Django多表操作
多表创建
创建模型
下面通过一个简单的图书管理系统,来阐述多表的创建和查询操作
在视图函数里里定义如下代码
from django.db import models
class Book(models.Model):
# 未设置主键,自动添加主键
# 字符串字段,最大长度为32
title = models.CharField(max_length=32)
# 定点数字段,总位数为5,小数位数为2
price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
pub_date = models.DateField()
# 一对多时,在从表(多的那一方)里添加一个foreign key字段
# 一定要设置on_delete级联删除
press = models.ForeignKey("Press", on_delete=models.CASCADE)
# 多对多用ManyToManyField,两张表都可以设置
authors = models.ManyToManyField("Author")
class Press(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
city = models.CharField(max_length=64)
# 邮箱格式的字段
email = models.EmailField()
class Author(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
# IntField不用指定位数
age = models.IntegerField()
# 一对一用OneToOneField,两张表都可以设置
au_detail = models.OneToOneField("AuthorDetail", on_delete=models.CASCADE)
class AuthorDetail(models.Model):
tel = models.CharField(max_length=32)
addr = models.CharField(max_length=64)
birthday = models.DateField()
## 添加记录
一对一和一对多
# Press表
models.Press.object.create(name='华山出版社', city='华山', email='hs@163.com')
models.Press.object.create(name='明教出版社', city='光明顶', email='mj@163.com')
# Author表
models.Author.object.create(name='令狐冲', age=23, au_detail_id=1) # 注意这里一定要加上_id
models.Author.object.create(name='任盈盈', age=20, au_detail_id=2) # 如果传对象,则直接用au_detail=obj
models.Author.object.create(name='任我行', age=56, au_detail_id=3)
# Au_detail表
models.AuthorDetail.object.create(tel=13227364598, addr='华山', birthday=1992-7-25)
models.AuthorDetail.object.create(tel=13436829828, addr='黑木崖', birthday=1995-2-12)
models.AuthorDetail.object.create(tel=15924789236, addr='华山', birthday=1965-9-20)
### 小结
- 一对一添加数据直接用models.表名.objects.create(k1='v1',k2='v2',...)的方式
- 一对多添加数据有两种方式:
传对象
和传对象id
# 方式一 传对象的形式
pub_obj = models.Press.objects.get(pk=1)
book = models.Book.objects.create(title="独孤九剑", price=180, pub_date="2018-10-23", press=pub_obj)
# 方式二 传对象id的形式
book = models.Book.objects.create(title="独孤九剑", price=180, pub_date="2018-10-23", press_id=1)
补充:
book.publish 和 book.publish_id 的区别?
book.press是一个Press对象,book.press_id是一个数字
### 多对多
多对多添加数据也有两种方式:传对象
和传对象id
,与一对多不同的是多对多需要使用add方法
# 方式一 传对象的形式
# 获取Book对象
# filter的结果是一个queryset对象,要取到Book对象需要使用.first()
book = models.Book.objects.filter(title="独孤九剑").first()
# 获取Author对象
ling = models.Author.objects.filter(name="令狐冲").first()
ying = models.Author.objects.filter(name="任盈盈").first()
# 绑定Author对象绑定到Book对象上
book.authors.add(ling, ying)
# 方式二 传对象id的形式
book = models.Book.objects.filter(title="独孤九剑").first()
ling = models.Author.objects.filter(name='令狐冲').first()
ying = models.Author.objects.filter(name='任盈盈').first()
# 也可以直接传入两个数字
book.authors.add(ling.pk, ying.pk)
### 小结
- 多对多有传对象和传对象id两种方式
- 使用add方法完成添加
- add前面的是添加对象,后面的是被添加对象
# 多表查询
基于对象的跨表查询
一对一查询
正常查询:按字段
# 查询令狐冲的电话<br>ling=Author.objects.filter(name="令狐冲").first()
print(ling.au_detail.tel)
反向查询:按表名(小写)
# 查询所有住址在黑木崖的作者的姓名
authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="黑木崖")
for obj in authorDetail_list:
print(obj.author.name)
### 一对多查询
正向查询:按字段
# 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__set(表名小写)
# 查询明教出版社出版的书籍名
publish=Publish.objects.get(name="明教出版社")
#publish.book_set.all() : 与明教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)
补充:我们可以通过在 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 Book model 中做一下更改:
publish = models.ForeignKey("Publish", on_delete=models.CASCADE, related_name="book_list")
那么接下来就会如我们可以这样用:
press=Press.objects.get(name="明教出版社")
# 用book_list代替book_set
book_list=publish.book_list.all() # 与明教出版社关联的所有书籍对象集合
### 多对多
正向查询:按字段(authors)
# 独孤九剑所有作者的名字以及手机号
# 获取book对象
book_obj = Book.objects.filter(title="独孤九剑").first()
# 获取与这个book对象关联的多有author对象的集合
authors = book_obj.authors.all()
# 循环这个集合,得到每个author对象的信息
for author_obj in authors:
print(author_obj.name, author_obj.au_detail.tel)
反向查询:按表名(book_set)
# 查询令狐冲出过的所有书籍的名字
# 获取author对象
author_obj=Author.objects.get(name="令狐冲")
# 获取与这个author对象相关联的所有book对象的集合
book_list=author_obj.book_set.all()
for book_obj in book_list:
print(book_obj.title)
### 小结
正向查询按字段
反向查询按表名_set(表名小写)
## 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,这种查询方式在实际使用中更常见。
### 一对一
# 查询令狐冲的手机号
# 正向查询
ret=Author.objects.filter(name="令狐冲").values("au_detail__tel")
# 反向查询
ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="令狐冲").values("tel")
### 一对多
# 查询明教出版社出版过的所有书籍的名字与价格
# 正向查询,按字段:press
# value_list的结果是类似列表套元组的对象,values的结果是列表套字典的对象
queryResult=Book.objects.filter(press__name="明教出版社").values_list("title","price")
# 反向查询,按表名:book
queryResult=Press.objects.filter(name="明教出版社").values_list("book__title","book__price")
### 多对多
# 查询令狐冲出过的所有书籍的名字
# 正向查询 按字段:authors
queryResult=Book.objects.filter(authors__name="令狐冲").values_list("title")
# 反向查询 按表名:book
queryResult=Author.objects.filter(name="令狐冲").values_list("book__title","book__price")
### 进阶(连续跨表)
# 查询明教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(press__name="明教出版社").values_list("title","authors__name")
# 反向查询
queryResult=Press.objects.filter(name="明教出版社").values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name")
# 手机号以134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__au_detail__tel__startswith="132").values_list("title","press__name")
# 方式2:
ret=Author.objects.filter(au_detail__tel__startswith="132").values("book__title","book__press__name")
### 小结
- 正向查询按字段(外键字段)
- 反向查询按表名
- 可以连续跨表
## 聚合查询和分组查询
聚合查询aggregate
# 计算所有图书的平均价格
books = models.Book.objects.aggregate(Avg("price"))
books = models.Book.objects.aggregate(avg_price=Avg("price")) # 指定字典的key为avg_price(指定别名)
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,可以向聚合子句指定它(如上例)。
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
# 计算所有图书的平均价格、最贵价格和最便宜价格
books = models.Book.objects.aggregate(Avg("price"), Max("price"), Min("price"))
### 分组查询annotate
示例:
# 准备表格
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)
# 插入数据
INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('1', '令狐冲', '24', '6000.00', '销售部', '河南');
INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('2', '任盈盈', '18', '8000.00', '关公部', '广东');
INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('3', '任我行', '56', '10000.00', '销售部', '广东');
INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('4', '岳灵珊', '19', '6000.00', '公关部', '河南');
INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('5', '小龙女', '20', '8000.00', '公关部', '河北');
# 查询每一个部门名称以及对应的员工数
SQL:
select dep, count(1) from emp group by dep;
ORM:
models.Emp.objects.values('dep').annotate(c=Count('id'))
# 查询每一个部门名称以及对应的员工的平均工资
SQL:
select dep, avg(salary) from app01_emp GROUP BY dep;
ORM:
models.Emp.objects.values('dep').annotate(a=Avg('salary'))
有关values()和annotate()的顺序关系可以参考以下博客:
https://www.cnblogs.com/zzliu/p/10589390.html
## 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。
# 查询工资大于年龄的人
from django.db.models import F, Q
models.Emp.objects.filter(salary__gt=F('age'))
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
# 查询工资小于两倍年龄值的人
models.Emp.objects.filter(salary__lt=F("age") * 2)
更神奇的是F()还可以进行修改操作
# 将每一本书的价格提高100元
models.Book.objects.update(price=F('price') + 100)
Q查询
filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果需要执行更复杂的查询(例如OR 语句),则需要使用到Q 对象,Q对象可以使用&、|、~操作符组合起来,组合的对象还是Q对象,因此可以连续使用
# 查询价格大于300或者名称以九开头的书籍
models.Book.objects.filter(Q(price__gt=300)|Q(title__startswith="九"))
等同于以下sql语句
WHERE (`app01_book`.`price` > 300 OR `app01_book`.`title` LIKE BINARY '九%')
连续使用
# 查询价格大于300或者不是2019年三月份的书籍
models.Book.objects.filter(Q(price__gt=300)|~Q(Q(pub_date__year=2019)&Q(pub_date__month=3)))
### 小结
- 过滤条件涉及到不同字段的值时,用F查询
- 过滤条件有OR和非时,考虑用Q查询
- F可以用来修改字段值
- Q查询可以连续使用
# 总结
- 一对多通过外键字段建立联系,多对多通过第三张表建立联系
- 正向连表(多--->一)返回的是一个对象,反向连表(一--->多)返回的是一个集合
- 多表查询的本质是把几张表连成一张,再进行单表查询
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