ORM多表查询下

　　

一、多表查询

1、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。

语法：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。

a、一对多查询

　　　　示例一：查询苹果出版社出版过的所有书籍的名字与价格

　　　　# 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 按表名小写：book

        queryResult=Publish.objects.filter(name="苹果出版社").values_list("book__title","book__price"

　　示例二：查python这本书的出版社的名字和邮箱

　　　　# 正向查询

    Book.objects.filter(title="python").values("publish__name", "publish__email")

　　　　# 反向查询

    Publish.objects.filter(book__title="python").values("name", "email")

　　b、多对多查询

　　　　示例一：查询alex出过的所有书籍的名字

　　　　# 正向查询 按字段：authors:

        queryResult=Book.objects.filter(authors__name="yuan").values_list("title")

　　　　# 反向查询 按表名小写：book

        queryResult=Author.objects.filter(name="yuan").values_list("book__title","book__price")

　　示例二：查询python这本书的作者的年龄

　　　　# 正向查询

    Book.objects.filter(title="python").values("author__age")

　　　　# 反向查询

    Author.objects.filter(book__title="python").values("age")

　　c、一对一查询

　　　　示例一：查询alex的手机号

　　　　# 正向查询 按字段：authorDetail

    　　ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authorDetail__telephone")

　　　　# 反向查询 按表名小写：author

        ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")

　　示例二：查询手机号为133的作者的名字

　　　　# 正向查询

    Author.objects.filter(authorDetail__telephone__startswith="133").values("name")

　　　　# 反向查询

    AuthorDetail.objects.filter(telephone__startswith="133").values("author__name")

　　d、进阶练习（连续跨表）

示例一：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")

示例二：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__startswith="151")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","publish__name")

　　　　　　# 方式2：

        ret=Author.objects.filter(authorDetail__telephone__startswith="151")
                    .values("book__title","book__publish__name")

e、related_name相关

反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name的值替换表名，例如：

        publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')

示例一：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的值bookList

        queryResult=Publish.objects.filter(name="人民出版社").values_list("bookList__title","bookList__price")

2、聚合查询

语法：aggregate(*args, **kwargs)

示例一：计算所有图书的平均价格

    from django.db.models import Avg    # 首先导入聚合函数Avg
    ret = Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
    print(ret)  # 结果为：{'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。并且all()方法也可以不写，默认查询所有，如下示例：

    ret = Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
    print(ret)  # 结果为：{'average_price': 34.35}

如果你希望生成不止一个聚合函数，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  # 导入聚合函数
    ret = Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
    print(ret)
    # 结果为：{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}

3、分组查询

a、单表分组查询

示例一：查询每一个部门名称以及对应的员工数，员工表如下：

　　　emp表：
            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")

b、多表分组查询

示例一：查询每一个部门名称以及对应的员工数，表如下：

　　　　emp表：
            id  name  age   salary   dep_id
            1   alex   12   2000       1
            2   egon  22   3000       2
            3   wen   22   5000       2

　　　　dep表：
            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")

总结：

1）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）。

2）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。

c、查询练习

示例一：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value_list()方法，如下：

    queryResult = Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price")).values_list("name","MinPrice")
　　　　 print(queryResult)

示例二：统计每一本书的作者个数

　　 ret = Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors__name'))

示例三：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'))

示例四：统计不止一个作者的图书

    queryResult = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).filter(num_authors__gt=1)

示例五：根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序

    queryResult = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')

示例六：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)

4、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。

示例一：查询评论数大于收藏数的书籍

    from django.db.models import F   # 导入F函数
    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，如下：

示例二：查询评论数大于收藏数2倍的书籍

    Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)

示例三：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)

5、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   # 导入Q函数
    Q(title__startswith='Py')    # 将要关键字查询条件放入Q方法中

　　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。

示例一：

    bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))
    # 上面等同于下面的SQL WHERE子句：
    WHERE name ="yuan" OR name ="egon"

示例二：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")

示例三：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")

二、静态文件的设置（测试环境按照如下配置，记住步骤照做即可）

1）在项目目录下创建static文件夹；

2）项目中用到的静态资源如图片，js文件，bootstrap文件等放到static中（static中再分别创建img、js、bootstrap、css文件夹用于存放这些文件）；

3）在项目的settings.py文件中，STATIC_URL = "/static/" 下边加上如下代码：

    STATICFILES_DIRS = [
        os.join.path(BASE_DIR, "static")
    ]