ORM创建多表以及多表的增删改查
一. 多表的创建
1. 一对一
在哪个表中设置都行,但是添加数据的时候需要现在没有外键的表中添加数据
models.OneToOneField(to="表名",to_field="id")
2. 一对多
在多的表中创建外键,创建完的这个是外键字段,会在类属性的基础上加_id
models.ForeignKey(to="表名")
3. 多对多
mysql是在第三张表中添加两个外键
orm中不用手动创建第三表,所以外键设置在哪个表中都行,设置完了这个属性不是表字段了,但是这个属性可以查询多对多关联关系
二. 多表的添加
1. 一对一
先创建被关联的,也就是没有外键的,因为不这样哪个表会关联不到数据而报错
第一种根据对象添加
obj = models.被关联表.objects.create(id=xxx,name="xxx")
models.关联表.objects.create(name=xxx,外键=obj)
第二种根据id添加
models.关联表.objects.create(name=xxx,外键=id)
2. 一对多
和一对一一样,只不过一对一的那个外键多了unique的约束
3. 多对多
先添加数据到两个多对多的表,然后用外键属性.add()添加
关联表.外键属性.add(1,2,3)或者add(*[1,2,3])
三. 多表的删除
1. 一对一或者一对多
obj.filter(id=1).delete() delete()可以删除对象,也可以删除列表对象
2. 多对多
obj.get(id=1).属性.remove(*args) 指定删除被关联对象集合的某一个或多个
obj.get(id=1).属性.clear() 清空被关联对象集合
obj.get(id=1).属性.set([列表]) 先清空再修改
四. 多表的修改
1. 一对一或者一对多
obj.filter(id=id).update(**kwargs) 只能修改列表对象
2. 多对多
obj.get(id=1).属性.set([列表]) 工作原理是先清空然后再修改
五. 多表的查询(子查询)
多表查询的时候,如果 => 指向的是一,拿到的就是对象,=> 指向的是多,拿到的是列表对象
1. 一对一
正向查询 有外键属性 => 没有外键属性
先找到要查询的那一行,然后用外键属性拿到被关联的对象
obj.外键属性.name
反向查询 没有外键属性 => 有外键属性
先找到要查询的那一行,然后用表名拿到关联的对象
obj.表名.name
2. 多对一
正向查询 多 => 一
先找到要查询的那一行,然后用外键属性拿到被关联的对象
obj.外键属性.name
反向查询 一 => 多
先找到要查询的那一行,然后用表名_set拿到关联的列表对象
obj.表名_set.all()
3. 多对多
正向查询 有外键属性 => 没有外键属性
先找到要查询的那一行,然后用外键属性拿到被关联的列表对象
obj.外键属性.all()
反向查询 没有外键属性 => 有外键属性
先找到要查询的那一行,然后用表名_set拿到关联的列表对象
obj.表名_set.all()
六. 关联管理器对象
关联管理器对象就是查询到的对象有多个的时候
1. 关联管理器对象的方法
create(**kwargs) 创建对象,并将他添加到关联对象集中
add(*agrs) 把指定的model对象(或id)添加到关联对象集中
set([]) 更新model对象的关联对象,先清空再添加
remove(*args) 从关联对象集中删除执行的model对象
clear() 从关联对象集中清空所有对象,前提是字段可以位null
七. 多表的查询(join连表查询)
join连表效率更高
1. 正向查询
正向查询用 外键属性__ 格式来连表, __后面写连表后要的属性或者外键属性(多层连表)
2. 反向查询
反向查询用 表名__ 格式来连表,__后面写连表后要的属性或者外键属性(多层连表)
八. 聚合查询,分组查询,F查询和Q查询
from django.db.models import Avg,Count,Max,F,Q
1. 聚合查询
aggregate(*args,**kwargs)
objects.aggregate(a=Avg("price")) 返回的是一个字典,并且赋值给a
2. 分组查询
annotate() 配合values分组依据,annotate来统计值
objects.values("分组字段").annotate(c=Count("要统计的字段")) 先根据values分组依据分组,分组依据可以正向也可以反向
objects.annotate(c=Count("统计的字段")).values("分组字段","c") 先根据id分组(每条都是一组),后面的values是获取需要的值,不是分组依据
3. F查询
可以对同一个models对象中的两个不同字段进行比较
objects.update(price=F("price")+30)
4. Q查询
不局限于filter中逗号表示的and,Q提供了and(&) or(|) not(~),并且Q()方法必须写在前面
九.queryset的方法大全
################################################################## # PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET # ################################################################## def all(self) # 获取所有的数据对象 def filter(self, *args, **kwargs) # 条件查询 # 条件可以是：参数，字典，Q def exclude(self, *args, **kwargs) # 条件查询 # 条件可以是：参数，字典，Q def select_related(self, *fields) 性能相关：表之间进行join连表操作，一次性获取关联的数据。 总结： 1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。 2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。 def prefetch_related(self, *lookups) 性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。 总结： 1. 对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。 2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。 def annotate(self, *args, **kwargs) # 用于实现聚合group by查询 from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id')) # SELECT u_id, COUNT(ui) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id')).filter(uid__gt=1) # SELECT u_id, COUNT(ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1 v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id',distinct=True)).filter(uid__gt=1) # SELECT u_id, COUNT( DISTINCT ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1 def distinct(self, *field_names) # 用于distinct去重 models.UserInfo.objects.values('nid').distinct() # select distinct nid from userinfo 注：只有在PostgreSQL中才能使用distinct进行去重 def order_by(self, *field_names) # 用于排序 models.UserInfo.objects.all().order_by('-id','age') def extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None) # 构造额外的查询条件或者映射，如：子查询 Entry.objects.extra(select={'new_id': "select col from sometable where othercol > %s"}, select_params=(1,)) Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon']) Entry.objects.extra(where=["foo='a' OR bar = 'a'", "baz = 'a'"]) Entry.objects.extra(select={'new_id': "select id from tb where id > %s"}, select_params=(1,), order_by=['-nid']) def reverse(self): # 倒序 models.UserInfo.objects.all().order_by('-nid').reverse() # 注：如果存在order_by，reverse则是倒序，如果多个排序则一一倒序 def defer(self, *fields): models.UserInfo.objects.defer('username','id') 或 models.UserInfo.objects.filter(...).defer('username','id') #映射中排除某列数据 def only(self, *fields): #仅取某个表中的数据 models.UserInfo.objects.only('username','id') 或 models.UserInfo.objects.filter(...).only('username','id') def using(self, alias): 指定使用的数据库，参数为别名（setting中的设置） ################################################## # PUBLIC METHODS THAT RETURN A QUERYSET SUBCLASS # ################################################## def raw(self, raw_query, params=None, translations=None, using=None): # 执行原生SQL models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo') # 如果SQL是其他表时，必须将名字设置为当前UserInfo对象的主键列名 models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from 其他表') # 为原生SQL设置参数 models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from userinfo where nid>%s', params=[12,]) # 将获取的到列名转换为指定列名 name_map = {'first': 'first_name', 'last': 'last_name', 'bd': 'birth_date', 'pk': 'id'} Person.objects.raw('SELECT * FROM some_other_table', translations=name_map) # 指定数据库 models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo', using="default") ################### 原生SQL ################### from django.db import connection, connections cursor = connection.cursor() # cursor = connections['default'].cursor() cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1]) row = cursor.fetchone() # fetchall()/fetchmany(..) def values(self, *fields): # 获取每行数据为字典格式 def values_list(self, *fields, **kwargs): # 获取每行数据为元祖 def dates(self, field_name, kind, order='ASC'): # 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容 # kind只能是："year"（年）, "month"（年-月）, "day"（年-月-日） # order只能是："ASC" "DESC" # 并获取转换后的时间 - year : 年-01-01 - month: 年-月-01 - day : 年-月-日 models.DatePlus.objects.dates('ctime','day','DESC') def datetimes(self, field_name, kind, order='ASC', tzinfo=None): # 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容，将时间转换为指定时区时间 # kind只能是 "year", "month", "day", "hour", "minute", "second" # order只能是："ASC" "DESC" # tzinfo时区对象 models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.UTC) models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai')) """ pip3 install pytz import pytz pytz.all_timezones pytz.timezone(‘Asia/Shanghai’) """ def none(self): # 空QuerySet对象 #################################### # METHODS THAT DO DATABASE QUERIES # #################################### def aggregate(self, *args, **kwargs): # 聚合函数，获取字典类型聚合结果 from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum result = models.UserInfo.objects.aggregate(k=Count('u_id', distinct=True), n=Count('nid')) ===> {'k': 3, 'n': 4} def count(self): # 获取个数 def get(self, *args, **kwargs): # 获取单个对象 def create(self, **kwargs): # 创建对象 def bulk_create(self, objs, batch_size=None): # 批量插入 # batch_size表示一次插入的个数 objs = [ models.DDD(name='r11'), models.DDD(name='r22') ] models.DDD.objects.bulk_create(objs, 10) def get_or_create(self, defaults=None, **kwargs): # 如果存在，则获取，否则，创建 # defaults 指定创建时，其他字段的值 obj, created = models.UserInfo.objects.get_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 2}) def update_or_create(self, defaults=None, **kwargs): # 如果存在，则更新，否则，创建 # defaults 指定创建时或更新时的其他字段 obj, created = models.UserInfo.objects.update_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 1}) def first(self): # 获取第一个 def last(self): # 获取最后一个 def in_bulk(self, id_list=None): # 根据主键ID进行查找 id_list = [11,21,31] models.DDD.objects.in_bulk(id_list) def delete(self): # 删除 def update(self, **kwargs): # 更新 def exists(self): # 是否有结果
