web框架开发-Django模型层(2)-多表操作
很重要,都是精华
多表关系模型
一对一
一旦确定表关系是一对一,在两张表中的任意一张表中建立关联字段+Unique
一对多
一旦确定表关系是一对多,创建关联字段在多的表中
多对多
一旦确定表关系是多对多,创建第三章关系表
ORM生成关系表模型
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。而不是增加了一个字段。 authors=models.ManyToManyField(to='Author',)
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 。
- Django2.0 添加的外键中,要添加on_delete=models.CASCADE
添加表记录
一对多
方式1: publish_obj=Publish.objects.get(nid=1) book_obj=Book.objects.create(title="三国演义",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj)
方式2: book_obj=Book.objects.create(title="水浒传",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)
两种方法区别仅在于方式一的关联键添加的是一个对象,方式二添加的是一个id值,但是他们运行后的结果都是一样的
即:都会生成一个字段publish_id,而且,都可以使用book_obj.publish得到一个publish对象!
多对多
绑定方法
# 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(*[])或者使用键值(1,2)
注意:之前用authors=models.ManyToManyField(to=‘Author‘,),无法用一对多的方法添加,因为没有创建这个表的类,这个类是Django自己创建出来的
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
例子:
######################绑定多对多的关系############################################## book_obj=Book.objects.create(title="西游记",price=100,publishDate="2012-12-12",publish_id=1) egon=Author.objects.get(name="egon") alex=Author.objects.get(name="alex") #绑定多对多关系的API book_obj.authors.add(egon,alex) book_obj.authors.add(1,2,3) book_obj.authors.add(*[1,2,3]) #解除多对多关系 book=Book.objects.filter(nid=4).first() book.authors.remove(2) #book.authors.remove(*[1,2]) book.authors.clear()
book_obj.authors.all()
#查询主键为4的书籍的所有作者的名字 book=Book.objects.filter(nid=4).first() print(book.authors.all()) # [obj1,obj2...] queryset: 与这本书关联的所有作者对象集合 ret=book.authors.all().values("name") print(ret) 关键点: 一 book_obj.publish=Publish.objects.filter(id=book_obj.publish_id).first() 二 book_obj.authors.all() 关键点:book.authors.all() # 与这本书关联的作者集合 1 book.id=3 2 book_authors id book_id author_ID 3 3 1 4 3 2 3 author id name 1 alex 2 egon book_obj.authors.all() -------> [alex,egon]
基于对象的跨表查询
正向查询和反向查询的概念
要点
A-B
关联属性在A表中
正向查询: A------>B
反向查询: B------>A
一对多
正向查询:按字段
反向查询:表名小写_set.all()
# 一对多查询的正向查询 : 查询西游记这本书的出版社的名字 book_obj=Book.objects.filter(title="西游记").first() print(book_obj.publish) # 与这本书关联出版社对象 print(book_obj.publish.name) 对应sql: select publish_id from Book where title="西游记" select name from Publish where id=1 # 一对多查询的反向查询 : 查询人民出版社出版过的书籍名称 publish=Publish.objects.filter(name="人民出版社").first() ret=publish.book_set.all() print(ret)
多对多
正向查询:按字段
反向查询:表名小写_set.all()
# 多对多查询的正向查询 : 查询西游记这本书的所有作者的名字 book_obj=Book.objects.filter(title="西游记").first() author_list=book_obj.authors.all() # queryset对象 [author_obj1,...] for author in author_list: print(author.name) # 多对多查询的反向查询 : 查询alex出版过的所有书籍名称 alex=Author.objects.filter(name="alex").first() book_list=alex.book_set.all() for book in book_list: print(book.title)
一对一
正向查询:按字段
反向查询:表名小写
# 一对一查询的正向查询 : 查询alex的手机号 alex=Author.objects.filter(name="alex").first() print(alex.authordetail.telephone) # 一对一查询的反向查询 : 查询手机号为110的作者的名字和年龄 ad=AuthorDetail.objects.filter(telephone="110").first() print(ad.author.name) print(ad.author.age)
基于双下划綫的跨表查询
要点
要点一:
双下划线代表跨表,使用双下划线,即通知内部引擎的方式。
要点二:
正向查询按字段,反向查询按表名小写此要求是对于跨表的!分清楚是正向还是反向很重要
要点三:
已知条件在哪张表,哪张表用字段,非那张表用双下划线跨表,匹配条件或者求值!
一对多
# 一对多查询 : 查询西游记这本书的出版社的名字 # 方式1: ret=Book.objects.filter(title="西游记").values("publish__name") print(ret) # <QuerySet [{'publish__name': '南京出版社'}]> # 方式2: ret=Publish.objects.filter(book__title="西游记").values("name") print(ret)
多对多
# 多对多查询 : 查询西游记这本书的所有作者的名字 # 方式1: # 需求: 通过Book表join与其关联的Author表,属于正向查询:按字段authors通知ORM引擎join book_authors与author ret=Book.objects.filter(title="西游记").values("authors__name") print(ret) # <QuerySet [{'authors__name': 'alex'}, {'authors__name': 'egon'}]> # 方式2: # 需求: 通过Author表join与其关联的Book表,属于反向查询:按表名小写book通知ORM引擎join book_authors与book表 ret=Author.objects.filter(book__title="西游记").values("name") print(ret) # <QuerySet [{'name': 'alex'}, {'name': 'egon'}]>
一对一
# 一对一查询的查询 : 查询alex的手机号 # 方式1: # 需求: 通过Author表join与其关联的AuthorDetail表,属于正向查询:按字段authordetail通知ORM引擎join Authordetail表 ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authordetail__telephone") print(ret) # <QuerySet [{'authordetail__telephone': 110}]> # # 方式2: # # 需求: 通过AuthorDetail表join与其关联的Author表,属于反向查询:按表名小写author通知ORM引擎join Author表 ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone") print(ret) # <QuerySet [{'telephone': 110}]>
连续跨表查询
# 练习: 手机号以110开头的作者出版过的所有书籍名称以及书籍出版社名称 # 方式1: # 需求: 通过Book表join AuthorDetail表, Book与AuthorDetail无关联,所以必需连续跨表 ret=Book.objects.filter(authors__authordetail__telephone__startswith="110").values("title","publish__name") print(ret) # # 方式2: ret=Author.objects.filter(authordetail__telephone__startswith="110").values("book__title","book__publish__name") print(ret)
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")
聚合查询
aggregate(*args, **kwargs) 聚合统计函数
返回值是一个字典
# 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,count >>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price')) {'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
分组查询
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)。
返回值是queryset
单表分组查询
emp: 5id 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
# 示例1 # 查询每一个部门的名称以及员工的平均薪水 SQL:select dep,Avg(salary) from emp group by dep ret=Emp.objects.values("dep").annotate(avg_salary=Avg("salary")) print(ret) # <QuerySet [{'avg_salary': 5000.0, 'dep': '保安部'}, {'avg_salary': 51000.0, 'dep': '教学部'}]> # 单表分组查询的ORM语法: 单表模型.objects.values("group by的字段").annotate(聚合函数("统计字段")) # 示例2 # 查询每一个省份的名称以及员工数 ret=Emp.objects.values("province").annotate(c=Count("id")) print(ret) # <QuerySet [{'province': '山东省', 'c': 2}, {'province': '河北省', 'c': 1}]> # 补充知识点: ret=Emp.objects.all() print(ret) # select * from emp ret=Emp.objects.values("name") print(ret) # select name from emp Emp.objects.all().annotate(avg_salary=Avg("salary")) # 在单表分组下,按照主键进行group by 没有意义。
多表分组查询
Book表 id title date price publish_id 1 红楼梦 2012-12-12 101 1 2 西游记 2012-12-12 101 1 3 三国演绎 2012-12-12 101 1 4 水浒传 2012-12-12 301 2 Publish表 id name addr email 1 人民出版社 北京 123@qq.com 2 南京出版社 南京 345@163.com
## 示例1 查询每一个出版社的名称以及出版的书籍个数 ret = Publish.objects.values("id").annotate(c=Count("book__title")) print(ret) # <QuerySet [{'nid': 1, 'c': 3}, {'nid': 2, 'c': 1}]> ret = Publish.objects.values("name").annotate(c=Count("book__title")) print(ret) # <QuerySet [{'name': '人民出版社', 'c': 3}, {'name': '南京出版社', 'c': 1}]> ret = Publish.objects.values("id").annotate(c=Count("book__title")).values("name", "c") 通过value取值 print(ret) # <QuerySet [{'name': '人民出版社', 'c': 3}, {'name': '南京出版社', 'c': 1}]> ## 示例2 查询每一个作者的名字以及出版过的书籍的最高价格 ret = Author.objects.values("pk").annotate(max_price=Max("book__price")).values("name", "max_price") print(ret) # 总结 跨表的分组查询的模型: # 每一个后表模型.objects.values("pk").annotate(聚合函数(关联表__统计字段)) # 示例3 查询每一个书籍的名称以及对应的作者个数 ret = Book.objects.values("pk").annotate(c=Count("authors__name")).values("title", "c") print(ret) #################### 跨表分组查询的另一种玩法 #################### # 示例1 查询每一个出版社的名称以及出版的书籍个数 # ret=Publish.objects.values("id").annotate(c=Count("book__title")).values("name","email","c") #ret是一个对象,里面有所有的字段信息 # ret=Publish.objects.all().annotate(c=Count("book__title")).values("name","c","city") # all()按照表publish的所有字段,结果一样
# ret=Publish.objects.all().annotate(c=Count("book__title"))显示两个publish 对象,而且加all 和不加all也是一样的 ret=Publish.objects.annotate(c=Count("book__title")).values("name","c","city") print(ret)
总结
# 总结 跨表的分组查询的模型: # 每一个后的表模型.objects.values("pk").annotate(聚合函数(关联表__统计字段)).values("表模型的所有字段以及统计字段") # 每一个后的表模型.objects.annotate(聚合函数(关联表__统计字段)).values("表模型的所有字段以及统计字段")
临时给表加字段
直接在相应的类中添加新字段,
然后必须要添加默认数据,否则会报错
然后重新迁移数据。
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), title__icontains="python")