day56(聚合查询，F与Q查询)

今日内容概要

# 1.查询年龄大于20的用户
# res = models.User.objects.filter(age__gt=20)
# print(res)
"""
    __gt         大于
    __lt         小于
    __gte        大于等于
    __lte        小于等于
    """
# 2.查询年龄是18、22、25的用户
# res = models.User.objects.filter(age__in=[18, 22, 25])
# print(res)
"""
    __in         成员运算
    """
# 3.查询年龄在18到26之间的用户
# res = models.User.objects.filter(age__range=[18, 26])  # 包含18和26
# print(res)
"""
    __range      范围查询
    """
# 4.查询姓名中包含字母j的用户
# res = models.User.objects.filter(name__contains='j')
# res = models.User.objects.filter(name__icontains='j')
# print(res)
"""
    __contains      区分大小写
    __icontains     忽略大小写
    """
# 5.其他方法补充
"""
    __startswith
    __endswith
    __regex
    """
# 6.查询月份是5月的数据
# res = models.User.objects.filter(op_time__month=5)
# print(res)
# 查询年份是22年的数据
res = models.User.objects.filter(op_time__year=2022)
print(res)
"""
    __year          按照年份筛选数据
    __month         按照月份筛选数据
    ...
    """

表关系的创建

#一对多
外键字段创建在多的一方
关键字：modeles.Foreignkey()
注意："他是可以在创建的时候自动在后面加_id后缀，所以我们创建的时候不用加id"
#多对多
外键字段创建在查询频率较高的一个表中
关键字是：models.ManyToManyField()
它可以自动创建两张表的第三张关系表
#一对一
外键字段创建在查询频率较高的一方表中
modeles.OneToOneField()
注意:"他也是自动在字段后面加_id后缀，所以我们也不要去加id"
"""
django1.X外键关系默认都是级联更新级联删除的 无需指定
django2.X和3.X需要程序员自己添加参数指定 否则报错!!!
"""

外键字段操作

#一对一和一对多操作
可以使用表中真实的字段名传对应的关联字段值
也可以使用定义表的虚拟字段名称传对应的关联数据对象
# 多对多
	add()  		添加关系
  set()	 		修改关系
  remove()  移除关系
  clear()		清空关系

正反向的概念

这个很重要
牢记口诀
正向查询按外键字段名，
反向查询按表名小写
正向查询按外键字段名
反向查询按表名小写
正向查询按外键字段名
反向查询按表名小写
正向查询按照外键名
反向查询按照表明小写
_set
set.all()

今日内容详细

聚合查询

首先我们来看聚合函数这几个：还记得吧MySQL里面的几个
count(col): 表示求指定列的总行数     【聚合函数不对空值进行统计】
max(col): 表示求指定列的最大值
min(col): 表示求指定列的最小值
sum(col): 表示求指定列的和
avg(col): 表示求指定列的平均值
首先我们使用聚合函数的时候要先导入
'这个导入语句比较长  技巧：关于模型的数据导入一般都是在 django.db 或者是 django.db.modeles'
写上这么一句话：from django.db.models import Max, Min, Sum, Avg, Count
进行代码操作：

    res = models.Book.objects.aggregate(Max('price'))
    print(res)#{'price__max': Decimal('29888.88')}
    '''没有分组也可以使用聚合函数 默认整体就是一组'''
 """也可以一次性去使用"""
    res = models.Book.objects.aggregate(Min('price'), Max('price'), Sum('price'),Avg('price'),Count('price'))
    print(res)

分组查询

回顾mysql的分组操作：group by
#ORM执行分组操作 如果报错 可能需要去修改sql_mode 移除only_full_group_by
关键字annotate：看values在前还是在后如果在前就是按照括号内所写分组如果是在后边按照表分组
    """分组操作"""
    # 统计每本书的作者个数
    # res=models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors__pk')).values('title','author_num')
    # print(res)
    # print(res.query)
    "统计每个出版社卖的最便宜的书的价格"
    # res=models.Publish.objects.annotate(min_price=Min('book__price')).values('name','min_price')
    # print(res)
    """统计不止一个作者的图书"""
    # res = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors__pk')).filter(author_num__gt=1).values('title',
    #                                                                                                     'author_num')
    # print(res)
    # res = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors__pk')).filter(author_num__gt=0).filter().values('title','author_num')
    # print(res)
    # res=models.Author.objects.values('age').annotate()
    # print(res)
    res=models.Book.objects.values('publish_id').annotate(book_num=Count('pk')).values('publish_id','book_num')
    print(res)

F与Q查询

	#F
    """根据我们以前所用法推到不出会比较麻烦所以用到了我们的 F查询
    结论的出：# 当查询条件的左右两表的数据都需要表中的数据 可以使用F查询"""
    from django.db.models import F
    """F与Q查询 查询库存大于销量的书籍"""
    res = models.Book.objects.filter(kucun__gt=F('maichu'))
    """查询库存小于销量的书籍"""
    res=models.Book.objects.filter(kucun__lt=F('maichu'))
    """查询库存小于等于销量的书籍"""
    res=models.Book.objects.filter(kucun__lte=F('maichu'))
    """查询库存大于等于销量的书籍"""
    res=models.Book.objects.filter(kucun__gte=F('maichu'))
    #Q
    
    from django.db.models import Q

    '''filter括号内多个条件默认是and关系 无法直接修改''''''使用Q对象 就可以支持逻辑运算符'''
    """首先我们来看第一个，逗号  都号是and关系"""
    "查询价格大于20000或者卖出大于1000的书籍"
    # res=models.Book.objects.filter(Q(price__gt=20000,maichu__gt=1000))
    # print(res)
    """再看管道符是或 or  查询价格大于9990的书籍和库存大于1110的书籍的关系"""
    # res = models.Book.objects.filter(Q(price__gt=9990) | Q(kucun__gt=1110))
    # print(res)
    """最后一个 波浪号  ~是not操作"""
    # res = models.Book.objects.filter(~Q(kucun__gt=1000))  # ~是not操作
    # print(res.query)
    '''
       Q对象进阶用法
           filter(price=100)
           filter('price'=100)
       当我们需要编写一个搜索功能 并且条件是由用户指定 这个时候左边的数据就是一个字符串
       '''
    q_obj=Q()
    q_obj.connector='or' # 默认是and 可以改为or
    q_obj.children.append(('price__gt',20000))
    q_obj.children.append(('maichu__lt',2000))
    res=models.Book.objects.filter(q_obj)
    print(res.query)

ORM查询优化

"""
在IT行业 针对数据库 需要尽量做 能不'麻烦'它就不'麻烦'它
"""
# 1.orm查询默认都是惰性查询(能不消耗数据库资源就不消耗)
	光编写orm语句并不会直接指向SQL语句 只有后续的代码用到了才会执行
# 2.orm查询默认自带分页功能(尽量减轻单次查询数据的压力)

"""前几年django面试经常问"""
 """only与defer"""
    # res=models.Book.objects.values('title','price','kucun')
    # for i in res:
    #     print(i.get('title'))
    #     print(i.get('kucun'))
    #     print(i.get('price'))
    "    需求:单个结果还是以对象的形式展示 可以直接通过句点符操作i.title"
    # res=models.Book.objects.only('title','price','kucun')
    # for obj in res:
    #     print(obj.kucun)
    #     print(obj.title)
    #     print(obj.price
    """
        only会产生对象结果集 对象点括号内出现的字段不会再走数据库查询
        但是如果点击了括号内没有的字段也可以获取到数据 但是每次都会走数据库查询
         要走数据库查询  取决与括号内参数有无  有不走  无就走
    """
    res = models.Book.objects.defer('title', 'price', 'kucun')
    # print(res)
    for obj in res:
        print(obj.title)
        print(obj.maichu)
    """
        defer与only刚好相反 对象点括号内出现的字段会走数据库查询
        如果点击了括号内没有的字段也可以获取到数据 每次都不会走数据库查询
        #要走数据库查询  取决与括号内参数有无  有就走  无就不走
    """
select_related和prefetch_related

 res = models.Book.objects.select_related('publish')
    for obj in res:
        print(obj.title)
        print(obj.publish.name)
        print(obj.publish.addr)

    """
           select_related括号内只能传一对一和一对多字段 不能传多对多字段
           效果是内部直接连接表(inner join) 然后将连接之后的大表中所有的数据全部封装到数据对象中
           后续对象通过正反向查询跨表 内部不会再走数据库查询
           
        """
    res = models.Book.objects.prefetch_related('publish')
    for obj in res:
        print(obj.title)
        print(obj.publish.name)
        print(obj.publish.addr)
        """
        将多次查询之后的结果封装到数据对象中 后续对象通过正反向查询跨表 内部不会再走数据库查询
        """

ORM常见字段

AutoField()
	int auto_increment
CharField()
	必须提供max_length参数	对应的数据库中是varchar类型
IntergerField()
	int
DecimalField()
	decimal
DateField()
	date				auto_now   auto_now_add
DateTimeField()
	datetime		auto_now   auto_now_add
BigIntergerField()
	bigint
BooleanField()
	传布尔值 存0和1
TextField()
	存储大段文本
FileField()
	传文件自动保存到指定位置并存文件路径
EmailField()
	本质还是varchar类型 
 
# 自定义字段类型
class MyCharField(models.Field):
    def __init__(self, max_length, *args, **kwargs):
        self.max_length = max_length
        super().__init__(max_length=max_length, *args, **kwargs)

    def db_type(self, connection):
        return 'char(%s)' % self.max_length

重要参数

primary_key
max_length
verbose_name
null
default
max_digits
decimal_places
unique
db_index
auto_now
auto_now_add
choices
	用于可以被列举完全的数据
  	eg:性别 学历 工作经验 工作状态
      	class User(models.Model):
          username = models.CharField(max_length=32)
          password = models.IntegerField()
          gender_choice = (
              (1,'男性'),
              (2,'女性'),
              (3,'变性')
          )
          gender = models.IntegerField(choices=gender_choice)
				user_obj.get_gender_display()  
        # 有对应关系就拿 没有还是本身
to
to_field
db_constraint
ps:外键字段中可能还会遇到related_name参数
"""
外键字段中使用related_name参数可以修改正向查询的字段名
"""

事务操作

ACID:四大特性
A：原子性
C:一致性
I:独立性
D:持久性
1. 开启事务： start transaction;

2. 回滚：rollback;

3. 提交：commit;

ORM执行原生SQL

# 方式1
from django.db import connection, connections
cursor = connection.cursor()  
cursor = connections['default'].cursor()
cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
cursor.fetchone()

# 方式2
models.UserInfo.objects.extra(
                    select={'newid':'select count(1) from app01_usertype where id>%s'},
                    select_params=[1,],
                    where = ['age>%s'],
                    params=[18,],
                    order_by=['-age'],
                    tables=['app01_usertype']
                )

多对多三种创建方式

# 全自动(常见)
	orm自动创建第三张表 但是无法扩展第三张表的字段
	authors = models.ManyToManyField(to='Author')
# 全手动(使用频率最低)
	优势在于第三张表完全自定义扩展性高 劣势在于无法使用外键方法和正反向
	class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
  class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
  class Book2Author(models.Model):
    book_id = models.ForeignKey(to='Book')
    author_id = models.ForeignKey(to='Author')
# 半自动(常见)
	正反向还可以使用 并且第三张表可以扩展 唯一的缺陷是不能用
  add\set\remove\clear四个方法
  
	class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    authors = models.ManyToManyField(
      					to='Author',
    						through='Book2Author',  # 指定表
      					through_fields=('book','author')  # 指定字段
    )
  class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    '''多对多建在任意一方都可以 如果建在作者表 字段顺序互换即可'''
    books = models.ManyToManyField(
      					to='Author',
    						through='Book2Author',  # 指定表
      					through_fields=('author','book')  # 指定字段
    )
  class Book2Author(models.Model):
    book = models.ForeignKey(to='Book')
    author = models.ForeignKey(to='Author')