ORM

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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ORM相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

ORM概念

对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。

简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。

ORM在业务逻辑层和数据库层之间充当了桥梁的作用。

ORM由来

让我们从O/R开始。字母O起源于"对象"(Object),而R则来自于"关系"(Relational)。

几乎所有的软件开发过程中都会涉及到对象和关系数据库。在用户层面和业务逻辑层面，我们是面向对象的。当对象的信息发生变化的时候，我们就需要把对象的信息保存在关系数据库中。

按照之前的方式来进行开发就会出现程序员会在自己的业务逻辑代码中夹杂很多SQL语句用来增加、读取、修改、删除相关数据，而这些代码通常都是重复的。

ORM的优势

ORM解决的主要问题是对象和关系的映射。它通常把一个类和一个表一一对应，类的每个实例对应表中的一条记录，类的每个属性对应表中的每个字段。 

ORM提供了对数据库的映射，不用直接编写SQL代码，只需像操作对象一样从数据库操作数据。

让软件开发人员专注于业务逻辑的处理，提高了开发效率。

ORM的劣势

ORM的缺点是会在一定程度上牺牲程序的执行效率。

ORM用多了SQL语句就不会写了，关系数据库相关技能退化...

ORM总结

ORM只是一种工具，工具确实能解决一些重复，简单的劳动。这是不可否认的。

但我们不能指望某个工具能一劳永逸地解决所有问题，一些特殊问题还是需要特殊处理的。

但是在整个软件开发过程中需要特殊处理的情况应该都是很少的，否则所谓的工具也就失去了它存在的意义

Django中的ORM

Django项目使用mysql数据库

1. 在Django项目的settings.py文件中，配置数据库连接信息：

技术图片
DATABASES = {
    "default": {
        "ENGINE": "django.db.backends.mysql",
        "NAME": "你的数据库名称",  # 需要自己手动创建数据库
        "USER": "数据库用户名",
        "PASSWORD": "数据库密码",
        "HOST": "数据库IP",
        "POST": 3306
    }
}

2. 在Django项目的__init__.py文件中写如下代码，告诉Django使用pymysql模块连接MySQL数据库:

import pymysql

pymysql.install_as_MySQLdb()

 

Model

在Django中model是你数据的单一、明确的信息来源。它包含了你存储的数据的重要字段和行为。通常，一个模型（model）映射到一个数据库表，

基本情况：

  • 每个模型都是一个Python类，它是django.db.models.Model的子类。
  • 模型的每个属性都代表一个数据库字段。
  • 综上所述，Django为您提供了一个自动生成的数据库访问API

技术图片

 

一些说明：

  • 表myapp_person的名称是自动生成的，如果你要自定义表名，需要在model的Meta类中指定 db_table 参数，强烈建议使用小写表名，特别是使用MySQL作为后端数据库时。
  • id字段是自动添加的，如果你想要指定自定义主键，只需在其中一个字段中指定 primary_key=True 即可。如果Django发现你已经明确地设置了Field.primary_key，它将不会添加自动ID列。
  • 本示例中的CREATE TABLE SQL使用PostgreSQL语法进行格式化，但值得注意的是，Django会根据配置文件中指定的数据库后端类型来生成相应的SQL语句。
  • Django支持MySQL5.5及更高版本。

 

AutoField(Field)
        - int自增列，必须填入参数 primary_key=True

    BigAutoField(AutoField)
        - bigint自增列，必须填入参数 primary_key=True

        注：当model中如果没有自增列，则自动会创建一个列名为id的列
        from django.db import models

        class UserInfo(models.Model):
            # 自动创建一个列名为id的且为自增的整数列
            username = models.CharField(max_length=32)

        class Group(models.Model):
            # 自定义自增列
            nid = models.AutoField(primary_key=True)
            name = models.CharField(max_length=32)

    SmallIntegerField(IntegerField):
        - 小整数 -32768 ～ 32767

    PositiveSmallIntegerField(PositiveIntegerRelDbTypeMixin, IntegerField)
        - 正小整数 0 ～ 32767
    IntegerField(Field)
        - 整数列(有符号的) -2147483648 ～ 2147483647

    PositiveIntegerField(PositiveIntegerRelDbTypeMixin, IntegerField)
        - 正整数 0 ～ 2147483647

    BigIntegerField(IntegerField):
        - 长整型(有符号的) -9223372036854775808 ～ 9223372036854775807

    BooleanField(Field)
        - 布尔值类型

    NullBooleanField(Field):
        - 可以为空的布尔值

    CharField(Field)
        - 字符类型
        - 必须提供max_length参数， max_length表示字符长度

    TextField(Field)
        - 文本类型

    EmailField(CharField)：
        - 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证机制

    IPAddressField(Field)
        - 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证 IPV4 机制

    GenericIPAddressField(Field)
        - 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证 Ipv4和Ipv6
        - 参数：
            protocol，用于指定Ipv4或Ipv6， ‘both‘,"ipv4","ipv6"
            unpack_ipv4， 如果指定为True，则输入::ffff:192.0.2.1时候，可解析为192.0.2.1，开启此功能，需要protocol="both"

    URLField(CharField)
        - 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证 URL

    SlugField(CharField)
        - 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证支持 字母、数字、下划线、连接符（减号）

    CommaSeparatedIntegerField(CharField)
        - 字符串类型，格式必须为逗号分割的数字

    UUIDField(Field)
        - 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供对UUID格式的验证

    FilePathField(Field)
        - 字符串，Django Admin以及ModelForm中提供读取文件夹下文件的功能
        - 参数：
                path,                      文件夹路径
                match=None,                正则匹配
                recursive=False,           递归下面的文件夹
                allow_files=True,          允许文件
                allow_folders=False,       允许文件夹

    FileField(Field)
        - 字符串，路径保存在数据库，文件上传到指定目录
        - 参数：
            upload_to = ""      上传文件的保存路径
            storage = None      存储组件，默认django.core.files.storage.FileSystemStorage

    ImageField(FileField)
        - 字符串，路径保存在数据库，文件上传到指定目录
        - 参数：
            upload_to = ""      上传文件的保存路径
            storage = None      存储组件，默认django.core.files.storage.FileSystemStorage
            width_field=None,   上传图片的高度保存的数据库字段名（字符串）
            height_field=None   上传图片的宽度保存的数据库字段名（字符串）

    DateTimeField(DateField)
        - 日期+时间格式 YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ]

    DateField(DateTimeCheckMixin, Field)
        - 日期格式      YYYY-MM-DD

    TimeField(DateTimeCheckMixin, Field)
        - 时间格式      HH:MM[:ss[.uuuuuu]]

    DurationField(Field)
        - 长整数，时间间隔，数据库中按照bigint存储，ORM中获取的值为datetime.timedelta类型

    FloatField(Field)
        - 浮点型

    DecimalField(Field)
        - 10进制小数
        - 参数：
            max_digits，小数总长度
            decimal_places，小数位长度

    BinaryField(Field)
        - 二进制类型

　

　附ORM字段与数据库实际字段的对应关系

技术图片
技术图片
对应关系：
    ‘AutoField‘: ‘integer AUTO_INCREMENT‘,
    ‘BigAutoField‘: ‘bigint AUTO_INCREMENT‘,
    ‘BinaryField‘: ‘longblob‘,
    ‘BooleanField‘: ‘bool‘,
    ‘CharField‘: ‘varchar(%(max_length)s)‘,
    ‘CommaSeparatedIntegerField‘: ‘varchar(%(max_length)s)‘,
    ‘DateField‘: ‘date‘,
    ‘DateTimeField‘: ‘datetime‘,
    ‘DecimalField‘: ‘numeric(%(max_digits)s, %(decimal_places)s)‘,
    ‘DurationField‘: ‘bigint‘,
    ‘FileField‘: ‘varchar(%(max_length)s)‘,
    ‘FilePathField‘: ‘varchar(%(max_length)s)‘,
    ‘FloatField‘: ‘double precision‘,
    ‘IntegerField‘: ‘integer‘,
    ‘BigIntegerField‘: ‘bigint‘,
    ‘IPAddressField‘: ‘char(15)‘,
    ‘GenericIPAddressField‘: ‘char(39)‘,
    ‘NullBooleanField‘: ‘bool‘,
    ‘OneToOneField‘: ‘integer‘,
    ‘PositiveIntegerField‘: ‘integer UNSIGNED‘,
    ‘PositiveSmallIntegerField‘: ‘smallint UNSIGNED‘,
    ‘SlugField‘: ‘varchar(%(max_length)s)‘,
    ‘SmallIntegerField‘: ‘smallint‘,
    ‘TextField‘: ‘longtext‘,
    ‘TimeField‘: ‘time‘,
    ‘UUIDField‘: ‘char(32)‘,

 

 

如果db_index=True 则代表着为此字段设置数据库索引。

 

DatetimeField、DateField、TimeField这个三个时间字段，都可以设置如下属性。

auto_now_add

配置auto_now_add=True，创建数据记录的时候会把当前时间添加到数据库。

auto_now

配置上auto_now=True，每次更新数据记录的时候会更新该字段。

 

关系字段

ForeignKey

外键类型在ORM中用来表示外键关联关系，一般把ForeignKey字段设置在 ‘一对多‘中‘多‘的一方。

ForeignKey可以和其他表做关联关系同时也可以和自身做关联关系。

字段参数

to

设置要关联的表

to_field

设置要关联的表的字段

related_name

反向操作时，使用的字段名，用于代替原反向查询时的‘表名_set‘。

例如：

class Classes(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)

class Student(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    theclass = models.ForeignKey(to="Classes")

当我们要查询某个班级关联的所有学生（反向查询）时，我们会这么写：

models.Classes.objects.first().student_set.all()

当我们在ForeignKey字段中添加了参数 related_name 后，

class Student(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    theclass = models.ForeignKey(to="Classes", related_name="students")

当我们要查询某个班级关联的所有学生（反向查询）时，我们会这么写：

models.Classes.objects.first().students.all()

related_query_name

反向查询操作时，使用的连接前缀，用于替换表名。

on_delete

当删除关联表中的数据时，当前表与其关联的行的行为。

models.CASCADE
删除关联数据，与之关联也删除


models.DO_NOTHING
删除关联数据，引发错误IntegrityError


models.PROTECT
删除关联数据，引发错误ProtectedError


models.SET_NULL
删除关联数据，与之关联的值设置为null（前提FK字段需要设置为可空）


models.SET_DEFAULT
删除关联数据，与之关联的值设置为默认值（前提FK字段需要设置默认值）


models.SET

删除关联数据，
a. 与之关联的值设置为指定值，设置：models.SET(值)
b. 与之关联的值设置为可执行对象的返回值，设置：models.SET(可执行对象)

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def func():
    return 10

class MyModel(models.Model):
    user = models.ForeignKey(
        to="User",
        to_field="id"，
        on_delete=models.SET(func)
    )
技术图片

db_constraint

是否在数据库中创建外键约束，默认为True。

OneToOneField

一对一字段。

通常一对一字段用来扩展已有字段。

示例

一对一的关联关系多用在当一张表的不同字段查询频次差距过大的情况下，将本可以存储在一张表的字段拆开放置在两张表中，然后将两张表建立一对一的关联关系。

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    info = models.OneToOneField(to=‘AuthorInfo‘)
    

class AuthorInfo(models.Model):
    phone = models.CharField(max_length=11)
    email = models.EmailField()

　

字段参数

to

设置要关联的表。

to_field

设置要关联的字段。

on_delete

同ForeignKey字段。

 

ManyToManyField

用于表示多对多的关联关系。在数据库中通过第三张表来建立关联关系。

字段参数

to

设置要关联的表

related_name

同ForeignKey字段。

related_query_name

同ForeignKey字段。

symmetrical

仅用于多对多自关联时，指定内部是否创建反向操作的字段。默认为True。

举个例子：

class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=16)
    friends = models.ManyToManyField("self")

此时，person对象就没有person_set属性。

class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=16)
    friends = models.ManyToManyField("self", symmetrical=False)

此时，person对象现在就可以使用person_set属性进行反向查询。

through

在使用ManyToManyField字段时，Django将自动生成一张表来管理多对多的关联关系。

但我们也可以手动创建第三张表来管理多对多关系，此时就需要通过through来指定第三张表的表名。

through_fields

设置关联的字段。

db_table

默认创建第三张表时，数据库中表的名称。

多对多关联关系的三种方式 

方式一：自行创建第三张表

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class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32, verbose_name="书名")


class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, verbose_name="作者姓名")


# 自己创建第三张表，分别通过外键关联书和作者
class Author2Book(models.Model):
    author = models.ForeignKey(to="Author")
    book = models.ForeignKey(to="Book")

    class Meta:
        unique_together = ("author", "book")
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方式二：通过ManyToManyField自动创建第三张表

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class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32, verbose_name="书名")


# 通过ORM自带的ManyToManyField自动创建第三张表
class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, verbose_name="作者姓名")
    books = models.ManyToManyField(to="Book", related_name="authors")
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方式三：设置ManyTomanyField并指定自行创建的第三张表

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class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32, verbose_name="书名")


# 自己创建第三张表，并通过ManyToManyField指定关联
class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, verbose_name="作者姓名")
    books = models.ManyToManyField(to="Book", through="Author2Book", through_fields=("author", "book"))
    # through_fields接受一个2元组（‘field1‘，‘field2‘）：
    # 其中field1是定义ManyToManyField的模型外键的名（author），field2是关联目标模型（book）的外键名。


class Author2Book(models.Model):
    author = models.ForeignKey(to="Author")
    book = models.ForeignKey(to="Book")

    class Meta:
        unique_together = ("author", "book")
技术图片

注意：

当我们需要在第三张关系表中存储额外的字段时，就要使用第三种方式。

但是当我们使用第三种方式创建多对多关联关系时，就无法使用set、add、remove、clear方法来管理多对多的关系了，需要通过第三张表的model来管理多对多关系。

元信息

ORM对应的类里面包含另一个Meta类，而Meta类封装了一些数据库的信息。主要字段如下:

db_table

ORM在数据库中的表名默认是 app_类名，可以通过db_table可以重写表名。

index_together

联合索引。

unique_together

联合唯一索引。

ordering

指定默认按什么字段排序。

只有设置了该属性，我们查询到的结果才可以被reverse()。

 

必知必会13条

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<1> all():                 查询所有结果
 
<2> filter(**kwargs):      它包含了与所给筛选条件相匹配的对象
 
<3> get(**kwargs):         返回与所给筛选条件相匹配的对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。
 
<4> exclude(**kwargs):     它包含了与所给筛选条件不匹配的对象
 
<5> values(*field):        返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet，运行后得到的并不是一系列model的实例化对象，而是一个可迭代的字典序列
 
<6> values_list(*field):   它与values()非常相似，它返回的是一个元组序列，values返回的是一个字典序列
 
<7> order_by(*field):      对查询结果排序
 
<8> reverse():             对查询结果反向排序，请注意reverse()通常只能在具有已定义顺序的QuerySet上调用(在model类的Meta中指定ordering或调用order_by()方法)。
 
<9> distinct():            从返回结果中剔除重复纪录(如果你查询跨越多个表，可能在计算QuerySet时得到重复的结果。此时可以使用distinct()，注意只有在PostgreSQL中支持按字段去重。)
 
<10> count():              返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。
 
<11> first():              返回第一条记录
 
<12> last():               返回最后一条记录
 
<13> exists():             如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False
技术图片

 

 

返回QuerySet对象的方法有

all()

filter()

exclude()

order_by()

reverse()

distinct()

 

 

特殊的QuerySet

values()       返回一个可迭代的字典序列

values_list() 返回一个可迭代的元祖序列

 

 

返回具体对象的

get()

first()

last()

 

返回布尔值的方法有：

exists()

返回数字的方法有

count()

单表查询之神奇的双下划线

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models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1)   # 获取id大于1 且 小于10的值
 
models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33])   # 获取id等于11、22、33的数据
models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33])  # not in
 
models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")  # 获取name字段包含"ven"的
models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
 
models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 3])      # id范围是1到3的，等价于SQL的bettwen and
 
类似的还有：startswith，istartswith, endswith, iendswith　

date字段还可以：
models.Class.objects.filter(first_day__year=2017)

ForeignKey操作

正向查找

对象查找（跨表）

语法：

对象.关联字段.字段

 

示例：

book_obj = models.Book.objects.first()  # 第一本书对象
print(book_obj.publisher)  # 得到这本书关联的出版社对象
print(book_obj.publisher.name)  # 得到出版社对象的名称

字段查找（跨表）

语法：

关联字段__字段

 

示例：

print(models.Book.objects.values_list("publisher__name"))#表明小写__字段名

 

反向操作

对象查找

语法：

obj.表名_set

示例：

publisher_obj = models.Publisher.objects.first()  # 找到第一个出版社对象
books = publisher_obj.book_set.all()  # 找到第一个出版社出版的所有书
titles = books.values_list("title")  # 找到第一个出版社出版的所有书的书名

字段查找

语法：

表名__字段

示例：

titles = models.Publisher.objects.values_list("book__title")

字段查找中，不管是正向还是反向，都是表明小写__字段名，在对象反向查找时，表明小写_set

 

ManyToManyField

class RelatedManager

"关联管理器"是在一对多或者多对多的关联上下文中使用的管理器。

它存在于下面两种情况：

  1. 外键关系的反向查询
  2. 多对多关联关系

简单来说就是当 点后面的对象 可能存在多个的时候就可以使用以下的方法。

方法

create()

创建一个新的对象，保存对象，并将它添加到关联对象集之中，返回新创建的对象。

>>> import datetime
>>> models.Author.objects.first().book_set.create(title="番茄物语", publish_date=datetime.date.today())

add()

把指定的model对象添加到关联对象集中。

添加对象

>>> author_objs = models.Author.objects.filter(id__lt=3)
>>> models.Book.objects.first().authors.add(*author_objs)

添加id

>>> models.Book.objects.first().authors.add(*[1, 2])

set()

更新model对象的关联对象。

>>> book_obj = models.Book.objects.first()
>>> book_obj.authors.set([2, 3])

remove()

从关联对象集中移除执行的model对象

>>> book_obj = models.Book.objects.first()
>>> book_obj.authors.remove(3)

clear()

从关联对象集中移除一切对象。

>>> book_obj = models.Book.objects.first()
>>> book_obj.authors.clear()

注意：

对于ForeignKey对象，clear()和remove()方法仅在null=True时存在。

举个例子：

ForeignKey字段没设置null=True时，

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    publisher = models.ForeignKey(to=Publisher)

没有clear()和remove()方法：

>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: ‘RelatedManager‘ object has no attribute ‘clear‘

当ForeignKey字段设置null=True时，

class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    publisher = models.ForeignKey(to=Class, null=True)

此时就有clear()和remove()方法：

>>> models.Publisher.objects.first().book_set.clear()

 

注意：

  1. 对于所有类型的关联字段，add()、create()、remove()和clear(),set()都会马上更新数据库。换句话说，在关联的任何一端，都不需要再调用save()方法。

聚合查询和分组查询

聚合

aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。

键的名称是聚合值的标识符，值是计算出来的聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。

用到的内置函数：

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

示例：

>>> from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count
>>> models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))
{‘price__avg‘: 13.233333}

如果你想要为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句提供它。

>>> models.Book.objects.aggregate(average_price=Avg(‘price‘))
{‘average_price‘: 13.233333}

如果你希望生成不止一个聚合，你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以，如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询：

>>> models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"), Max("price"), Min("price"))
{‘price__avg‘: 13.233333, ‘price__max‘: Decimal(‘19.90‘), ‘price__min‘: Decimal(‘9.90‘)}

分组

我们在这里先复习一下SQL语句的分组。

假设现在有一张公司职员表：

技术图片

 

 我们使用原生SQL语句，按照部分分组求平均工资：

select dept,AVG(salary) from employee group by dept;

ORM查询:

from django.db.models import Avg
Employee.objects.values("dept").annotate(avg=Avg("salary").values(dept, "avg")

连表查询的分组：

技术图片

 

SQL查询：

select dept.name,AVG(salary) from employee inner join dept on (employee.dept_id=dept.id) group by dept_id;

ORM查询：

from django.db.models import Avg
models.Dept.objects.annotate(avg=Avg("employee__salary")).values("name", "avg")

更多示例：

示例1：统计每一本书的作者个数

技术图片
>>> book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author"))
>>> for obj in book_list:
...     print(obj.author_num)
...
2
1
1
技术图片

示例2：统计出每个出版社买的最便宜的书的价格

>>> publisher_list = models.Publisher.objects.annotate(min_price=Min("book__price"))
>>> for obj in publisher_list:
...     print(obj.min_price)
...     
9.90
19.90

方法二：

>>> models.Book.objects.values("publisher__name").annotate(min_price=Min("price"))
<QuerySet [{‘publisher__name‘: ‘沙河出版社‘, ‘min_price‘: Decimal(‘9.90‘)}, {‘publisher__name‘: ‘人民出版社‘, ‘min_price‘: Decimal(‘19.90‘)}]>

示例3：统计不止一个作者的图书

>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).filter(author_num__gt=1)
<QuerySet [<Book: 番茄物语>]>

示例4：根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序

>>> models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).order_by("author_num")
<QuerySet [<Book: 香蕉物语>, <Book: 橘子物语>, <Book: 番茄物语>]>

示例5：查询各个作者出的书的总价格

>>> models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum("book__price")).values("name", "sum_price")
<QuerySet [{‘name‘: ‘小精灵‘, ‘sum_price‘: Decimal(‘9.90‘)}, {‘name‘: ‘小仙女‘, ‘sum_price‘: Decimal(‘29.80‘)}, {‘name‘: ‘小魔女‘, ‘sum_price‘: Decimal(‘9.90‘)}]>

 

F查询和Q查询

F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。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？

Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。

示例1：

查询评论数大于收藏数的书籍

from django.db.models import F
models.Book.objects.filter(commnet_num__gt=F(‘keep_num‘))

Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。

models.Book.objects.filter(commnet_num__lt=F(‘keep_num‘)*2)

修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元

models.Book.objects.all().update(price=F("price")+30)

引申：

如果要修改char字段咋办？

如：把所有书名后面加上(第一版)

>>> from django.db.models.functions import Concat
>>> from django.db.models import Value
>>> models.Book.objects.all().update(title=Concat(F("title"), Value("("), Value("第一版"), Value(")")))

Q查询

filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果你需要执行更复杂的查询（例如OR语句），你可以使用Q对象。

示例1：

查询作者名是小仙女或小魔女的

models.Book.objects.filter(Q(authors__name="小仙女")|Q(authors__name="小魔女"))

你可以组合& 和|  操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q 对象。同时，Q 对象可以使用~ 操作符取反，这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询。

示例：查询作者名字是小仙女并且不是2018年出版的书的书名。

>>> models.Book.objects.filter(Q(author__name="小仙女") & ~Q(publish_date__year=2018)).values_list("title")
<QuerySet [(‘番茄物语‘,)]>

查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一起。但是，如果出现Q 对象，它必须位于所有关键字参数的前面。

例如：查询出版年份是2017或2018，书名中带物语的所有书。

>>> models.Book.objects.filter(Q(publish_date__year=2018) | Q(publish_date__year=2017), title__icontains="物语")
<QuerySet [<Book: 番茄物语>, <Book: 香蕉物语>, <Book: 橘子物语>]>

锁和事务

锁

select_for_update(nowait=False, skip_locked=False)

返回一个锁住行直到事务结束的查询集，如果数据库支持，它将生成一个 SELECT ... FOR UPDATE 语句。

举个例子：

entries = Entry.objects.select_for_update().filter(author=request.user)

所有匹配的行将被锁定，直到事务结束。这意味着可以通过锁防止数据被其它事务修改。

一般情况下如果其他事务锁定了相关行，那么本查询将被阻塞，直到锁被释放。 如果这不想要使查询阻塞的话，使用select_for_update(nowait=True)。 如果其它事务持有冲突的锁, 那么查询将引发 DatabaseError 异常。你也可以使用select_for_update(skip_locked=True)忽略锁定的行。 nowait和skip_locked是互斥的，同时设置会导致ValueError。

目前，postgresql，oracle和mysql数据库后端支持select_for_update()。 但是，MySQL不支持nowait和skip_locked参数。

使用不支持这些选项的数据库后端（如MySQL）将nowait=True或skip_locked=True转换为select_for_update()将导致抛出DatabaseError异常，这可以防止代码意外终止。

事务

技术图片
import os

if __name__ == ‘__main__‘:
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")
    import django
    django.setup()

    import datetime
    from app01 import models

    try:
        from django.db import transaction
        with transaction.atomic():
            new_publisher = models.Publisher.objects.create(name="火星出版社")
            models.Book.objects.create(title="橘子物语", publish_date=datetime.date.today(), publisher_id=10)  # 指定一个不存在的出版社id
    except Exception as e:
        print(str(e))

 

 

QuerySet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

技术图片
##################################################################
# 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

 

Django终端打印SQL语句

在Django项目的settings.py文件中，在最后复制粘贴如下代码：

技术图片
LOGGING = {
    ‘version‘: 1,
    ‘disable_existing_loggers‘: False,
    ‘handlers‘: {
        ‘console‘:{
            ‘level‘:‘DEBUG‘,
            ‘class‘:‘logging.StreamHandler‘,
        },
    },
    ‘loggers‘: {
        ‘django.db.backends‘: {
            ‘handlers‘: [‘console‘],
            ‘propagate‘: True,
            ‘level‘:‘DEBUG‘,
        },
    }
}
技术图片

即为你的Django项目配置上一个名为django.db.backends的logger实例即可查看翻译后的SQL语句。 

在Python脚本中调用Django环境

技术图片
import os

if __name__ == ‘__main__‘:
    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "APP_NAME.settings")
    import django
    django.setup()

    from app01 import models

    books = models.Book.objects.all()
    print(books)
技术图片

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

以上是关于ORM的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

ORM 和 .NET 代码保护器

ORM（学说）和SQL之间的代码比较？

微信小程序代码片段

VSCode自定义代码片段——CSS选择器

谷歌浏览器调试jsp 引入代码片段，如何调试代码片段中的js

片段和活动之间的核心区别是啥？哪些代码可以写成片段？