Django学习之数据库与ORM

二、ORM表模型

• 表(模型)的创建：
• 1.ORM之增(create、save)
  • 一对多(ForeignKey):
  • 多对多(ManyToManyField()):
• 2、ORM之删(delete)
• 3、ORM之改（update和save）
• 4、ORM之查（filter和value）
  • 1.查询API
  • 2.QuerySet与惰性机制

本文链接：数据库与ORM - 肖峰

其他文章：Django之ORM - 肖峰

一、数据库的配置

1　django默认支持sqlite，mysql, oracle,postgresql数据库。

​ sqlite

​ django默认使用sqlite的数据库，默认自带sqlite的数据库驱动 。

　　　 引擎名称：django.db.backends.sqlite3

​ mysql

​ 引擎名称：django.db.backends.mysql

2　mysql驱动程序

• MySQLdb(mysql python)
• mysqlclient
• MySQL
• PyMySQL(纯python的mysql驱动程序)

3　在django的项目中会默认使用sqlite数据库，在settings里有如下设置：

如果我们想要更改数据库，需要修改如下：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'books',    #你的数据库名称
        'USER': 'root',   #你的数据库用户名
        'PASSWORD': '', #你的数据库密码
        'HOST': '', #你的数据库主机，留空默认为localhost
        'PORT': '3306', #你的数据库端口
    }
}

注意：

'NAME'即数据库的名字，在mysql连接前该数据库必须已经创建，而上面的sqlite数据库下的db.sqlite3则是项目自动创建

'USER'和'PASSWORD'分别是数据库的用户名和密码。

设置完后，再启动我们的Django项目前，我们需要激活我们的mysql。

然后，启动项目，会报错：no module named MySQLdb

这是因为django默认你导入的驱动是MySQLdb，可是MySQLdb对于py3有很大问题，所以我们需要的驱动是PyMySQL。

所以，我们只需要找到项目名文件下的__init__,在里面写入：

import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

二、ORM表模型

表(模型)的创建：

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。

作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含性别，email地址和出生日期，作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one－to－one）（类似于每个人和他的身份证之间的关系），在大多数情况下我们没有必要将他们拆分成两张表，这里只是引出一对一的概念。

出版商模型：出版商有名称，地址，所在城市，省，国家和网站。

书籍模型：书籍有书名、价格和出版日期，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），也被称作外键。

from django.db import models
class Publisher(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30, verbose_name="名称")
    address = models.CharField("地址", max_length=50)
    city = models.CharField('城市',max_length=60)
    state_province = models.CharField(max_length=30)
    country = models.CharField(max_length=50)
    website = models.URLField()
    class Meta:
        verbose_name = '出版商'
        verbose_name_plural = verbose_name
    def __str__(self):
        return self.name
class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30)
    def __str__(self):
        return self.name
class AuthorDetail(models.Model):
    sex = models.BooleanField(max_length=1, choices=((0, '男'),(1, '女'),))
    email = models.EmailField()
    address = models.CharField(max_length=50)
    birthday = models.DateField()
    author = models.OneToOneField(Author)
class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    authors = models.ManyToManyField(Author)
    publisher = models.ForeignKey(Publisher)
    publication_date = models.DateField()
    price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2,default=10)
    def __str__(self):
        return self.title

分析代码：

每个数据模型都是django.db.models.Model的子类，它的父类Model包含了所有必要的和数据库交互的方法。并提供了一个简洁漂亮的定义数据库字段的语法。

每个模型相当于单个数据库表（多对多关系例外，会多生成一张关系表），每个属性也是这个表中的字段。属性名就是字段名，它的类型（例如CharField）相当于数据库的字段类型（例如varchar）。大家可以留意下其它的类型都和数据库里的什么字段对应。

模型之间的三种关系：一对一，一对多，多对多。

​ 一对一：实质就是在主外键（author_id就是foreign key）的关系基础上，给外键加了一个UNIQUE＝True的属性；

​ 一对多：就是主外键关系；（foreign key）

​ 多对多：(ManyToManyField) 自动创建第三张表(当然我们也可以自己创建第三张表：两个foreign key)

1.ORM之增(create、save)

from app01.models import *
    #create方式一:
    Author.objects.create(name='Alvin')
    #create方式二:
    Author.objects.create(**{"name":"alex"})
    #save方式一:
    author=Author(name="alvin")
    author.save()
    #save方式二:
    author=Author()
    author.name="alvin"
    author.save()

重点来了－－－－－－－>那么如何创建存在一对多或多对多关系的一本书的信息呢？(如何处理外键关系的字段如一对多的publisher和多对多的authors)

一对多(ForeignKey):

#方式一: 由于绑定一对多的字段,比如publish,存到数据库中的字段名叫publish_id,所以我们可以直接给这个
# 字段设定对应值:
Book.objects.create(
  title='php',
  publisher_id=2,#这里的2是指为该book对象绑定了Publisher表中id=2的行对象
  publication_date='2017-7-7',
  price=99
)
#方式二:
# 第<1>步：先获取要绑定的Publisher对象:
pub_obj=Publisher(
    name='河大出版社',
    address='保定',
    city='保定',
  state_province='河北',
  country='China',
  website='http://www.hbu.com'),
    OR
    pub_obj=Publisher.objects.get(id=1),
)
# 第<2>步：将 publisher_id=2 改为 publisher=pub_obj
Book.objects.create(
    title='php',
  publisher=pub_obj, #添加的为出版社对象时不使用**_id了
  publication_date='2017-7-7',
  price=99
)

多对多(ManyToManyField()):

方式一：取出要添加的作者对象列表，通过一本书籍的<ManyToManyDescriptor object>.add方法添加作者对象。

author1=Author.objects.get(id=1)
author2=Author.objects.filter(name='alvin')[0]
book=Book.objects.get(id=1)
book.authors.add(author1,author2)
#等同于:
book.authors.add(*[author1,author2])
book.authors.remove(*[author1,author2])

方式二：取出要添加的书籍对象列表，通过一个作者对象的.book_set.add(*book)添加书籍对象。

book=models.Book.objects.filter(id__gt=1)
authors=models.Author.objects.filter(id=1)[0]
authors.book_set.add(*book)
authors.book_set.remove(*book)

方式三：取出书籍或者作者对象，直接添加对应的id

book.authors.add(1)       #book.authors.add(1,2) 可一次添加多个id，已存在的id不会重复添加
book.authors.remove(1)
authors.book_set.add(1)
authors.book_set.remove(1)

#注意: 如果第三张表是通过models.ManyToManyField()自动创建的,那么绑定关系只有上面一种方式
#如果第三张表是自己创建的:
class Book2Author(models.Model):
    author=models.ForeignKey("Author")
    Book=  models.ForeignKey("Book")
#那么就还有一种方式:
author_obj=models.Author.objects.filter(id=2)[0]
book_obj  =models.Book.objects.filter(id=3)[0]
s=models.Book2Author.objects.create(author_id=1,Book_id=2)
s.save()
s=models.Book2Author(author=author_obj,Book_id=1)
s.save()

2、ORM之删(delete)

>>> Book.objects.filter(id=1).delete()
(3, {'app01.Book_authors': 2, 'app01.Book': 1})

我们表面上删除了一条信息，实际却删除了三条，因为我们删除的这本书在Book_authors表中有两条相关信息，这种删除方式就是django默认的级联删除。

3、ORM之改（update和save）

实例：

注意：

第二种方式修改不能用get的原因是：update是QuerySet对象的方法，get返回的是一个model对象，它没有update方法，而filter返回的是一个QuerySet对象(filter里面的条件可能有多个条件符合，比如name＝'alvin',可能有两个name＝'alvin'的行数据)。

在“插入和更新数据”小节中，我们有提到模型的save()方法，这个方法会更新一行里的所有列。 而某些情况下，我们只需要更新行里的某几列。

#---------------- update方法直接设定对应属性----------------
models.Book.objects.filter(id=3).update(title="PHP")
#sql:
#UPDATE "app01_book" SET "title" = 'PHP' WHERE "app01_book"."id" = 3; args=('PHP', 3)
#--------------- save方法会将所有属性重新设定一遍,效率低-----------
obj=models.Book.objects.filter(id=3)[0]
obj.title="Python"
obj.save()
# SELECT "app01_book"."id", "app01_book"."title", "app01_book"."price",
# "app01_book"."color", "app01_book"."page_num",
# "app01_book"."publisher_id" FROM "app01_book" WHERE "app01_book"."id" = 3 LIMIT 1;
#
# UPDATE "app01_book" SET "title" = 'Python', "price" = 3333, "color" = 'red', "page_num" = 556,
# "publisher_id" = 1 WHERE "app01_book"."id" = 3;

此外，update()方法对于任何结果集（QuerySet）均有效，这意味着你可以同时更新多条记录update()方法会返回一个整型数值，表示受影响的记录条数。

注意，这里因为update返回的是一个整形，所以没法用query属性；对于每次创建一个对象，想显示对应的raw sql，需要在settings加上日志记录部分：

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console':{
            'level':'DEBUG',
            'class':'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'propagate': True,
            'level':'DEBUG',
        },
    }
}

4、ORM之查（filter和value）

1.查询API

# 查询相关API：
<1>filter(**kwargs):      它包含了与所给筛选条件相匹配的对象
<2>all():                 查询所有结果
<3>get(**kwargs):         返回与所给筛选条件相匹配的对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。
#-----------下面的方法都是对查询的结果再进行处理:比如 objects.filter.values()--------
<4>values(*field):        返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet，运行后得到的并不是一系列 model的实例化对象，而是一个可迭代的字典序列
<5>exclude(**kwargs):     它包含了与所给筛选条件不匹配的对象
<6>order_by(*field):      对查询结果排序
<7>reverse():             对查询结果反向排序
<8>distinct():            从返回结果中剔除重复纪录
<9>values_list(*field):   它与values()非常相似，它返回的是一个元组序列，values返回的是一个字典序列
<10>count():              返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。
<11>first():               返回第一条记录
<12>last():                返回最后一条记录
<13>exists():             如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False

双下划线(__)单表查询：

#---------------了不起的双下划线(__)之单表条件查询----------------
models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1)   # 获取id大于1 且 小于10的值
models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33])   # 获取id等于11、22、33的数据
models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33])  # not in
models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")
models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2])   # 范围bettwen and
# startswith，istartswith, endswith, iendswith,

2.QuerySet与惰性机制

所谓惰性机制：Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一个QuerySet（查询结果集对象），它并不会马上执行sql，而是当调用QuerySet的时候才执行。

QuerySet特点：

​ 可迭代的

​ 可切片

objs=models.Book.objects.all()  #[obj1,obj2,ob3...]
    # QuerySet:   可迭代
    for obj in objs:#每一obj就是一个行对象
        print("obj:",obj)
    # QuerySet:  可切片
    print(objs[1])
    print(objs[1:4])
    print(objs[::-1])

QuerySet的高效使用：

Django的queryset是惰性的

​ Django的queryset对应于数据库的若干记录（row），通过可选的查询来过滤。例如，下面的代码会得到数据库中名字为‘Dave’的所有的人:person_set = Person.objects.filter(first_name="Dave")
​ 上面的代码并没有运行任何的数据库查询。你可以使用person_set，给它加上一些过滤条件，或者将它传给某个函数，这些操作都不会发送给数据库。这是对的，因为数据库查询是显著影响web应用性能的因素之一。

要真正从数据库获得数据，你可以遍历queryset或者使用if queryset,总之你用到数据时就会执行sql.为了验证这些,需要在settings里加入LOGGING(验证方式)

obj=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
#     print(i)
# if obj:
#     print("ok")

queryset是具有cache的当你遍历queryset时，所有匹配的记录会从数据库获取，然后转换成Django的model。这被称为执行（evaluation）.这些model会保存在queryset内置的cache中，这样如果你再次遍历这个queryset，你不需要重复运行通用的查询。

obj=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
#     print(i)
## models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO")
## obj_new=models.Book.objects.filter(id=3)
# for i in obj:
#     print(i)   #LOGGING只会打印一次

简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据：

            obj = Book.objects.filter(id=4)
            #  exists()的检查可以避免数据放入queryset的cache。
            if obj.exists():
                print("hello world!")

当queryset非常巨大时，cache会成为问题处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法来获取数据，处理完数据就将其丢弃。

        objs = Book.objects.all().iterator()
        # iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存
        for obj in objs:
            print(obj.name)
        #BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
        for obj in objs:
            print(obj.name)
     #当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。

总结:
queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能会造成额外的数据库查询。