一、ORM简介

(对象关系映射:object relationship mapping)

  • MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库
  • ORM是“对象-关系-映射”的简称,主要任务是:
    • 根据对象的类型生成表结构
    • 将对象、列表的操作,转换为sql语句
    • 将sql查询到的结果转换为对象、列表(其实这里说列表并不合适,有过django开发经验的应该都会知道其实是一种queryset对象,而queryset对象提供的api也与列表或者集合大不不同)
  • 这极大的减轻了开发人员的工作量,不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动
  • Django中的模型包含存储数据的字段和约束,对应着数据库中唯一的表

二、ORM操作以及Queryset API

这里主要解释ORM的各种操作,以及Queryset类型对应的各种接口参数不同对应的sql语句。

1、基本操作

# 获取所有数据,对应SQL:select * from User
User.objects.all() # 匹配,对应SQL:select * from User where name = '蔚蓝'
User.objects.filter(name='蔚蓝') # 不匹配,对应SQL:select * from User where name != '蔚蓝'
User.objects.exclude(name='蔚蓝') # 获取单条数据(有且仅有一条,id唯一),对应SQL:select * from User where id = 724
User.objects.get(id=123)

2、常用操作

# 获取总数,对应SQL:select count(1) from User
User.objects.count() # 获取总数,对应SQL:select count(1) from User where name = '蔚蓝'
User.objects.filter(name='蔚蓝').count() # 大于,>,对应SQL:select * from User where id > 724
User.objects.filter(id__gt=724) # 大于等于,>=,对应SQL:select * from User where id >= 724
User.objects.filter(id__gte=724) # 小于,<,对应SQL:select * from User where id < 724
User.objects.filter(id__lt=724) # 小于等于,<=,对应SQL:select * from User where id <= 724
User.objects.filter(id__lte=724) # 同时大于和小于, 1 < id < 10,对应SQL:select * from User where id > 1 and id < 10
User.objects.filter(id__gt=1, id__lt=10) # 包含,in,对应SQL:select * from User where id in (11,22,33)
User.objects.filter(id__in=[11, 22, 33]) # 不包含,not in,对应SQL:select * from User where id not in (11,22,33)
User.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33]) # 为空:isnull=True,对应SQL:select * from User where pub_date is null
User.objects.filter(pub_date__isnull=True) # 不为空:isnull=False,对应SQL:select * from User where pub_date is not null
User.objects.filter(pub_date__isnull=True) # 匹配,like,大小写敏感,对应SQL:select * from User where name like '%sre%',SQL中大小写不敏感
User.objects.filter(name__contains="sre") # 匹配,like,大小写不敏感,对应SQL:select * from User where name like '%sre%',SQL中大小写不敏感
User.objects.filter(name__icontains="sre") # 不匹配,大小写敏感,对应SQL:select * from User where name not like '%sre%',SQL中大小写不敏感
User.objects.exclude(name__contains="sre") # 不匹配,大小写不敏感,对应SQL:select * from User where name not like '%sre%',SQL中大小写不敏感
User.objects.exclude(name__icontains="sre") # 范围,between and,对应SQL:select * from User where id between 3 and 8
User.objects.filter(id__range=[3, 8]) # 以什么开头,大小写敏感,对应SQL:select * from User where name like 'sh%',SQL中大小写不敏感
User.objects.filter(name__startswith='sre') # 以什么开头,大小写不敏感,对应SQL:select * from User where name like 'sh%',SQL中大小写不敏感
User.objects.filter(name__istartswith='sre') # 以什么结尾,大小写敏感,对应SQL:select * from User where name like '%sre',SQL中大小写不敏感
User.objects.filter(name__endswith='sre') # 以什么结尾,大小写不敏感,对应SQL:select * from User where name like '%sre',SQL中大小写不敏感
User.objects.filter(name__iendswith='sre') # 排序,order by,正序,对应SQL:select * from User where name = '蔚蓝' order by id
User.objects.filter(name='蔚蓝').order_by('id') # 多级排序,order by,先按name进行正序排列,如果name一致则再按照id倒叙排列
User.objects.filter(name='蔚蓝').order_by('name','-id') # 排序,order by,倒序,对应SQL:select * from User where name = '蔚蓝' order by id desc
User.objects.filter(name='蔚蓝').order_by('-id')

3、进阶操作

# limit,对应SQL:select * from User limit 3;
User.objects.all()[:3] # limit,取第三条以后的数据,没有对应的SQL,类似的如:select * from User limit 3,10000000,从第3条开始取数据,取10000000条(10000000大于表中数据条数)
User.objects.all()[3:] # offset,取出结果的第10-20条数据(不包含10,包含20),也没有对应SQL,参考上边的SQL写法
User.objects.all()[10:20] # 分组,group by,对应SQL:select username,count(1) from User group by username;
from django.db.models import Count
User.objects.values_list('username').annotate(Count('id')) # 去重distinct,对应SQL:select distinct(username) from User
User.objects.values('username').distinct().count() # filter多列、查询多列,对应SQL:select username,fullname from accounts_user
User.objects.values_list('username', 'fullname') # filter单列、查询单列,正常values_list给出的结果是个列表,里边里边的每条数据对应一个元组,当只查询一列时,可以使用flat标签去掉元组,将每条数据的结果以字符串的形式存储在列表中,从而避免解析元组的麻烦
User.objects.values_list('username', flat=True) # int字段取最大值、最小值、综合、平均数
from django.db.models import Sum,Count,Max,Min,Avg User.objects.aggregate(Count(‘id’))
User.objects.aggregate(Sum(‘age’))

4、时间字段

# 匹配日期,date
User.objects.filter(create_time__date=datetime.date(2018, 8, 1))
User.objects.filter(create_time__date__gt=datetime.date(2018, 8, 2)) # 匹配年,year
User.objects.filter(create_time__year=2018)
User.objects.filter(create_time__year__gte=2018) # 匹配月,month
User.objects.filter(create_time__month__gt=7)
User.objects.filter(create_time__month__gte=7) # 匹配日,day
User.objects.filter(create_time__day=8)
User.objects.filter(create_time__day__gte=8) # 匹配周,week_day
User.objects.filter(create_time__week_day=2)
User.objects.filter(create_time__week_day__gte=2) # 匹配时,hour
User.objects.filter(create_time__hour=9)
User.objects.filter(create_time__hour__gte=9) # 匹配分,minute
User.objects.filter(create_time__minute=15)
User.objects.filter(create_time__minute_gt=15) # 匹配秒,second
User.objects.filter(create_time__second=15)
User.objects.filter(create_time__second__gte=15) # 按天统计归档
today = datetime.date.today()
select = {'day': connection.ops.date_trunc_sql('day', 'create_time')}
deploy_date_count = Task.objects.filter(
create_time__range=(today - datetime.timedelta(days=7), today)
).extra(select=select).values('day').annotate(number=Count('id'))

5、Q 的使用

Q对象可以对关键字参数进行封装,从而更好的应用多个查询,可以组合&(and)、|(or)、~(not)操作符

from django.db.models import Q

User.objects.filter(
Q(role__startswith='sre_'),
Q(name='散人') | Q(name='`蔚蓝')
) 对应的SQL语句
select * from User where role like 'sre_%' and (name='散人' or name='蔚蓝')

通常更多的时候我们用Q来做搜索逻辑,比如前台搜索框输入一个字符,后台去数据库中检索标题或内容中是否包含

_s = request.GET.get('search')

_t = Blog.objects.all()
if _s:
_t = _t.filter(
Q(title__icontains=_s) |
Q(content__icontains=_s)
) return _t

6、外键:ForeignKey

表结构:

class Role(models.Model):
name = models.CharField(max_length=16, unique=True) class User(models.Model):
username = models.EmailField(max_length=255, unique=True)
role = models.ForeignKey(Role, on_delete=models.CASCADE)

正向查询:

# 查询用户的角色名
_t = User.objects.get(username='蔚蓝')
_t.role.name

反向查询:

# 查询角色下包含的所有用户
_t = Role.objects.get(name='Role03')
_t.user_set.all()

另一种反向查询的方法:

_t = Role.objects.get(name='Role03')

这种方法比上一种_set的方法查询速度要快

User.objects.filter(role=_t)

第三种反向查询的方法:

如果外键字段有related_name属性,例如models如下:

class User(models.Model):
username = models.EmailField(max_length=255, unique=True)
role = models.ForeignKey(Role, on_delete=models.CASCADE,related_name='roleUsers')
那么可以直接用related_name属性取到某角色的所有用户 _t = Role.objects.get(name = 'Role03')
_t.roleUsers.all()

7、M2M:ManyToManyField

表结构:

class Group(models.Model):
name = models.CharField(max_length=16, unique=True) class User(models.Model):
username = models.CharField(max_length=255, unique=True)
groups = models.ManyToManyField(Group, related_name='groupUsers')

正向查询:

# 查询用户隶属组
_t = User.objects.get(username = '蔚蓝')
_t.groups.all()

反向查询:

# 查询组包含用户
_t = Group.objects.get(name = 'groupC')
_t.user_set.all()

同样M2M字段如果有related_name属性,那么可以直接用下边的方式反查

_t = Group.objects.get(name = 'groupC')
_t.groupUsers.all()

8、get_object_or_404

正常如果我们要去数据库里搜索某一条数据时,通常使用下边的方法:

_t = User.objects.get(id=734)

但当id=724的数据不存在时,程序将会抛出一个错误

abcer.models.DoesNotExist: User matching query does not exist.

为了程序兼容和异常判断,我们可以使用下边两种方式:

方式一:get改为filter

_t = User.objects.filter(id=724)

取出_t之后再去判断_t是否存在

方式二:使用get_object_or_404

from django.shortcuts import get_object_or_404

_t = get_object_or_404(User, id=724)
# get_object_or_404方法,它会先调用django的get方法,如果查询的对象不存在的话,则抛出一个Http404的异常

实现方法类似于下边这样:

from django.http import Http404

try:
_t = User.objects.get(id=724)
except User.DoesNotExist:
raise Http404

9、get_or_create

顾名思义,查找一个对象如果不存在则创建,如下:

object, created = User.objects.get_or_create(username='蔚蓝')

返回一个由object和created组成的元组,其中object就是一个查询到的或者是被创建的对象,created是一个表示是否创建了新对象的布尔值

实现方式类似于下边这样:

try:
object = User.objects.get(username='蔚蓝') created = False
exception User.DoesNoExist:
object = User(username='蔚蓝')
object.save() created = True returen object, created

补充:上面提到了get_or_create是如果查找不到就创建,那么想要进行更新一条记录,如果如果没有就创建呢?显然就是update_or_create

10、执行原生SQL

Django中能用ORM的就用它ORM吧,不建议执行原生SQL,可能会有一些安全问题,如果实在是SQL太复杂ORM实现不了,那就看看下边执行原生SQL的方法,跟直接使用pymysql基本一致了

from django.db import connection

with connection.cursor() as cursor:
cursor.execute('select * from accounts_User')
row = cursor.fetchall() return row

注意这里表名字要用app名+下划线+model名的方式

三、总结

有了django强大的orm和queryset提供的多种api,我们可以基于数据库中的数据做各种增删改查,根据条件过滤筛选排序,省去了自己在视图函数中写业务逻辑的麻烦,即使提供的方法不能满足要求,也可以自己利用数据库驱动,书写原生SQL语句对数据库操作,十分方便。数据库可以是各种关系型数据库,mysql ,django自带的小型sqlite,或者是SQL Server等。只需在settings配置文件中,配置数据库文件即可。

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