    """

def none(self):
    # 空QuerySet对象


####################################
# METHODS THAT DO DATABASE QUERIES #
####################################

def aggregate(self, *args, **kwargs):
   # 聚合函数，获取字典类型聚合结果
   from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum
   result = models.UserInfo.objects.aggregate(k=Count('u_id', distinct=True), n=Count('nid'))
   ===> {'k': 3, 'n': 4}

def count(self):
   # 获取个数

def get(self, *args, **kwargs):
   # 获取单个对象

def create(self, **kwargs):
   # 创建对象

def bulk_create(self, objs, batch_size=None):
    # 批量插入
    # batch_size表示一次插入的个数
    objs = [
        models.DDD(name='r11'),
        models.DDD(name='r22')
    ]
    models.DDD.objects.bulk_create(objs, 10)

def get_or_create(self, defaults=None, **kwargs):
    # 如果存在，则获取，否则，创建
    # defaults 指定创建时，其他字段的值
    obj, created = models.UserInfo.objects.get_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 2})

def update_or_create(self, defaults=None, **kwargs):
    # 如果存在，则更新，否则，创建
    # defaults 指定创建时或更新时的其他字段
    obj, created = models.UserInfo.objects.update_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 1})

def first(self):
   # 获取第一个

def last(self):
   # 获取最后一个

def in_bulk(self, id_list=None):
   # 根据主键ID进行查找
   id_list = [11,21,31]
   models.DDD.objects.in_bulk(id_list)

def delete(self):
   # 删除

def update(self, **kwargs):
    # 更新

def exists(self):
   # 是否有结果

六 整体插入

创建对象时，尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如：

Entry.objects.bulk_create([
    Entry(headline="Python 3.0 Released"),
    Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])

...更优于：

Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")

注意该方法有很多注意事项，所以确保它适用于你的情况。

这也可以用在ManyToManyFields中，所以：

my_band.members.add(me, my_friend)

...更优于：

my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)

...其中Bands和Artists具有多对多关联。

七 事务操作

    # 事务操作
    from django.db import transaction
    with transaction.atomic():
        # 在该代码块中所写的orm语句 同属于一个事务
    # 缩进出来之后自动结束

八 defer和only

defer(‘id‘,‘name‘):取出对象，字段除了id和name都有
only(‘id‘,‘name‘):取的对象，只有id和name
如果点，依然能点出其它列，但是不要点了，因为取没有的列，会再次查询数据库

    ret=models.Author.objects.only('nid')
    for i in ret:
        # 查询不在的字段，会再次查询数据库，造成数据库压力大
        print(i.name)

以上是关于Django-model进阶的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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Atom编辑器入门到精通 Atom使用进阶

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Django,django-model翻译

Django-model基础