2 Model层 - 模型查询
1.简介
- 查询集表示从数据库中获取的对象集合
- 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
- 接下来主要讨论如下知识点
- 查询集
- 字段查询:比较运算符,F对象,Q对象
2.查询集
- 在管理器上调用过滤器方法会返回查询集
- 查询集经过过滤器筛选后返回新的查询集,因此可以写成链式过滤
- 惰性执行:创建查询集不会带来任何数据库的访问,直到调用数据时,才会访问数据库
- 何时对查询集求值:迭代,序列化,与if合用
- 返回查询集的方法,称为过滤器
all()
filter()
exclude()
order_by()
values():一个对象构成一个字典,然后构成一个列表返回
>>> BookInfo.books2.values() [{'bcommet': 34L, 'btitle': u'\u5c04\u96d5\u82f1\u96c4\u4f20', 'bpub_date': datetime.datetime(1980, 5, 1, 0, 0, tzinfo=<UTC>), 'isDelete': False, u'id': 1L, 'bread': 12L}, {'bcommet': 40L, 'btitle': u'\u5929\u9f99\u516b\u90e8', 'bpub_date': datetime.datetime(1986, 7, 24, 0, 0, tzinfo=<UTC>), 'isDelete': False, u'id': 2L, 'bread': 36L}, {'bcommet': 80L, 'btitle': u'\u7b11\u50b2\u6c5f\u6e56', 'bpub_date': datetime.datetime(1995, 12, 24, 0, 0, tzinfo=<UTC>), 'isDelete': False, u'id': 3L, 'bread': 20L}, {'bcommet': 24L, 'btitle': u'\u96ea\u5c71\u98de\u72d0', 'bpub_date': datetime.datetime(1987, 11, 11, 0, 0, tzinfo=<UTC>), 'isDelete': False, u'id': 4L, 'bread': 58L}, {'bcommet': 0L, 'btitle': u'abc', 'bpub_date': datetime.datetime(1990, 1, 1, 0, 0, tzinfo=<UTC>), 'isDelete': False, u'id': 5L, 'bread': 0L}] >>>
- 返回单个值的方法
get():返回单个满足条件的对象 如果未找到会引发"模型类.DoesNotExist"异常 如果多条被返回,会引发"模型类.MultipleObjectsReturned"异常 count():返回当前查询的总条数 first():返回第一个对象 last():返回最后一个对象 exists():判断查询集中是否有数据,如果有则返回True
限制查询集
- 查询集返回列表,可以使用下标的方式进行限制,等同于sql中的limit和offset子句
- 注意:不支持负数索引
- 使用下标后返回一个新的查询集,不会立即执行查询
- 如果获取一个对象,直接使用[0],等同于[0:1].get(),但是如果没有数据,[0]引发IndexError异常,[0:1].get()引发DoesNotExist异常
查询集的缓存
- 每个查询集都包含一个缓存来最小化对数据库的访问
- 在新建的查询集中,缓存为空,首次对查询集求值时,会发生数据库查询,django会将查询的结果存在查询集的缓存中,并返回请求的结果,接下来对查询集求值将重用缓存的结果
- 情况一:这构成了两个查询集,无法重用缓存,每次查询都会与数据库进行一次交互,增加了数据库的负载
print([e.title for e in Entry.objects.all()]) print([e.title for e in Entry.objects.all()])
- 情况二:两次循环使用同一个查询集,第二次使用缓存中的数据
querylist=Entry.objects.all() print([e.title for e in querylist]) print([e.title for e in querylist])
- 何时查询集不会被缓存:当只对查询集的部分进行求值时会检查缓存,但是如果这部分不在缓存中,那么接下来查询返回的记录将不会被缓存,这意味着使用索引来限制查询集将不会填充缓存,如果这部分数据已经被缓存,则直接使用缓存中的数据
3.字段查询
- 实现where子名,作为方法filter()、exclude()、get()的参数
- 语法:属性名称__比较运算符=值
- 表示两个下划线,左侧是属性名称,右侧是比较类型
- 对于外键,使用“属性名_id”表示外键的原始值
- 转义:like语句中使用了%与,匹配数据中的%与,在过滤器中直接写,例如:filter(title__contains="%")=>where title like '%\%%',表示查找标题中包含%的
比较运算符
- exact:表示判等,大小写敏感;如果没有写“ 比较运算符”,表示判等
filter(isDelete=False)
- contains:是否包含,大小写敏感
exclude(btitle__contains='传')
- startswith、endswith:以value开头或结尾,大小写敏感
exclude(btitle__endswith='传')
- isnull、isnotnull:是否为null
filter(btitle__isnull=False)
- 在前面加个i表示不区分大小写,如iexact、icontains、istarswith、iendswith
- in:是否包含在范围内
filter(pk__in=[1, 2, 3, 4, 5])
- gt、gte、lt、lte:大于、大于等于、小于、小于等于
filter(id__gt=3)
- year、month、day、week_day、hour、minute、second:对日期间类型的属性进行运算
filter(bpub_date__year=1980) filter(bpub_date__gt=date(1980, 12, 31))
- 跨关联关系的查询:处理join查询
- 语法:模型类名 <属性名> <比较>
- 注:可以没有__<比较>部分,表示等于,结果同inner join
- 可返向使用,即在关联的两个模型中都可以使用
filter(heroinfo_ _hcontent_ _contains='八')
- 查询的快捷方式:pk,pk表示primary key,默认的主键是id
filter(pk__lt=6)
聚合函数
- 使用aggregate()函数返回聚合函数的值
- 函数:Avg,Count,Max,Min,Sum
from django.db.models import Max maxDate = list.aggregate(Max('bpub_date'))
- count的一般用法:
count = list.count()
F对象
- 可以使用模型的字段A与字段B进行比较,如果A写在了等号的左边,则B出现在等号的右边,需要通过F对象构造
list.filter(bread__gte=F('bcommet'))
- django支持对F()对象使用算数运算
list.filter(bread__gte=F('bcommet') * 2)
- F()对象中还可以写作“模型类__列名”进行关联查询
list.filter(isDelete=F('heroinfo__isDelete'))
- 对于date/time字段,可与timedelta()进行运算
list.filter(bpub_date__lt=F('bpub_date') + timedelta(days=1))
Q对象:逻辑或,逻辑与
逻辑与
- 过滤器的方法中关键字参数查询,会合并为And进行
- 需要进行or查询,使用Q()对象
- Q对象(django.db.models.Q)用于封装一组关键字参数,这些关键字参数与“比较运算符”中的相同
from django.db.models import Q list.filter(Q(pk_ _lt=6))
- Q对象可以使用&(and)、|(or)操作符组合起来
- 当操作符应用在两个Q对象时,会产生一个新的Q对象
list.filter(pk_ _lt=6).filter(bcommet_ _gt=10) list.filter(Q(pk_ _lt=6) | Q(bcommet_ _gt=10))
- 使用~(not)操作符在Q对象前表示取反
list.filter(~Q(pk__lt=6))
- 可以使用&|~结合括号进行分组,构造做生意复杂的Q对象
- 过滤器函数可以传递一个或多个Q对象作为位置参数,如果有多个Q对象,这些参数的逻辑为and
- 过滤器函数可以混合使用Q对象和关键字参数,所有参数都将and在一起,Q对象必须位于关键字参数的前面
4 自连接
- 对于地区信息,属于一对多关系,使用一张表,存储所有的信息
- 类似的表结构还应用于分类信息,可以实现无限级分类
- 新建模型AreaInfo,生成迁移
class AreaInfo(models.Model):
atitle = models.CharField(max_length=20)
aParent = models.ForeignKey('self', null=True, blank=True)
- 访问关联对象
上级对象:area.aParent
下级对象:area.areainfo_set.all()
- 加入测试数据(在workbench中,参见“省市区mysql.txt”)
- 在booktest/views.py中定义视图area
from models import AreaInfo
def area(request):
area = AreaInfo.objects.get(pk=130100)
return render(request, 'booktest/area.html', {'area': area})
- 定义模板area.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>地区</title>
</head>
<body>
当前地区:{{area.atitle}}
<hr/>
上级地区:{{area.aParent.atitle}}
<hr/>
下级地区:
<ul>
{ %for a in area.areainfo_set.all%}
<li>{{a.atitle}}</li>
{ %endfor%}
</ul>
</body>
</html>
- 在booktest/urls.py中配置一个新的urlconf
urlpatterns = [
url(r'^area/$', views.area, name='area')
]