django——模型层之多表操作

django的多表操作

1.使用场景

在实际生产过程多，我们面对的数据纷繁复杂，此时就需要良好的数据结构设计，多表之间的约束关系为我们提供了数据管理以及查询的便利。在MYsql中我们利用外键（foreign key）来实现这样的约束关系，在django中我们通过调用相应的API来实现这样的功能。

 

2.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)。

模型建立的代码（module）如下：

 1 from django.db import models
 2 # Create your models here.
 3 
 4 class Author(models.Model):
 5     nid = models.AutoField(primary_key=True)
 6     name=models.CharField( max_length=32)
 7     age=models.IntegerField()
 8 
 9     # 与AuthorDetail建立一对一的关系
10     authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE)
11 
12 class AuthorDetail(models.Model):
13 
14     nid = models.AutoField(primary_key=True)
15     birthday=models.DateField()
16     telephone=models.BigIntegerField()
17     addr=models.CharField( max_length=64)
18 
19 class Publish(models.Model):
20     nid = models.AutoField(primary_key=True)
21     name=models.CharField( max_length=32)
22     city=models.CharField( max_length=32)
23     email=models.EmailField()
24 
25 class Book(models.Model):
26 
27     nid = models.AutoField(primary_key=True)
28     title = models.CharField( max_length=32)
29     publishDate=models.DateField()
30     price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)
31 
32     # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方
33     publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE)
34     # 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
35     authors=models.ManyToManyField(to='Author',)
View Code

 

在MYSQL生成的表如下：

 

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 。

 

3.添加表数据

在进行多表操作前，先创建一些基础的表数据：

publish表：

authordetail表:

author表：

3.1 一对多

book就是一对多的例子：

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)
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3.2 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(*[])
View Code

 

 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

 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")



View Code




 




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)



View Code


 


 六、F查询与Q查询


1. 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：




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




 







            

            
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2018-08-21 12:11 
YanceDev 
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