web框架開發-Django模型層(2)-多表操做
很重要，都是精華html
多表關係模型
一對一python
一旦肯定表關係是一對一，在兩張表中的任意一張表中創建關聯字段+Uniquegit
一對多sql
一旦肯定表關係是一對多，建立關聯字段在多的表中數據庫
多對多django
一旦肯定表關係是多對多，建立第三章關係表app
ORM生成關係表模型
假定下面這些概念，字段和關係函數
做者模型：一個做者有姓名和年齡。spa
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）code
出版商模型：出版商有名稱，所在城市以及email。
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)。
模型創建以下：
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。而不是增長了一個字段。 authors=models.ManyToManyField(to='Author',)
注意事項：
- 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 。
- Django2.0 添加的外鍵中，要添加on_delete=models.CASCADE
添加表記錄
一對多
方式1: publish_obj=Publish.objects.get(nid=1) book_obj=Book.objects.create(title="三國演義",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj)
方式2: book_obj=Book.objects.create(title="水滸傳",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)
兩種方法區別僅在於方式一的關聯鍵添加的是一個對象，方式二添加的是一個id值，可是他們運行後的結果都是同樣的
即：都會生成一個字段publish_id，並且，均可以使用book_obj.publish獲得一個publish對象！
多對多
綁定方法
# 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(*[])或者使用鍵值（1,2）
注意：以前用authors=models.ManyToManyField(to='Author',)，沒法用一對多的方法添加，由於沒有建立這個表的類，這個類是Django本身建立出來的
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
例子：
######################綁定多對多的關係############################################## book_obj=Book.objects.create(title="西遊記",price=100,publishDate="2012-12-12",publish_id=1) egon=Author.objects.get(name="egon") alex=Author.objects.get(name="alex") #綁定多對多關係的API book_obj.authors.add(egon,alex) book_obj.authors.add(1,2,3) book_obj.authors.add(*[1,2,3]) #解除多對多關係 book=Book.objects.filter(nid=4).first() book.authors.remove(2) #book.authors.remove(*[1,2]) book.authors.clear()
book_obj.authors.all()
#查詢主鍵爲4的書籍的全部做者的名字 book=Book.objects.filter(nid=4).first() print(book.authors.all()) # [obj1,obj2...] queryset: 與這本書關聯的全部做者對象集合 ret=book.authors.all().values("name") print(ret) 關鍵點: 一 book_obj.publish=Publish.objects.filter(id=book_obj.publish_id).first() 二 book_obj.authors.all() 關鍵點:book.authors.all() # 與這本書關聯的做者集合 1 book.id=3 2 book_authors id book_id author_ID 3 3 1 4 3 2 3 author id name 1 alex 2 egon book_obj.authors.all() -------> [alex,egon]
基於對象的跨表查詢
正向查詢和反向查詢的概念
A-B
關聯屬性在A表中
正向查詢: A------>B
反向查詢: B------>A
一對多
正向查詢:按字段
反向查詢:表名小寫_set.all()
# 一對多查詢的正向查詢 : 查詢西遊記這本書的出版社的名字 book_obj=Book.objects.filter(title="西遊記").first() print(book_obj.publish) # 與這本書關聯出版社對象 print(book_obj.publish.name) 對應sql: select publish_id from Book where title="西遊記" select name from Publish where id=1 # 一對多查詢的反向查詢 : 查詢人民出版社出版過的書籍名稱 publish=Publish.objects.filter(name="人民出版社").first() ret=publish.book_set.all() print(ret)
多對多
正向查詢:按字段
反向查詢:表名小寫_set.all()
# 多對多查詢的正向查詢 : 查詢西遊記這本書的全部做者的名字 book_obj=Book.objects.filter(title="西遊記").first() author_list=book_obj.authors.all() # queryset對象 [author_obj1,...] for author in author_list: print(author.name) # 多對多查詢的反向查詢 : 查詢alex出版過的全部書籍名稱 alex=Author.objects.filter(name="alex").first() book_list=alex.book_set.all() for book in book_list: print(book.title)
一對一
正向查詢:按字段
反向查詢:表名小寫
# 一對一查詢的正向查詢 : 查詢alex的手機號 alex=Author.objects.filter(name="alex").first() print(alex.authordetail.telephone) # 一對一查詢的反向查詢 : 查詢手機號爲110的做者的名字和年齡 ad=AuthorDetail.objects.filter(telephone="110").first() print(ad.author.name) print(ad.author.age)
基於雙下劃綫的跨表查詢
要點
要點一：
雙下劃線表明跨表，使用雙下劃線，即通知內部引擎的方式。
要點二:
正向查詢按字段,反向查詢按表名小寫此要求是對於跨表的！分清楚是正向仍是反向很重要
要點三：
已知條件在哪張表，哪張表用字段，非那張表用雙下劃線跨表，匹配條件或者求值！
一對多
# 一對多查詢 : 查詢西遊記這本書的出版社的名字 # 方式1: ret=Book.objects.filter(title="西遊記").values("publish__name") print(ret) # <QuerySet [{'publish__name': '南京出版社'}]> # 方式2: ret=Publish.objects.filter(book__title="西遊記").values("name") print(ret)
多對多
# 多對多查詢 : 查詢西遊記這本書的全部做者的名字 # 方式1: # 需求: 經過Book表join與其關聯的Author表,屬於正向查詢:按字段authors通知ORM引擎join book_authors與author ret=Book.objects.filter(title="西遊記").values("authors__name") print(ret) # <QuerySet [{'authors__name': 'alex'}, {'authors__name': 'egon'}]> # 方式2: # 需求: 經過Author表join與其關聯的Book表,屬於反向查詢:按表名小寫book通知ORM引擎join book_authors與book表 ret=Author.objects.filter(book__title="西遊記").values("name") print(ret) # <QuerySet [{'name': 'alex'}, {'name': 'egon'}]>
一對一
# 一對一查詢的查詢 : 查詢alex的手機號 # 方式1: # 需求: 經過Author表join與其關聯的AuthorDetail表,屬於正向查詢:按字段authordetail通知ORM引擎join Authordetail表 ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authordetail__telephone") print(ret) # <QuerySet [{'authordetail__telephone': 110}]> # # 方式2: # # 需求: 經過AuthorDetail表join與其關聯的Author表,屬於反向查詢:按表名小寫author通知ORM引擎join Author表 ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone") print(ret) # <QuerySet [{'telephone': 110}]>
連續跨表查詢
# 練習: 手機號以110開頭的做者出版過的全部書籍名稱以及書籍出版社名稱 # 方式1: # 需求: 經過Book表join AuthorDetail表, Book與AuthorDetail無關聯,因此必需連續跨表 ret=Book.objects.filter(authors__authordetail__telephone__startswith="110").values("title","publish__name") print(ret) # # 方式2: ret=Author.objects.filter(authordetail__telephone__startswith="110").values("book__title","book__publish__name") print(ret)
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
aggregate(*args, **kwargs) 聚合統計函數
返回值是一個字典
# 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}
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price')) {'average_price': 34.35}
>>> from django.db.models import Avg, Max, Min，count >>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price')) {'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
分組查詢
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）。
返回值是queryset
單表分組查詢
emp: 5id 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
# 示例1 # 查詢每個部門的名稱以及員工的平均薪水 SQL：select dep,Avg(salary) from emp group by dep ret=Emp.objects.values("dep").annotate(avg_salary=Avg("salary")) print(ret) # <QuerySet [{'avg_salary': 5000.0, 'dep': '保安部'}, {'avg_salary': 51000.0, 'dep': '教學部'}]> # 單表分組查詢的ORM語法: 單表模型.objects.values("group by的字段").annotate(聚合函數("統計字段")) # 示例2 # 查詢每個省份的名稱以及員工數 ret=Emp.objects.values("province").annotate(c=Count("id")) print(ret) # <QuerySet [{'province': '山東省', 'c': 2}, {'province': '河北省', 'c': 1}]> # 補充知識點: ret=Emp.objects.all() print(ret) # select * from emp ret=Emp.objects.values("name") print(ret) # select name from emp Emp.objects.all().annotate(avg_salary=Avg("salary")) # 在單表分組下，按照主鍵進行group by 沒有意義。
多表分組查詢
Book表 id title date price publish_id 1 紅樓夢 2012-12-12 101 1 2 西遊記 2012-12-12 101 1 3 三國演繹 2012-12-12 101 1 4 水滸傳 2012-12-12 301 2 Publish表 id name addr email 1 人民出版社 北京 123@qq.com 2 南京出版社 南京 345@163.com
## 示例1 查詢每個出版社的名稱以及出版的書籍個數 ret = Publish.objects.values("id").annotate(c=Count("book__title")) print(ret) # <QuerySet [{'nid': 1, 'c': 3}, {'nid': 2, 'c': 1}]> ret = Publish.objects.values("name").annotate(c=Count("book__title")) print(ret) # <QuerySet [{'name': '人民出版社', 'c': 3}, {'name': '南京出版社', 'c': 1}]> ret = Publish.objects.values("id").annotate(c=Count("book__title")).values("name", "c") 經過value取值 print(ret) # <QuerySet [{'name': '人民出版社', 'c': 3}, {'name': '南京出版社', 'c': 1}]> ## 示例2 查詢每個做者的名字以及出版過的書籍的最高價格 ret = Author.objects.values("pk").annotate(max_price=Max("book__price")).values("name", "max_price") print(ret) # 總結 跨表的分組查詢的模型: # 每個後表模型.objects.values("pk").annotate(聚合函數(關聯表__統計字段)) # 示例3 查詢每個書籍的名稱以及對應的做者個數 ret = Book.objects.values("pk").annotate(c=Count("authors__name")).values("title", "c") print(ret) #################### 跨表分組查詢的另外一種玩法 #################### # 示例1 查詢每個出版社的名稱以及出版的書籍個數 # ret=Publish.objects.values("id").annotate(c=Count("book__title")).values("name","email","c") #ret是一個對象，裏面有全部的字段信息 # ret=Publish.objects.all().annotate(c=Count("book__title")).values("name","c","city") # all（）按照表publish的全部字段，結果同樣
# ret=Publish.objects.all().annotate(c=Count("book__title"))顯示兩個publish 對象，並且加all 和不加all也是同樣的
ret=Publish.objects.annotate(c=Count("book__title")).values("name","c","city")
print(ret)
總結
# 總結 跨表的分組查詢的模型: # 每個後的表模型.objects.values("pk").annotate(聚合函數(關聯表__統計字段)).values("表模型的全部字段以及統計字段") # 每個後的表模型.objects.annotate(聚合函數(關聯表__統計字段)).values("表模型的全部字段以及統計字段")
臨時給表添加字段
直接在相應的類中添加新字段，
而後必需要添加默認數據，不然會報錯
而後從新遷移數據。
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")
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