Django - ORM - 进阶

一、多表操作

创建模型

实例：我们来假定下面这些概念，字段和关系

作者模型：一个作者有姓名和年龄。

作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）

出版商模型：出版商有名称，所在城市以及email。

书籍模型： 书籍有书名和出版日期，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)。

模型建立如下：

from django.db import models

# Create your models here.

class Author(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name=models.CharField( max_length=32)
    age=models.IntegerField()

    # 与AuthorDetail建立一对一的关系
    authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE)

class AuthorDetail(models.Model):

    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    birthday=models.DateField()
    telephone=models.BigIntegerField()
    addr=models.CharField( max_length=64)

class Publish(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name=models.CharField( max_length=32)
    city=models.CharField( max_length=32)
    email=models.EmailField()

class Book(models.Model):

    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField( max_length=32)
    publishDate=models.DateField()
    price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)

    # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方
    publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE)
    # 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个，自动创建第三张表
    authors=models.ManyToManyField(to='Author',)

生成表如下：

注意事项：

• 表的名称myapp_modelName，是根据 模型中的元数据自动生成的，也可以覆写为别的名称　　
• id 字段是自动添加的
• 对于外键字段，Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名
• 这个例子中的CREATE TABLE SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式，要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。
• 定义好模型之后，你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置，在其中添加models.py所在应用的名称。
• 外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL)，你可以赋给它空值 None 。

添加表记录

操作前先简单的录入一些数据：

publish表：

author表：

authordetail表:

一对多

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方式1:    publish_obj=Publish.objects.get(nid=1)    book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj)    方式2:    book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)

核心：book_obj.publish与book_obj.publish_id是什么？

多对多

    # 当前生成的书籍对象
    book_obj=Book.objects.create(title="追风筝的人",price=200,publishDate="2012-11-12",publish_id=1)
    # 为书籍绑定的做作者对象
    yuan=Author.objects.filter(name="yuan").first() # 在Author表中主键为2的纪录
    egon=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主键为1的纪录

    # 绑定多对多关系,即向关系表book_authors中添加纪录
    book_obj.authors.add(yuan,egon)    #  将某些特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。   =======    book_obj.authors.add(*[])

数据库表纪录生成如下：

book表

book_authors表

核心:book_obj.authors.all()是什么？

多对多关系其它常用API：

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book_obj.authors.remove()      # 将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。    ======   book_obj.authors.remove(*[]) book_obj.authors.clear()       #清空被关联对象集合 book_obj.authors.set()         #先清空再设置

more

二、基于对象的跨表查询

一对多查询（Publish与Book）

正向查询(按字段：publish)：

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# 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：book_set)：

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publish=Publish.objects.get(name="苹果出版社") #publish.book_set.all() : 与苹果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)

一对一查询（Author与AuthorDetail）

正向查询(按字段：authorDetail)：

1 2	egon=Author.objects.filter(name="egon").first() print(egon.authorDetail.telephone)

反向查询(按表名：author)：

1 2 3 4 5

# 查询所有住址在北京的作者的姓名   authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing") for obj in authorDetail_list:      print(obj.author.name)

多对多查询（Author与Book）

正向查询(按字段：authors)：

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# 金瓶眉所有作者的名字以及手机号   book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first() authors=book_obj.authors.all() for author_obj in authors:      print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)

反向查询(按表名：book_set)：

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# 查询egon出过的所有书籍的名字       author_obj=Author.objects.get(name="egon")     book_list=author_obj.book_set.all()        #与egon作者相关的所有书籍     for book_obj in book_list:         print(book_obj.title)

注意：

你可以通过在 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 Article model 中做一下更改：

1	publish = ForeignKey(Book, related_name='bookList')

那么接下来就会如我们看到这般：

1 2 3 4

# 查询 人民出版社出版过的所有书籍   publish=Publish.objects.get(name="人民出版社") book_list=publish.bookList.all()  # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合

三、基于双下划的跨表查询

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。

''' 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 '''

一对一查询

# 查询alex的手机号

    # 正向查询
    ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authordetail__telephone")

    # 反向查询
    ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")

一对多查询

# 练习:  查询苹果出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)

    # 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:book

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

多对多查询

# 练习: 查询alex出过的所有书籍的名字(多对多)

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

进阶练习（连续跨表）

# 练习: 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")

# 练习: 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__regex="")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","publish__name")
    # 方式2:
    ret=Author.objects
              .filter(authordetail__telephone__startswith="")
              .values("book__title","book__publish__name")

related_name

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

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

# 练习: 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:bookList

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

四、聚合查询与分组查询

聚合

aggregate(*args, **kwargs)

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# 计算所有图书的平均价格     >>> from django.db.models import Avg     >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))     {'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。

1 2	>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price')) {'average_price': 34.35}

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：

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>>> from django.db.models import Avg, Max, Min >>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price')) {'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}

分组

###################################－－单表分组查询－－#######################################################

查询每一个部门名称以及对应的员工数

emp:

id  name age   salary    dep
  alex  12   2000     销售部
  egon  22   3000     人事部
  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")

###################################－－多表分组查询－－###########################

多表分组查询：

查询每一个部门名称以及对应的员工数

emp:

id  name age   salary   dep_id
  alex  12   2000       1
  egon  22   3000       2
  wen   22   5000       2

dep

id   name
   销售部
   人事部

emp－dep:

id  name age   salary   dep_id   id   name
  alex  12   2000       1      1    销售部
  egon  22   3000       2      2    人事部
  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")

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)

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）。
总结 ：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。

查询练习

(1) 练习：统计每一个出版社的最便宜的书

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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valuelist：

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

'''

SELECT "app01_publish"."name", MIN("app01_book"."price")  AS "MinPrice" FROM "app01_publish"
LEFT  JOIN "app01_book" ON ("app01_publish"."nid" = "app01_book"."publish_id")
GROUP BY "app01_publish"."nid", "app01_publish"."name", "app01_publish"."city", "app01_publish"."email" 

(2) 练习：统计每一本书的作者个数

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

(3) 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'))

(4) 统计不止一个作者的图书：

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

(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:

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

(6) 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)

五、F查询与Q查询（F更新数据库得字段，Q构造复杂条件）

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。

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# 查询评论数大于收藏数的书籍      from django.db.models import F    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。

1 2	# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍     Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)

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：

1	Book.objects.all().update(price=F("price")+30)

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。

1 2	from django.db.models import Q Q(title__startswith='Py')

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。

1	bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))

等同于下面的SQL WHERE 子句：

1	WHERE name ="yuan" OR name ="egon"

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：

1	bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")

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：

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bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),                               title__icontains="python"                              )

# 查询是字段名称
# Book.objects.filter(Q(title='yuan')|Q(price='123'))

# Q() 查询放str,

search_connection = Q()
search_connection.connector = 'or'
for search_field in self.search_fields:
    search_connection.children.append((search_field,key_words))

data_list = self.model.objects.all().filter(search_connection)

六、QuerySet

可切片

使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句。

1	>>> Entry.objects.all()[:5]      # (LIMIT 5)

>>> Entry.objects.all()[5:10]    # (OFFSET 5 LIMIT 5)

不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。

可迭代

articleList=models.Article.objects.all()

for article in articleList:
    print(article.title)

惰性查询

查询集 是惰性执行的 —— 创建查询集不会带来任何数据库的访问。你可以将过滤器保持一整天，直到查询集 需要求值时，Django 才会真正运行这个查询。

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queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database   print(queryResult) # hits database   for article in queryResult:     print(article.title)    # hits database

一般来说，只有在“请求”查询集 的结果时才会到数据库中去获取它们。当你确实需要结果时，查询集 通过访问数据库来求值。

缓存机制

每个查询集都包含一个缓存来最小化对数据库的访问。理解它是如何工作的将让你编写最高效的代码。

在一个新创建的查询集中，缓存为空。首次对查询集进行求值 —— 同时发生数据库查询 ——Django 将保存查询的结果到查询集的缓存中并返回明确请求的结果（例如，如果正在迭代查询集，则返回下一个结果）。接下来对该查询集 的求值将重用缓存的结果。

请牢记这个缓存行为，因为对查询集使用不当的话，它会坑你的。例如，下面的语句创建两个查询集，对它们求值，然后扔掉它们：

1 2	print([a.title for a in models.Article.objects.all()]) print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()])

这意味着相同的数据库查询将执行两次，显然倍增了你的数据库负载。同时，还有可能两个结果列表并不包含相同的数据库记录，因为在两次请求期间有可能有Article被添加进来或删除掉。为了避免这个问题，只需保存查询集并重新使用它：

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queryResult=models.Article.objects.all() print([a.title for a in queryResult]) print([a.create_time for a in queryResult])

何时查询集不会被缓存?

查询集不会永远缓存它们的结果。当只对查询集的部分进行求值时会检查缓存， 如果这个部分不在缓存中，那么接下来查询返回的记录都将不会被缓存。所以，这意味着使用切片或索引来限制查询集将不会填充缓存。

例如，重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库：

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>>> queryset = Entry.objects.all() >>> print queryset[5] # Queries the database >>> print queryset[5] # Queries the database again

然而，如果已经对全部查询集求值过，则将检查缓存：

1 2 3 4

>>> queryset = Entry.objects.all() >>> [entry for entry in queryset] # Queries the database >>> print queryset[5] # Uses cache >>> print queryset[5] # Uses cache

下面是一些其它例子，它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中：

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>>> [entry for entry in queryset] >>> bool(queryset) >>> entry in queryset >>> list(queryset)

注：简单地打印查询集不会填充缓存。

queryResult=models.Article.objects.all()

print(queryResult) #  hits database

print(queryResult) #  hits database

exists()与iterator()方法

exists：

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：

 if queryResult.exists():
    #SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()
        print("exists...")

iterator:

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.title)
#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.title)

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。　

七、中介模型

处理类似搭配 pizza 和 topping 这样简单的多对多关系时，使用标准的ManyToManyField  就可以了。但是，有时你可能需要关联数据到两个模型之间的关系上。

例如，有这样一个应用，它记录音乐家所属的音乐小组。我们可以用一个ManyToManyField 表示小组和成员之间的多对多关系。但是，有时你可能想知道更多成员关系的细节，比如成员是何时加入小组的。

对于这些情况，Django 允许你指定一个中介模型来定义多对多关系。 你可以将其他字段放在中介模型里面。源模型的ManyToManyField 字段将使用through 参数指向中介模型。对于上面的音乐小组的例子，代码如下：

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from django.db import models   class Person(models.Model):     name = models.CharField(max_length=128)       def __str__(self):              # __unicode__ on Python 2         return self.name   class Group(models.Model):     name = models.CharField(max_length=128)     members = models.ManyToManyField(Person, through='Membership')       def __str__(self):              # __unicode__ on Python 2         return self.name   class Membership(models.Model):     person = models.ForeignKey(Person)     group = models.ForeignKey(Group)     date_joined = models.DateField()     invite_reason = models.CharField(max_length=64)

既然你已经设置好ManyToManyField 来使用中介模型（在这个例子中就是Membership），接下来你要开始创建多对多关系。你要做的就是创建中介模型的实例：

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>>> ringo = Person.objects.create(name="Ringo Starr") >>> paul = Person.objects.create(name="Paul McCartney") >>> beatles = Group.objects.create(name="The Beatles") >>> m1 = Membership(person=ringo, group=beatles, ...     date_joined=date(1962, 8, 16), ...     invite_reason="Needed a new drummer.") >>> m1.save() >>> beatles.members.all() [<Person: Ringo Starr>] >>> ringo.group_set.all() [<Group: The Beatles>] >>> m2 = Membership.objects.create(person=paul, group=beatles, ...     date_joined=date(1960, 8, 1), ...     invite_reason="Wanted to form a band.") >>> beatles.members.all() [<Person: Ringo Starr>, <Person: Paul McCartney>]

与普通的多对多字段不同，你不能使用add、 create和赋值语句（比如，beatles.members = [...]）来创建关系：

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# THIS WILL NOT WORK >>> beatles.members.add(john) # NEITHER WILL THIS >>> beatles.members.create(name="George Harrison") # AND NEITHER WILL THIS >>> beatles.members = [john, paul, ringo, george]

为什么不能这样做？ 这是因为你不能只创建 Person和 Group之间的关联关系，你还要指定 Membership模型中所需要的所有信息；而简单的add、create 和赋值语句是做不到这一点的。所以它们不能在使用中介模型的多对多关系中使用。此时，唯一的办法就是创建中介模型的实例。

remove()方法被禁用也是出于同样的原因。但是clear() 方法却是可用的。它可以清空某个实例所有的多对多关系：

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>>> # Beatles have broken up >>> beatles.members.clear() >>> # Note that this deletes the intermediate model instances >>> Membership.objects.all() []

八、查询优化

表数据

class UserInfo(AbstractUser):
    """
    用户信息
    """
    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    nickname = models.CharField(verbose_name='昵称', max_length=32)
    telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name='手机号码')
    avatar = models.FileField(verbose_name='头像',upload_to = 'avatar/',default="/avatar/default.png")
    create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)

    fans = models.ManyToManyField(verbose_name='粉丝们',
                                  to='UserInfo',
                                  through='UserFans',
                                  related_name='f',
                                  through_fields=('user', 'follower'))

    def __str__(self):
        return self.username

class UserFans(models.Model):
    """
    互粉关系表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    user = models.ForeignKey(verbose_name='博主', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='users')
    follower = models.ForeignKey(verbose_name='粉丝', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='followers')

class Blog(models.Model):

    """
    博客信息
    """
    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(verbose_name='个人博客标题', max_length=64)
    site = models.CharField(verbose_name='个人博客后缀', max_length=32, unique=True)
    theme = models.CharField(verbose_name='博客主题', max_length=32)
    user = models.OneToOneField(to='UserInfo', to_field='nid')
    def __str__(self):
        return self.title

class Category(models.Model):
    """
    博主个人文章分类表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(verbose_name='分类标题', max_length=32)

    blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')

class Article(models.Model):

    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='文章标题')
    desc = models.CharField(max_length=255, verbose_name='文章描述')
    read_count = models.IntegerField(default=0)
    comment_count= models.IntegerField(default=0)
    up_count = models.IntegerField(default=0)
    down_count = models.IntegerField(default=0)
    category = models.ForeignKey(verbose_name='文章类型', to='Category', to_field='nid', null=True)
    create_time = models.DateField(verbose_name='创建时间')
    blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')
    tags = models.ManyToManyField(
        to="Tag",
        through='Article2Tag',
        through_fields=('article', 'tag'),
)

class ArticleDetail(models.Model):
    """
    文章详细表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    content = models.TextField(verbose_name='文章内容', )

    article = models.OneToOneField(verbose_name='所属文章', to='Article', to_field='nid')

class Comment(models.Model):
    """
    评论表
    """
    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
    article = models.ForeignKey(verbose_name='评论文章', to='Article', to_field='nid')
    content = models.CharField(verbose_name='评论内容', max_length=255)
    create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)

    parent_comment = models.ForeignKey('self', blank=True, null=True, verbose_name='父级评论')
    user = models.ForeignKey(verbose_name='评论者', to='UserInfo', to_field='nid')

    up_count = models.IntegerField(default=0)

    def __str__(self):
        return self.content

class ArticleUpDown(models.Model):
    """
    点赞表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
    article = models.ForeignKey("Article", null=True)
    models.BooleanField(verbose_name='是否赞')

class CommentUp(models.Model):
    """
    点赞表
    """
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)
    comment = models.ForeignKey("Comment", null=True)

class Tag(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField(verbose_name='标签名称', max_length=32)
    blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')

class Article2Tag(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    article = models.ForeignKey(verbose_name='文章', to="Article", to_field='nid')
    tag = models.ForeignKey(verbose_name='标签', to="Tag", to_field='nid')

select_related

简单使用

对于一对一字段（OneToOneField）和外键字段（ForeignKey），可以使用select_related 来对QuerySet进行优化。

select_related 返回一个QuerySet，当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。

简单说，在对QuerySet使用select_related()函数后，Django会获取相应外键对应的对象，从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。

下面的例子解释了普通查询和select_related() 查询的区别。

查询id=2的文章的分类名称,下面是一个标准的查询：

1 2 3 4 5

# Hits the database. article=models.Article.objects.get(nid=2)   # Hits the database again to get the related Blog object. print(article.category.title)

'''

SELECT
    "blog_article"."nid",
    "blog_article"."title",
    "blog_article"."desc",
    "blog_article"."read_count",
    "blog_article"."comment_count",
    "blog_article"."up_count",
    "blog_article"."down_count",
    "blog_article"."category_id",
    "blog_article"."create_time",
     "blog_article"."blog_id",
     "blog_article"."article_type_id"
             FROM "blog_article"
             WHERE "blog_article"."nid" = 2; args=(2,)

SELECT
     "blog_category"."nid",
     "blog_category"."title",
     "blog_category"."blog_id"
              FROM "blog_category"
              WHERE "blog_category"."nid" = 4; args=(4,)

'''

如果我们使用select_related()函数：

1 2 3 4 5 6 7

articleList=models.Article.objects.select_related("category").all()         for article_obj in articleList:         #  Doesn't hit the database, because article_obj.category         #  has been prepopulated in the previous query.         print(article_obj.category.title)

SELECT
     "blog_article"."nid",
     "blog_article"."title",
     "blog_article"."desc",
     "blog_article"."read_count",
     "blog_article"."comment_count",
     "blog_article"."up_count",
     "blog_article"."down_count",
     "blog_article"."category_id",
     "blog_article"."create_time",
     "blog_article"."blog_id",
     "blog_article"."article_type_id",

     "blog_category"."nid",
     "blog_category"."title",
     "blog_category"."blog_id"

FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid");

多外键查询

这是针对category的外键查询，如果是另外一个外键呢？让我们一起看下：

1 2	article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1) print(article.articledetail)

观察logging结果，发现依然需要查询两次，所以需要改为：

1 2	article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1) print(article.articledetail)

或者：

article=models.Article.objects
　　　　　　　　　　　　　.select_related("category")
　　　　　　　　　　　　　.select_related("articledetail")
　　　　　　　　　　　　　.get(nid=1)  # django 1.7 支持链式操作
print(article.articledetail)

SELECT

    "blog_article"."nid",
    "blog_article"."title",
    ......

    "blog_category"."nid",
    "blog_category"."title",
    "blog_category"."blog_id",

    "blog_articledetail"."nid",
    "blog_articledetail"."content",
    "blog_articledetail"."article_id"

   FROM "blog_article"
   LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid")
   LEFT OUTER JOIN "blog_articledetail" ON ("blog_article"."nid" = "blog_articledetail"."article_id")
   WHERE "blog_article"."nid" = 1; args=(1,)

深层查询

1 2 3 4

# 查询id=1的文章的用户姓名       article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1)     print(article.blog.user.username)

依然需要查询两次：

SELECT
    "blog_article"."nid",
    "blog_article"."title",
    ......

     "blog_blog"."nid",
     "blog_blog"."title",

   FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
   WHERE "blog_article"."nid" = 1;

SELECT
    "blog_userinfo"."password",
    "blog_userinfo"."last_login",
    ......

FROM "blog_userinfo"
WHERE "blog_userinfo"."nid" = 1;

这是因为第一次查询没有query到userInfo表，所以，修改如下：

1 2	article=models.Article.objects.select_related("blog__user").get(nid=1) print(article.blog.user.username)

SELECT

"blog_article"."nid", "blog_article"."title",
......

 "blog_blog"."nid", "blog_blog"."title",
......

 "blog_userinfo"."password", "blog_userinfo"."last_login",
......

FROM "blog_article"

INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")

INNER JOIN "blog_userinfo" ON ("blog_blog"."user_id" = "blog_userinfo"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1;

总结

1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
3. 可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。
4. 没有指定的字段不会缓存，没有指定的深度不会缓存，如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。
5. 也可以通过depth参数指定递归的深度，Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段，Django会再次进行SQL查询。
6. 也接受无参数的调用，Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。
7. Django >= 1.7，链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7，链式调用会导致前边的select_related失效，只保留最后一个。

prefetch_related()

对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。

prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似，都是为了减少SQL查询的数量，但是实现的方式不一样。后者是通过JOIN语句，在SQL查询内解决问题。但是对于多对多关系，使用SQL语句解决就显得有些不太明智，因为JOIN得到的表将会很长，会导致SQL语句运行时间的增加和内存占用的增加。若有n个对象，每个对象的多对多字段对应Mi条，就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。

prefetch_related()的解决方法是，分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。

1 2 3 4 5

# 查询所有文章关联的所有标签     article_obj=models.Article.objects.all()     for i in article_obj:           print(i.tags.all())  #4篇文章: hits database 5

改为prefetch_related：

1 2 3 4 5

# 查询所有文章关联的所有标签     article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all()     for i in article_obj:           print(i.tags.all())  #4篇文章: hits database 2

SELECT "blog_article"."nid",
               "blog_article"."title",
               ......

FROM "blog_article";

SELECT
  ("blog_article2tag"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id",
  "blog_tag"."nid",
  "blog_tag"."title",
  "blog_tag"."blog_id"
   FROM "blog_tag"
  INNER JOIN "blog_article2tag" ON ("blog_tag"."nid" = "blog_article2tag"."tag_id")
  WHERE "blog_article2tag"."article_id" IN (1, 2, 3, 4);

九、extra

extra(select=None, where=None, params=None, 
      tables=None, order_by=None, select_params=None)

有些情况下，Django的查询语法难以简单的表达复杂的 WHERE 子句，对于这种情况, Django 提供了 extra() QuerySet修改机制 — 它能在 QuerySet生成的SQL从句中注入新子句

extra可以指定一个或多个 参数,例如 select, where or tables. 这些参数都不是必须的，但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做

参数之select

The select 参数可以让你在 SELECT 从句中添加其他字段信息，它应该是一个字典，存放着属性名到 SQL 从句的映射。

queryResult=models.Article
　　　　　　　　　　　.objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})

结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值，表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.

练习：

# in sqlite:
    article_obj=models.Article.objects
　　　　　　　　　　　　　　.filter(nid=1)
　　　　　　　　　　　　　　.extra(select={"standard_time":"strftime('%%Y-%%m-%%d',create_time)"})
　　　　　　　　　　　　　　.values("standard_time","nid","title")
    print(article_obj)
    # <QuerySet [{'title': 'MongoDb 入门教程', 'standard_time': '2017-09-03', 'nid': 1}]>

参数之where / tables

您可以使用where定义显式SQL WHERE子句 - 也许执行非显式连接。您可以使用tables手动将表添加到SQL FROM子句。

where和tables都接受字符串列表。所有where参数均为“与”任何其他搜索条件。

举例来讲：

queryResult=models.Article
　　　　　　　　　　　.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])

十、整体插入

创建对象时，尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如：

Entry.objects.bulk_create([
    Entry(headline="Python 3.0 Released"),
    Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])

...更优于：

Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")

注意该方法有很多注意事项，所以确保它适用于你的情况。

这也可以用在ManyToManyFields中，所以：

my_band.members.add(me, my_friend)

...更优于：

my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)

...其中Bands和Artists具有多对多关联。

https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/8963244.html
https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/7570003.htm

十一、补充 - query

 　　# 查询沙河出版社 出版社的 书名 价格

    # ret = Publish.objects.filter(name='沙河出版社').values('book__title','book__price')

    # 还有一种写法：
    # ret = Book.objects.filter(publish__name='沙河出版社').values('title','price')
    #
    # print(ret)

    # print(ret.query)  # 查询单条语句的 sql
    """
    SELECT
      "app01_book"."title", "app01_book"."price"
    FROM "app01_publish"
    LEFT OUTER JOIN "app01_book" ON ("app01_publish"."nid" = "app01_book"."publish_id")
    WHERE "app01_publish"."name" = 沙河出版社

    """
    """
    SELECT
      "app01_book"."title", "app01_book"."price"
    FROM "app01_book"
    INNER JOIN "app01_publish" ON ("app01_book"."publish_id" = "app01_publish"."nid")
    WHERE "app01_publish"."name" = 沙河出版社

    """

    """
    select
      Book.title,Book.price
    from Publish
    inner join Book on Publish.pk = Book.publish_id
    where publish.name = '沙河出版社' 

    """

十二、补充 - only defer  selected_related  prefetch_related （和性能相关得）

ORM补充：
    a. 需求: 只取某n列
        queryset=[ {},{}]
        models.User.objects.all().values( 'id','name')

        queryset=[ (),()]
        models.User.objects.all().values_list( 'id','name')

        queryset=[ obj,obj]
        result = models.User.objects.all().only('id','name','age')        # 只取
        # result = models.User.objects.all().defer('id','name','age')    # 排除
        for item in reuslt:
            print(item.id,item.name,item.age)
    b. 需求: 打印所有用户姓名以及部门名称

        class depart:
            title = ....

        class User:
            name = ...
            dp = FK(depart)

        # select * from user
        # result = models.User.objects.all()
        # for item in result:
        #     print(item.name)

        # select * from user left join depart on user.dp_id = depart.id
        # result = models.User.objects.all().selected_related('dp')   # 性能上提高
        # for item in result:
            #print(item.name,item.dp.title )

        - only
        - defer
        - seleted_related
        - prefetch_related

        示例：
            class Depart(models.Model): 5个部门
                title = models.CharField(...)

            class User(models.Model):   10个用户
                name = models.CharField(...)
                email = models.CharField(...)
                dp = models.FK(Depart)

            1.以前的你：11次单表查询

                result = User.objects.all()
                for item in result:
                    print(item.name,item.dp.title)

            2. seleted_related，主动做连表查询（1次链表）（支持onetoone FK）

                result = User.objects.all().seleted_related('dp')
                for item in result:
                    print(item.name,item.dp.title)

                问题：如果链表多，性能越来越差。

            3. prefetch_related：2次单表查询 (还支持m2m)
                # select * from user ;
                # 通过python代码获取：dp_id = [1,2]
                # select * from depart where id in dp_id
                result = User.objects.all().prefetch_related('dp')
                for item in result:
                    print(item.name,item.dp.title)

        赠送：
            为什么要有FK； 如何没有FK，所有的数据就都得存在一张表里；浪费硬盘；降低了查询速度，插入有约束；
            但是：
                数据量比较大，不会使用FK，允许出现数据冗余。因为单表查询速度快。

十三、orm操作，偏原生sql, using ... 选择数据库

        - select_related,连表操作，相当于主动做join
        - prefeth_related,多次单表操作，先查询想要的数据，然后构造条件,如：id=[1,2,3]，再次查询其他表根据id做条件。
        - only
        - defer
        - F 更新数据库字段
        - Q 构造复杂条件
        - 通过ORM写偏原生SQL：
            https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/6216618.html
            - extra
                    Entry.objects.extra(select={'new_id': "select col from sometable where othercol > %s"}, select_params=(1,))
                    Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon'])
                    Entry.objects.extra(where=["foo='a' OR bar = 'a'", "baz = 'a'"])
                    Entry.objects.extra(select={'new_id': "select id from tb where id > %s"}, select_params=(1,), order_by=['-nid'])

            - raw
                # 执行原生SQL
                models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo')

                # 如果SQL是其他表时，必须将名字设置为当前UserInfo对象的主键列名
                models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from 其他表')

                # 为原生SQL设置参数
                models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from userinfo where nid>%s', params=[12,])

                name_map = {'first': 'first_name', 'last': 'last_name', 'bd': 'birth_date', 'pk': 'id'}
                Person.objects.raw('SELECT * FROM some_other_table', translations=name_map)

            - 原生SQL

                from django.db import connection, connections
                cursor = connection.cursor()  # cursor = connections['default'].cursor()
                cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
                row = cursor.fetchone() # fetchall()/fetchmany(..)
            PS: 选择数据库
                queryset = models.Course.objects.using('default').all()