查询集 QuerySet 查询集,也称查询结果集.QuerySet,表示从数据库中获取的对象集合. 当调用如下过滤器方法时,Django会返回查询集(而不是简单的列表): all():返回所有数据. filter():返回满足条件的数据. exclude():返回满足条件之外的数据. order_by():对结果进行排序. 对查询集可以再次调用过滤器进行过滤,如 BookInfo.objects.filter(bread__gt=30).order_by('bpub_date') 从SQL的角度

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本文从Django官方文档总结而来,将聚合的主要用法和查询集的常见方法做一归纳. 聚合 1. 聚合的产生来源于django数据库查询,通常我们使用django查询来完成增删查改,但是有时候需要更复杂的方法才能完成对数据的提取.筛选.更改,所以需要一组对象聚合来完成这种操作.模型举例如下: from django.db import models class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) age = mo

通过模型中的管理器构造一个查询集(QuerySet),来从数据库中获取对象.查询集表示从数据库中取出来的对象的集合.它可以含有零个.一个或者多个过滤器.过滤器基于所给的参数限制查询的结果. 从SQL 的角度,查询集和SELECT语句等价,过滤器是像WHERE 和LIMIT 一样的限制子句. 可以从模型的管理器那里取得查询集.每个模型都至少有一个管理器,它默认命名为objects.通过模型类来直接访问它,像这样: >>> Blog.objects <django.db.models.

本节将详细介绍查询集的API,它建立在下面的模型基础上,与上一节的模型相同: from django.db import models class Blog(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) tagline = models.TextField() def __str__(self): # __unicode__ on Python 2 return self.name class Author(models.Model

当查询结果是多个的时候,django-ORM会返回一个 查询集(QuerySet) ,表示从数据库中获取对象的 集合 . 查询集可以使用过滤器进行再次处理. 例如查询阅读量大于20且评论数大于30的书 >>> book = Book.objects.filter(b_read__gt=20) >>> book.filter(b_comment__gt=30) <QuerySet [<Book: 天龙八部>]> 因为查询集类似一个集合,所以可以对查

1 查询集 : 指数据查询的集合 原始查询集: 不经过任何过滤返回的结果为原始查询集 数据查询集: 将原始查询集经过条件的筛选最终返回的结果 查询过滤器: 过滤器 功能 cls.query.filter(类名.属性名 条件操作符 条件) 过滤特定条件,返回的是query对象 cls.query.filter_by(关键字参数对) 单条件查询,条件必须关键字参数,而且and连接 cls.query.offset(num)/查询集对象.offset(num) 针对filter查询集对象偏移 cls.

filter 表示=, 返回一个新的QuerySet,包含与给定的查询参数匹配的对象.exclude 表示!=. 返回一个新的QuerySet,它包含不满足给定的查找参数的对象. annotate 使用提供的查询表达式Annotate 查询集中的每个对象.查询表达式可以是一个简单的值.模型(或关联模型)字段的一个引用或对查询集中的对象一个聚合函数(平均值.和等). querySet.distinct() 去重复__exact 精确等于 like 'aaa' __iexact 精确等于 忽略大小写

查询集表示从数据库中获取的对象集合,在管理器上调用某些过滤器方法会返回查询集,查询集可以含有零个.一个或多个过滤器.过滤器基于所给的参数限制查询的结果,从Sql的角度,查询集和select语句等价,过滤器像where和limit子句. 模型管理器的方法返回查询集的方法如下 all():返回所有数据. filter():返回满足条件的数据. exclude():返回满足条件之外的数据,相当于sql语句中where部分的not关键字. order_by():对结果进行排序. 返回单个值的过滤器如下:

1.curd(增删改查) 对于数据库,作为一名开发人员并不会感到陌生,那么数据库中的查询集是怎么一回事呢? 2.数据库的查询集 查询集这个概念存在django框架中,存在于ORM(object relational mapping)对象关系映射.当调用以下的过滤方法时,将会返回一个查询结果集 all():返回所有数据. filter():返回满足条件的数据. exclude():返回满足条件之外的数据. order_by():对结果进行排序 对查询集可以再次调用过滤器进行过滤,如:BookInf

1 概念 Django的ORM中存在查询集的概念. 查询集,也称查询结果集.QuerySet,表示从数据库中获取的对象集合. 当调用如下过滤器方法时,Django会返回查询集(而不是简单的列表): all():返回所有数据. filter():返回满足条件的数据. exclude():返回满足条件之外的数据. order_by():对结果进行排序. 对查询集可以再次调用过滤器进行过滤,如 BookInfo.objects.filter(bread__gt=30).order_by('bpub_d

""" 返回查询集的方法称为过滤器 all() 返回查询集中所有数据 filter() 返回符合条件的数据 一.filter(键=值) 二.filter(键=值,键=值) #两个关系为and 三.filter(键=值).filter(键=值) #两个关系为and exclude()过滤掉符合逻辑的数据 order_by()排序 values()一条数据就是一个对象{字典},返回一个列表 返回单个数据: get() 返回一个满足条件的对象 注意:如果没有找到符合条件对象,会引发

1. 字段查询 通过模型类.objects属性可以调用如下函数,实现对模型类对应的数据表的查询. 函数名 功能 返回值 说明 get 返回表中满足条件的一条且只能有一条数据. 返回值是一个模型类对象. 参数中写查询条件. 1)如果查到多条数据,则抛异常MultipleObjectsReturned. 2)查询不到数据,则抛异常:DoesNotExist. all 返回模型类对应表格中的所有数据. 返回值是QuerySet类型 查询集 filter 返回满足条件的数据. 返回值是QuerySet类

本节将详细介绍查询集的API,它建立在下面的模型基础上,与上一节的模型相同: from django.db import models class Blog(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) tagline = models.TextField() def __str__(self): # __unicode__ on Python 2 return self.name class Author(models.Model

条件选取querySet的时候,filter表示=,exclude表示!=.querySet.distinct() 去重复__exact 精确等于 like 'aaa' __iexact 精确等于 忽略大小写 ilike 'aaa' __contains 包含 like '%aaa%' __icontains 包含 忽略大小写 ilike '%aaa%',但是对于sqlite来说,contains的作用效果等同于icontains.__gt 大于__gte 大于等于__lt 小于__lte 小于

Redis 高可用集群 Redis 的集群主从模型是一种高可用的集群架构.本章主要内容有:高可用集群的搭建,Jedis连接集群,新增集群节点,删除集群节点,其他配置补充说明. 高可用集群搭建 集群(cluster)技术是一种较新的技术,通过集群技术,可以在付出较低成本的情况下获得在性能.可靠性.灵活性方面的相对较高的收益,其任务调度则是集群系统中的核心技术. Redis 3.0 之后便支持集群.Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽.Redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同

Redis集群架构图 上图蓝色为redis集群的节点. 节点之间通过ping命令来测试连接是否正常,节点之间没有主区分,连接到任何一个节点进行操作时,都可能会转发到其他节点. 1.Redis的容错机制 节点之间会定时的互相发送ping命令,测试节点的健康状态,当节点接受到ping命令后,会返回一个pong字符串. 投票机制:如果一个节点A给节点B发送ping没有得到pong返回,会通知其他节点再次给B发送ping,如果集群中有超过一半的节点收不B节点的pong.那么就认为B节点挂了.一般会为每个

一.简介 1.1 Redis是什么 Redis是一个开源的,使用ANSI C 编写,高性能的Key-Value的NoSQL数据库. 1.2 Redis特点 (1)基于内存 (2)可持久化数据 (3)具有丰富的数据结构类型,适应非关系型数据的存储需求 (4)支持绝大多数主流开发语言,如C.C++.Java.Python.R.JavaScript等. (5)支持集群模式,高效.稳定. 1.3 数据模型(重点) (1)键值对形式. (2)Redis的数据结构类型,指的就是Redis值的结构类型. 1.

目录 分布集群 emq@s1.emqtt.io 节点设置 emq@s2.emqtt.io 节点设置 节点加入集群 节点退出集群 节点发现与自动集群 manual 手动创建集群 基于 static 节点列表自动集群 基于 mcast 组播自动集群 基于 DNS A 记录自动集群 基于 etcd 自动集群 基于 Kubernetes 自动集群 集群脑裂与自动愈合 集群节点自动清除 跨节点会话(Session) 防火墙设置 一致性 Hash 与 DHT 负载均衡 HAProxy -> EMQ 集群 N

1.开篇 之前上一篇的随笔基本上是单表的查询,也是mysql查询的一个基本.接下来我们要看看两个表以上的查询如何得到我们想要的结果. 在学习的过程中我们一起进步,成长.有什么写的不对的还望可以指出. 2.查询 (1)多表之间的查询(笛卡尔积) 100* 100 = 10000   查询的数据量可能非常大 SELECT pj_appoint_order.user_name,pj_user_account.account_name FROM pj_appoint_order,pj_user_acco