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使用Python的Django模型的话,一般都会用它自带的ORM(Object-relational mapping)模型。这个ORM模型的设计比较简单,学起来不会特别花时间。不过,Django的ORM模型有自己的一套语法,有时候会觉得别扭。这里聊一下我自己的体会。

模型设计

这一部分算处理得比较好的部分。Django的数据模型的建立过程很简单,就是继承django.db.models中的Model类,然后给它增加属性。每一个属性可以对应关系数据库中的一个字段。比如在一个叫myapp的Django App下,创建models.py文件:

from django.db import models

class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=10)

通过manage.py的makemigrations和migrate命令,就可以执行数据库的迁移。上面的name属性,就对应了生成的myapp_person表中名为"name"的一列。这里的max_length=10对应了限制条件:

VARCHAR(10)

(在MySQL V4中,代表了10个字节;在MySQL V5中,代表了10个字符。)

除了上面的字符类型,其他常见的字段类型,在Django都有对应的*Field来表达,比如TextField、DateField、DateTimeField、IntegerField、DecimalField。此外,还有一些常见的限制条件,除了上面的max_length,还有default、unique、null、primary_key等等。数字类型的限制条件有max、min、max_digits、decimal_places。这些限制条件都通过参数的形式传给属性。有一些限制条件是Django提供的,并没有数据库层面的对应物,比如blank。

(当blank参数为真时,对应字段可以为留为空白。)

在基本的模型设计上,Django ORM没有留什么坑。

关系

Django中的一对一、多对一、多对多关系可以通过下面方式表达:

from django.db import models

class Company(models.Model):
name = models.CharField(max_length=10) class Group(models.Model):
name = models.CharField(max_length=10) class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=10) class Customer(models.Model):
name = models.CharField(max_length=10)
person = models.OneToOneField(Person)
company = models.ForeignKey(Company, on_delete=models.CASCADE)
groups = models.ManyToManyField(Group)

Customer的定义中,用到一对一、多对一、多对多关系。它们分别通过OneToOneField、ForeignKey和ManyToManyField来实现。

需要注意的是,在Django ORM中,只能通过ForeignKey来定义多对一关系,不能显示地定义一对多关系。但你可以使用模型对象的*_set语法来反向调用多对一关系。比如说:

company.customer_set   #company是一个Company的实例

就可以根据一对多关系,调到该公司下的所有客户。此外,多对多关系也可以用类似的方式反向调用,比如:

group.customer_set

此外,你还可以在模型中加入related_name参数,从而在反省调用时,改用"*_set"之外的其他名称,比如:

class Customer(models.Model):
person = models.OneToOneField(Person)
address = models.CharField(max_length=100)
company = models.ForeignKey(Company, on_delete=models.CASCADE, related_name="customers")

如果两个模型之间有多个关系时,related_name可以防止*_set重名。

总的来说,上面的解决方案可以实现功能,并不影响使用。但我总是觉得这个解决方案有些丑陋。由于不能显式地表达两个模型之间的关系,模型之间的关系看起来不够明了。特别是读代码时,第一个类定义完全没法提示一对多的关系。我必须要看到了第二个类定义,才能搞明白两个模型之间的关系。真希望有一种显式说明关系的办法,降低读代码时的认知负担。

查询

Django ORM可以通过一些方法来实现。其中的很多方法返回的是Django自定义的QuerySet类的迭代器。Python看到迭代器时会懒惰求值,所以这些方法返回时并不会真正进行数据库操作。这样,多个方法串联操作时,就避免了重复操作数据库。返回QuerySet的常见方法包括:

all()
filter()
exclude()
annotate()
order_by()
reverse()
distinct()
...

对于依赖具体数据的操作,QuerySet会求值。比如遍历QuerySet时,就会先执行数据库操作。用len()获得QuerySet长度时,也会造成QuerySet估值。此外QuerySet一些方法,比get()、count()、earlist()、exists()等,都会对QuerySet进行求值。因此,在写程序时,要注意QuerySet求值的时间点,避免重复的数据库操作。

SQL的WHERE条件可以通过参数的形式来传给方法。这些参数一般是"[字段]__[运算符]"的命名方式,比如:

Customer.objects.filter(name__contains="abc")

除了contains,还有in、gt、lt、startswith、date、range等等操作符,能实现的WHERE条件确实够全的了。

不过,这又是一个有点别扭的地方,即通过命名方式来控制查询行为。我看过有的ORM是用lambda的形式来表达WHERE条件,还有的会做一个类似于contains()的方法,都要比Django ORM的方式好看。如果是跨表查询,Django的方式就更丑了:

Customer.objects.filter(company__name__contains="xxx")

无限的双下划线啊……

聚合

Django实现聚合的方式简直是噩梦。貌似ORM对表达GROUP BY很无力,源代码里的注释就认输了:

聚合的aggregate()和annotate()方法可以实现基本的功能,但稍微复杂一点,代码就变得魔幻了:

看到一大串values()、annotate()变来变去,有没有觉得头晕?我觉得这种情况下,可以直接上原始的SQL查询语句了,没必要再自己折腾自己。

F表达式和Q表达式

F表达式指代了一列,对于update操作时引用列的值有用。Q表达式代表了WHERE的一个条件,可以用于多个WHERE条件的连接。这些都是Django ORM用来弥补缺陷的。就拿Q表达式来说。查询方法中跟多个参数的话,相当于多个WHERE条件。这些条件会默认为AND关系。为了表达OR和NOT关系,Django ORM就造了个Q表达式,比如:

filter(Q(name__contains="abc")|Q(name__startswith("xxx")))

为了弥补缺陷,Django ORM又增加了一种语法风格。于是,学习路上又多了一个坑……

总结

总的来说,Django ORM在实现基础的数据库操作方面没问题。但如果需要构建复杂的SQL语句,与其在Django ORM里绕来绕去,还不如直接用原始的SQL语句。这个是我最强烈的一个感受。当然,Django ORM还是可用的工具。我写这篇文章的目的,是提醒大家不要误把糟糕的设计当做精巧的语法。

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