多表操作
创建模型
实例：我们来假定下面这些概念，字段和关系
作者模型：一个作者有姓名和年龄。
作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）
出版商模型：出版商有名称，所在城市以及email。
书籍模型： 书籍有书名和出版日期，一本书可能会有多个作者，一个作者也可以写多本书，所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版，所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。
模型建立如下：
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() # 与AuthorDetail建立一对一的关系 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) # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方 publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) # 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个，自动创建第三张表 authors=models.ManyToManyField(to='Author',)
注意事项：
- 表的名称
myapp_modelName，是根据 模型中的元数据自动生成的，也可以覆写为别的名称 id字段是自动添加的- 对于外键字段，Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名
- 这个例子中的
CREATE TABLESQL 语句使用PostgreSQL 语法格式，要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。 - 定义好模型之后，你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置，在其中添加
models.py所在应用的名称。 - 外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL)，你可以赋给它空值 None 。
添加表纪录
操作前先简单的录入一些数据。
一对多
核心：book_obj.publish与book_obj.publish_id是什么？
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)
多对多
核心:book_obj.authors.all()是什么？
# 当前生成的书籍对象 book_obj=Book.objects.create(title="追风筝的人",price=200,publishDate="2012-11-12",publish_id=1) # 为书籍绑定的做作者对象 yuan=Author.objects.filter(name="yuan").first() # 在Author表中主键为2的纪录 egon=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主键为1的纪录 # 绑定多对多关系,即向关系表book_authors中添加纪录 book_obj.authors.add(yuan,egon) # 将某些特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。 ======= book_obj.authors.add(*[])
多对多关系其它常用API：
book_obj.authors.remove() # 将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。 ====== book_obj.authors.remove(*[]) book_obj.authors.clear() #清空被关联对象集合 book_obj.authors.set() #先清空再设置
基于对象的跨表查询
一对多查询（Publish 与 Book）
正向查询(按字段：publish)：
# 查询主键为1的书籍的出版社所在的城市 book_obj=Book.objects.filter(pk=1).first() # book_obj.publish 是主键为1的书籍对象关联的出版社对象 print(book_obj.publish.city)
反向查询(按表名：book_set)：
publish=Publish.objects.get(name="苹果出版社") #publish.book_set.all() : 与苹果出版社关联的所有书籍对象集合 book_list=publish.book_set.all() for book_obj in book_list: print(book_obj.title)
一对一查询(Author 与 AuthorDetail)
正向查询(按字段：authorDetail)：
egon=Author.objects.filter(name="egon").first() print(egon.authorDetail.telephone)
反向查询(按表名：author)：
# 查询所有住址在北京的作者的姓名 authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing") for obj in authorDetail_list: print(obj.author.name)
多对多查询 (Author 与 Book)
正向查询(按字段：authors)：
# 金瓶眉所有作者的名字以及手机号 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)
反向查询(按表名：book_set)：
# 查询egon出过的所有书籍的名字 author_obj=Author.objects.get(name="egon") book_list=author_obj.book_set.all() #与egon作者相关的所有书籍 for book_obj in book_list: print(book_obj.title)
注意：
你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，如果 Article model 中做一下更改：
publish = ForeignKey(Book, related_name='bookList')
那么接下来就会如我们看到这般：
# 查询 人民出版社出版过的所有书籍 publish=Publish.objects.get(name="人民出版社") book_list=publish.bookList.all() # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合
基于双下划线的跨表查询
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。
正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表
一对多查询
# 练习: 查询苹果出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多) # 正向查询 按字段:publish queryResult=Book.objects .filter(publish__name="苹果出版社") .values_list("title","price") # 反向查询 按表名:book queryResult=Publish.objects .filter(name="苹果出版社") .values_list("book__title","book__price")
多对多查询
# 练习: 查询alex出过的所有书籍的名字(多对多) # 正向查询 按字段:authors: queryResult=Book.objects .filter(authors__name="yuan") .values_list("title") # 反向查询 按表名:book queryResult=Author.objects .filter(name="yuan") .values_list("book__title","book__price")
一对一查询
# 查询alex的手机号 # 正向查询 ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authordetail__telephone") # 反向查询 ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")
进阶练习(连续跨表)
# 练习: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名 # 正向查询 queryResult=Book.objects .filter(publish__name="人民出版社") .values_list("title","authors__name") # 反向查询 queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name") # 练习: 手机号以151开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称 # 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
反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如：
publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')
# 练习: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多) # 反向查询 不再按表名:book,而是related_name:bookList queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("bookList__title","bookList__price")
聚合查询与分组查询
聚合
aggregate(*args, **kwargs)
# 计算所有图书的平均价格 >>> from django.db.models import Avg >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) {'price__avg': 34.35}
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。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。
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price')) {'average_price': 34.35}
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：
>>> 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')}
分组
###################################－－单表分组查询－－####################################################### 查询每一个部门名称以及对应的员工数 emp: id name age salary dep 1 alex 12 2000 销售部 2 egon 22 3000 人事部 3 wen 22 5000 人事部 sql语句: select dep,Count(*) from emp group by dep; ORM: emp.objects.values("dep").annotate(c=Count("id") ###################################－－多表分组查询－－########################### 多表分组查询： 查询每一个部门名称以及对应的员工数 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 销售部 2 人事部 emp－dep: id name age salary dep_id id name 1 alex 12 2000 1 1 销售部 2 egon 22 3000 2 2 人事部 3 wen 22 5000 2 2 人事部 sql语句: 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") 复制代码
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()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值（统计方法用聚合函数）。
总结 ：跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表，再按单表的思路进行分组查询。
查询练习
(1) 练习：统计每一个出版社的最便宜的书
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，如果不想遍历对象，可以用上valuelist：
queryResult= Publish.objects .annotate(MinPrice=Min("book__price")) .values_list("name","MinPrice") print(queryResult)
(2) 练习：统计每一本书的作者个数
ret=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors__name'))
(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数：
queryResult=Book.objects .filter(title__startswith="Py") .annotate(num_authors=Count('authors'))
(4) 统计不止一个作者的图书：
queryResult=Book.objects .annotate(num_authors=Count('authors')) .filter(num_authors__gt=1)
(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:
Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
(6) 查询各个作者出的书的总价格:
# 按author表的所有字段 group by queryResult=Author.objects .annotate(SumPrice=Sum("book__price")) .values_list("name","SumPrice") print(queryResult)
F查询与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。
# 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'))
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。
# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍 Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*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：
Book.objects.all().update(price=F("price")+30)
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。
from django.db.models import Q Q(title__startswith='Py')
Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时，它产生一个新的Q 对象。
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))
等同于下面的SQL WHERE 子句：
WHERE name ="yuan" OR name ="egon"
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：
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")
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：
bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017), title__icontains="python" )