django中的跨表查询梳理

Posted 2021-10-24 oden

1.前言

    最近在写一个小项目，里面主要涉及的就是表与表之间复杂的关系。当真正开发起来的时候，才发现自己对复杂的表关系间的查询有点混乱，趁着这几天的时间，重新梳理了一下。

2.概念

在开始之前，先明确几个基础概念：

正向查询：关联字段所在的表查询其关联表叫正向查询

反向查询：未写关联字段的表查询其关联表叫反向查询

# 书籍表
class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    publish = models.ForeignKey(to='Publish')
    def __str__(self):
        return self.t_name

# 出版社表    
class Publish(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    def __str__(self):
        return self.t_name
    
# 根据书籍表，查询其出版社，叫正向查询

# 根据出版社，查询书籍，叫反向查询

3.一对多

• 正向查询（按字段）

book_obj=Book.objects.filter(pk=1).first()      # 拿到书籍为1对对象

publish_name = book_obj.publish.name            # 根据字段查询

• 反向查询（按表名）

# 查询a出版社出版的书籍

book_list = Publish.book_set.all()      # queryset对象

4.多对多

• 正向查询（按字段）

author_list = Book.objects.filter(pk=1).first().author.all()

# 多对多的关系，一本书查出来的作者可能是多个，所以一定是一个queryset对象

• 反向查询（按表名）

Author.objects.filter(pk=1).first().book_set.all()

# 多对多的关系，一作者查出来的书可能是多本，所以一定是一个queryset对象

注意：在ForeignKey()和ManyToManyField()可以设置related_name的值来赋值FOO_set

class Book(model.Model):
    publish = ForeignKey(Book, related_name='bookList')

# 查询
Publish.objects.filter(pk=1).first().bookList.all()

5.基于双下划线的查询

    django还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系，它能自动确认SQL JOIN 联系。要做跨关系查询，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的model 为止，同样的，正向查询按字段，反向查询按表名小写。

• 一对多

# 查询a出版社出版的书的名字(name)和数量(num)       正向查询，按字段

Book.objects.filter(publish__name='a出版社').values_list('naem','num')

# 查询a出版社出版的书的名字(name)和数量(num)       反向查询，按字段

Publish.objects.filter(name='a出版社').
                        values_lsit('book__name','book_num')
    
# 其实本质是一样的，就是sql语句的select from的表不同而已

• 多对多

# 查询a作者的书的名字(name)和数量(num)      正向查询，按字段

Book.objects.filter(author__name='a').values_list('naem','num')

# 查询a出版社出版的书的名字(name)和数量(num)       反向查询，按字段

Author.objects.filter(name='a').
                        values_lsit('book__name','book_num')

6.分组查询

    annotate()为调用QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值，本质就是将关联的表用sql语句中的join成一张表，再按单表查询的方法进行操作。

7.django中的F查询和Q查询

    在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。而现实的需求中往往会有两个字段的值做比较这样的需求，django给我们提供了这两种查询方法。

• F()

# 查询评论数大于收藏数的书籍
 from django.db.models import F
    
 Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))

# 将每本书的价格提高30
Book.objects.all().update(price=F("price")+30)　

• Q()

bookList=Book.objects.filter(Q(author__name="a")|Q(author__name="b"))

8.总结

    数据的操作，往往是项目中的关键一步，理清楚数据间的关系和查询方法，更有助于程序的开发。