建立模型
實例：咱們來假定下面這些概念，字段和關係html
做者模型：一個做者有姓名和年齡。python
做者詳細模型：把做者的詳情放到詳情表，包含生日，手機號，家庭住址等信息。做者詳情模型和做者模型之間是一對一的關係（one-to-one）git
出版商模型：出版商有名稱，所在城市以及email。sql
書籍模型： 書籍有書名和出版日期，一本書可能會有多個做者，一個做者也能夠寫多本書，因此做者和書籍的關係就是多對多的關聯關係(many-to-many);一本書只應該由一個出版商出版，因此出版商和書籍是一對多關聯關係(one-to-many)。數據庫
模型創建以下：django
from django.db import models # Create your models here. class Author(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField( max_length=32) age=models.IntegerField() # 與AuthorDetail創建一對一的關係 authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE)
class AuthorDetail(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) birthday=models.DateField() telephone=models.BigIntegerField() addr=models.CharField( max_length=64) class Publish(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField( max_length=32) city=models.CharField( max_length=32) email=models.EmailField() class Book(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) title = models.CharField( max_length=32) publishDate=models.DateField() price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2) # 與Publish創建一對多的關係,外鍵字段創建在多的一方 publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) # 與Author表創建多對多的關係,ManyToManyField能夠建在兩個模型中的任意一個，自動建立第三張表 authors=models.ManyToManyField(to='Author',)
生成表以下：app
注意事項：ide
- 表的名稱
myapp_modelName，是根據 模型中的元數據自動生成的，也能夠覆寫爲別的名稱 id字段是自動添加的- 對於外鍵字段，Django 會在字段名上添加"_id" 來建立數據庫中的列名
- 這個例子中的
CREATE TABLESQL 語句使用PostgreSQL 語法格式，要注意的是Django 會根據settings 中指定的數據庫類型來使用相應的SQL 語句。 - 定義好模型以後，你須要告訴Django _使用_這些模型。你要作的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中設置，在其中添加
models.py所在應用的名稱。 - 外鍵字段 ForeignKey 有一個 null=True 的設置(它容許外鍵接受空值 NULL)，你能夠賦給它空值 None 。
添加表紀錄
操做前先簡單的錄入一些數據：函數
publish表：post
author表：
authordetail表:
一對多
方式1: publish_obj=Publish.objects.get(nid=1) book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj) 方式2: book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)
核心：book_obj.publish與book_obj.publish_id是什麼？
多對多
# 當前生成的書籍對象 book_obj=Book.objects.create(title="追風箏的人",price=200,publishDate="2012-11-12",publish_id=1) # 爲書籍綁定的作做者對象 yuan=Author.objects.filter(name="yuan").first() # 在Author表中主鍵爲2的紀錄 egon=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主鍵爲1的紀錄 # 綁定多對多關係,即向關係表book_authors中添加紀錄 book_obj.authors.add(yuan,egon) # 將某些特定的 model 對象添加到被關聯對象集合中。 ======= book_obj.authors.add(*[])
數據庫表紀錄生成以下：
book表
book_authors表
核心:book_obj.authors.all()是什麼？
多對多關係其它經常使用API：
book_obj.authors.remove() # 將某個特定的對象從被關聯對象集合中去除。 ====== book_obj.authors.remove(*[]) book_obj.authors.clear() #清空被關聯對象集合 book_obj.authors.set() #先清空再設置
基於對象的跨表查詢
一對多查詢（Publish 與 Book）
正向查詢(按字段：publish)：
# 查詢主鍵爲1的書籍的出版社所在的城市
book_obj=Book.objects.filter(pk=1).first()
# book_obj.publish 是主鍵爲1的書籍對象關聯的出版社對象
print(book_obj.publish.city)
反向查詢(按表名：book_set)：
publish=Publish.objects.get(name="蘋果出版社")
#publish.book_set.all() : 與蘋果出版社關聯的全部書籍對象集合
book_list=publish.book_set.all()
for book_obj in book_list:
print(book_obj.title)
一對一查詢(Author 與 AuthorDetail)
正向查詢(按字段：authorDetail)：
egon=Author.objects.filter(name="egon").first() print(egon.authorDetail.telephone)
反向查詢(按表名：author)：
# 查詢全部住址在北京的做者的姓名
authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing")
for obj in authorDetail_list:
print(obj.author.name)
多對多查詢 (Author 與 Book)
正向查詢(按字段：authors)：
# 金瓶眉全部做者的名字以及手機號
book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first()
authors=book_obj.authors.all()
for author_obj in authors:
print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)
反向查詢(按表名：book_set)：
# 查詢egon出過的全部書籍的名字
author_obj=Author.objects.get(name="egon")
book_list=author_obj.book_set.all() #與egon做者相關的全部書籍
for book_obj in book_list:
print(book_obj.title)
注意：
你能夠經過在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定義中設置 related_name 的值來覆寫 FOO_set 的名稱。例如，若是 Article model 中作一下更改：
publish = ForeignKey(Book, related_name='bookList')
那麼接下來就會如咱們看到這般：
# 查詢 人民出版社出版過的全部書籍 publish=Publish.objects.get(name="人民出版社") book_list=publish.bookList.all() # 與人民出版社關聯的全部書籍對象集合
基於雙下劃線的跨表查詢
Django 還提供了一種直觀而高效的方式在查詢(lookups)中表示關聯關係，它能自動確認 SQL JOIN 聯繫。要作跨關係查詢，就使用兩個下劃線來連接模型(model)間關聯字段的名稱，直到最終連接到你想要的model 爲止。
''' 正向查詢按字段,反向查詢按表名小寫用來告訴ORM引擎join哪張表 '''
一對多查詢
# 練習: 查詢蘋果出版社出版過的全部書籍的名字與價格(一對多) # 正向查詢 按字段:publish queryResult=Book.objects .filter(publish__name="蘋果出版社") .values_list("title","price") # 反向查詢 按表名:book queryResult=Publish.objects .filter(name="蘋果出版社") .values_list("book__title","book__price")
多對多查詢
# 練習: 查詢alex出過的全部書籍的名字(多對多) # 正向查詢 按字段:authors: queryResult=Book.objects .filter(authors__name="yuan") .values_list("title") # 反向查詢 按表名:book queryResult=Author.objects .filter(name="yuan") .values_list("book__title","book__price")
一對一查詢
# 查詢alex的手機號 # 正向查詢 ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authordetail__telephone") # 反向查詢 ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")
進階練習(連續跨表)
# 練習: 查詢人民出版社出版過的全部書籍的名字以及做者的姓名 # 正向查詢 queryResult=Book.objects .filter(publish__name="人民出版社") .values_list("title","authors__name") # 反向查詢 queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name") # 練習: 手機號以151開頭的做者出版過的全部書籍名稱以及出版社名稱
# 方式1: queryResult=Book.objects .filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151") .values_list("title","publish__name") # 方式2: ret=Author.objects .filter(authordetail__telephone__startswith="151") .values("book__title","book__publish__name")
related_name
反向查詢時，若是定義了related_name ，則用related_name替換表名，例如：
publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')
# 練習: 查詢人民出版社出版過的全部書籍的名字與價格(一對多)
# 反向查詢 再也不按表名:book,而是related_name:bookList queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("bookList__title","bookList__price")
聚合查詢與分組查詢
聚合
aggregate(*args, **kwargs)
# 計算全部圖書的平均價格
>>> from django.db.models import Avg
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}
aggregate()是QuerySet 的一個終止子句，意思是說，它返回一個包含一些鍵值對的字典。鍵的名稱是聚合值的標識符，值是計算出來的聚合值。鍵的名稱是按照字段和聚合函數的名稱自動生成出來的。若是你想要爲聚合值指定一個名稱，能夠向聚合子句提供它。
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 34.35}
若是你但願生成不止一個聚合，你能夠向aggregate()子句中添加另外一個參數。因此，若是你也想知道全部圖書價格的最大值和最小值，能夠這樣查詢：
>>> from django.db.models import Avg, Max, Min
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
分組
###################################－－單表分組查詢－－#######################################################
查詢每個部門名稱以及對應的員工數 emp: id name age salary dep 1 alex 12 2000 銷售部 2 egon 22 3000 人事部 3 wen 22 5000 人事部 sql語句: select dep,Count(*) from emp group by dep; ORM: emp.objects.values("dep").annotate(c=Count("id") ###################################－－多表分組查詢－－########################### 多表分組查詢： 查詢每個部門名稱以及對應的員工數 emp: id name age salary dep_id 1 alex 12 2000 1
2 egon 22 3000 2
3 wen 22 5000 2 dep id name 1 銷售部 2 人事部 emp－dep: id name age salary dep_id id name 1 alex 12 2000 1 1 銷售部 2 egon 22 3000 2 2 人事部 3 wen 22 5000 2 2 人事部 sql語句: select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id ORM: dep.objetcs.values("id").annotate(c=Count("emp")).values("name","c")
class Emp(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) age=models.IntegerField() salary=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2) dep=models.CharField(max_length=32) province=models.CharField(max_length=32)
annotate()爲調用的QuerySet中每個對象都生成一個獨立的統計值（統計方法用聚合函數）。
總結 ：跨表分組查詢本質就是將關聯表join成一張表，再按單表的思路進行分組查詢。
查詢練習
(1) 練習：統計每個出版社的最便宜的書
publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
for publish_obj in publishList:
print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)
annotate的返回值是querySet，若是不想遍歷對象，能夠用上valuelist：
queryResult= Publish.objects
.annotate(MinPrice=Min("book__price")) .values_list("name","MinPrice") print(queryResult)
''' SELECT "app01_publish"."name", MIN("app01_book"."price") AS "MinPrice" FROM "app01_publish" LEFT JOIN "app01_book" ON ("app01_publish"."nid" = "app01_book"."publish_id") GROUP BY "app01_publish"."nid", "app01_publish"."name", "app01_publish"."city", "app01_publish"."email" '''
(2) 練習：統計每一本書的做者個數
ret=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors__name'))
(3) 統計每一本以py開頭的書籍的做者個數：
queryResult=Book.objects .filter(title__startswith="Py") .annotate(num_authors=Count('authors'))
(4) 統計不止一個做者的圖書：
queryResult=Book.objects .annotate(num_authors=Count('authors')) .filter(num_authors__gt=1)
(5) 根據一本圖書做者數量的多少對查詢集 QuerySet進行排序:
Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
(6) 查詢各個做者出的書的總價格:
# 按author表的全部字段 group by queryResult=Author.objects
.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
.values_list("name","SumPrice") print(queryResult)
F查詢與Q查詢
F查詢
在上面全部的例子中，咱們構造的過濾器都只是將字段值與某個常量作比較。若是咱們要對兩個字段的值作比較，那該怎麼作呢？
Django 提供 F() 來作這樣的比較。F() 的實例能夠在查詢中引用字段，來比較同一個 model 實例中兩個不一樣字段的值。
# 查詢評論數大於收藏數的書籍
from django.db.models import F
Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))
Django 支持 F() 對象之間以及 F() 對象和常數之間的加減乘除和取模的操做。
# 查詢評論數大於收藏數2倍的書籍
Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)
修改操做也可使用F函數,好比將每一本書的價格提升30元：
Book.objects.all().update(price=F("price")+30)
Q查詢
filter() 等方法中的關鍵字參數查詢都是一塊兒進行「AND」 的。 若是你須要執行更復雜的查詢（例如OR 語句），你可使用Q 對象。
from django.db.models import Q Q(title__startswith='Py')
Q 對象可使用& 和| 操做符組合起來。當一個操做符在兩個Q 對象上使用時，它產生一個新的Q 對象。
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))
等同於下面的SQL WHERE 子句：
WHERE name ="yuan" OR name ="egon"
你能夠組合& 和| 操做符以及使用括號進行分組來編寫任意複雜的Q 對象。同時，Q 對象可使用~ 操做符取反，這容許組合正常的查詢和取反(NOT) 查詢：
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")
查詢函數能夠混合使用Q 對象和關鍵字參數。全部提供給查詢函數的參數（關鍵字參數或Q 對象）都將"AND」在一塊兒。可是，若是出現Q 對象，它必須位於全部關鍵字參數的前面。例如：
bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),
title__icontains="python"
)
傳Q對象,構造搜索條件
傳入條件進行查詢:
q1 = Q()
q1.connector = 'OR'
q1.children.append(('id', 1))
q1.children.append(('id', 2))
q1.children.append(('id', 3))
models.Tb1.objects.filter(q1)
合併條件進行查詢:
con = Q()
q1 = Q()
q1.connector = 'OR'
q1.children.append(('id', 1))
q1.children.append(('id', 2))
q1.children.append(('id', 3))
q2 = Q()
q2.connector = 'OR'
q2.children.append(('status', '在線'))
con.add(q1, 'AND')
con.add(q2, 'AND')
models.Tb1.objects.filter(con)