7.3 多表操作

一、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 。

二、添加表纪录

操作前先简单的录入一些数据:
publish表:

author表:

authordetail表:

一对多

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:

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

补充 class RelatedManager

"关联管理器"是在一对多或者多对多的关联上下文中使用的管理器。它存在于下面两种情况:
ForeignKey关系的“另一边”。像这样:

from django.db import models

class Reporter(models.Model):
# ...
pass class Article(models.Model):
reporter = models.ForeignKey(Reporter)

在上面的例子中,管理器reporter.article_set拥有下面的方法。
ManyToManyField关系的两边:

class Topping(models.Model):
# ...
pass class Pizza(models.Model):
toppings = models.ManyToManyField(Topping)

这个例子中,topping.pizza_set 和pizza.toppings都拥有下面的方法。
add(obj1[, obj2, ...])

把指定的模型对象添加到关联对象集中。

例如:

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> e = Entry.objects.get(id=234)
>>> b.entry_set.add(e) # Associates Entry e with Blog b.
在上面的例子中,对于ForeignKey关系,e.save()由关联管理器调用,执行更新操作。然而,在多对多关系中使用add()并不会调用任何 save()方法,而是由QuerySet.bulk_create()创建关系。 延伸: # 1 *[]的使用
>>> book_obj = Book.objects.get(id=1)
>>> author_list = Author.objects.filter(id__gt=2)
>>> book_obj.authors.add(*author_list) # 2 直接绑定主键
book_obj.authors.add(*[1,3]) # 将id=1和id=3的作者对象添加到这本书的作者集合中
# 应用: 添加或者编辑时,提交作者信息时可以用到.

create(**kwargs)

创建一个新的对象,保存对象,并将它添加到关联对象集之中。返回新创建的对象:

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> e = b.entry_set.create(
... headline='Hello',
... body_text='Hi',
... pub_date=datetime.date(2005, 1, 1)
... ) # No need to call e.save() at this point -- it's already been saved.
这完全等价于(不过更加简洁于): >>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> e = Entry(
... blog=b,
... headline='Hello',
... body_text='Hi',
... pub_date=datetime.date(2005, 1, 1)
... )
>>> e.save(force_insert=True)
要注意我们并不需要指定模型中用于定义关系的关键词参数。在上面的例子中,我们并没有传入blog参数给create()。Django会明白新的 Entry对象blog 应该添加到b中。

remove(obj1[, obj2, ...])

从关联对象集中移除执行的模型对象:

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> e = Entry.objects.get(id=234)
>>> b.entry_set.remove(e) # Disassociates Entry e from Blog b.
对于ForeignKey对象,这个方法仅在null=True时存在。

clear()

从关联对象集中移除一切对象。

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> b.entry_set.clear()
注意这样不会删除对象 —— 只会删除他们之间的关联。 就像 remove() 方法一样,clear()只能在 null=True的ForeignKey上被调用。

set()方法
先清空,在设置,编辑书籍时即可用到

注意
对于所有类型的关联字段,add()、create()、remove()和clear(),set()都会马上更新数据库。换句话说,在关联的任何一端,都不需要再调用save()方法。
直接赋值:
通过赋值一个新的可迭代的对象,关联对象集可以被整体替换掉。

>>> new_list = [obj1, obj2, obj3]
>>> e.related_set = new_list

如果外键关系满足null=True,关联管理器会在添加new_list中的内容之前,首先调用clear()方法来解除关联集中一切已存在对象的关联。否则, new_list中的对象会在已存在的关联的基础上被添加。  

三、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):

# 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):

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):

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

反向查询(按表名:author):

# 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):

# 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):

# 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:

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

那么接下来就会如我们看到这般:

# 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

四、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。
关键点:正向查询按字段,反向查询按表名。

一对多查询

# 练习1:  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2: 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")

混合使用

# 练习3: 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4: 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 queryResult=Book.objects
            .filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151")
            .values_list("title","publish__name")

注意:
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1: 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")

五、聚合查询与分组查询

聚合 aggregate(*args, **kwargs)

# 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。

>>> 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:

>>> 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
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.all().values("dep").annotate(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
1 alex 12 2000 1
2 egon 22 3000 2
3 wen 22 5000 2
dep
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 emp.dep_id
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id,dep.name
ORM:
dep.objetcs.all().annotate(c=Count("emp")).values("name","c")

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)。 
(1) 练习:统计每一本书的作者个数

bookList=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors'))
for book_obj in bookList:
print(book_obj.title,book_obj.authorsNum)
SELECT
"app01_book"."nid",
"app01_book"."title",
"app01_book"."publishDate",
"app01_book"."price",
"app01_book"."pageNum",
"app01_book"."publish_id",
COUNT("app01_book_authors"."author_id") AS "authorsNum"
FROM "app01_book" LEFT OUTER JOIN "app01_book_authors"
ON ("app01_book"."nid" = "app01_book_authors"."book_id")
GROUP BY
"app01_book"."nid",
"app01_book"."title",
"app01_book"."publishDate",
"app01_book"."price",
"app01_book"."pageNum",
"app01_book"."publish_id"

(2) 如果想对所查询对象的关联对象进行聚合:
练习: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valuelist:

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

方式2: 

queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min('price')) # 思考: if 有一个出版社没有出版过书会怎样?

(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:

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)

六、F查询与Q查询

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。

# 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。

# 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:

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。

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。

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

等同于下面的SQL WHERE 子句:

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:

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:

bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),
tit

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