========关于Django查询知识点总结=======
models.Book.objects.filter(**kwargs): querySet [obj1,obj2]
models.Book.objects.filter(**kwargs).values(*args) : querySet [{},{},{}]
models.Book.objects.filter(**kwargs).values_list(title) : querySet [(),(),()]
跨表查询总结
- 创建表
class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=32)
publish=models.ForeignKey("Publish") # 创建一对多的外键字段
authorList=models.ManyToManyField("Author") # 多对多的关系，自动创建关系表
class Publish(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
addr = models.CharField(max_length=32)
class Author(models.Model):
name=models.CharField(max_length=32)
age=models.IntegerField()
ad=models.models.OneToOneField("AuthorDetail") #创建一对一的关系
class AuthorDetail(models.Model):
tel=models.IntegerField()
- 基于对象关联查询
- 一对多查询（Book-Publish）
- 正向查询，按字段
- book_obj.publish:与这本书关联的出版社对象
- book_obj.publish.addr:与这本书关联的出版社地址
- 反向查询，按表名_set
- publish_obj.book_set:与这个出版社关联的书籍对象集合
- publish_obj.book_set.all():[obj1, obj2, ...]
- 一对一查询（Author-AuthorDetail）
- 正向查询，按字段
- author_obj.ad:与这个作者关联的作者详细信息对象
- 反向查询，按表名
- author_detail_obj.author:与这个作者详细对象关联的作者对象
- 多对多（Book-Author）
- 正向查询，按字段
- book_obj.authorList.all():与这本书关联的所有这作者对象的集合[obj1,obj2,...]
- book_obj.authorList.all().values("name"):如果想查单个值得时候可以这样查
- 反向查询，按表名_set
- author_obj.book_set.all():与这个作者关联的所有书籍对象的集合
- author_obj.book_set.all().values("name"):如果想查单个值得时候可以这样查
- 基于双下滑线的跨表查询
- 一对多查询（Book-Publish）
- 正向查询，按字段
- # 查询python这本书的出版社的名字
- models.Book.objects.all().filter(title='python').values("publish__name")
- 反向查询，按表名
- #查询人民出版社出版过的所有书籍的名字
－ models.Publish.objects.filter(name='人民出版社').values("book__title")
- 一对一查询（Author-AuthorDetail）
- 正向查询，按字段
- #查询ward的手机号
- models.Author.objects.filter(name='ward')values('ad__tel')
- 反向查询，按表名
- #查询手机号是10086的作者
- models.AuthorDetail.objects.filter(tel='10086').values('author__name')
- 多对多
- 正向查询，按字段
- #查询python这本书的作者的名字
- models.Book.objects.filter(title="pytohon").values("authorList__name") [{},{},{},{},...]
- 反向查询，按表名
- #查询ward出版过的书的价格
- models.Author.objects.filter(name='ward').values("book__price")
- 注意：
publish=models.ForeignKey("Publish",related_name="bookList")
authorlist=models.ManyToManyField("Author",related_name="bookList")
ad=models.models.OneToOneField("AuthorDetail"，related_name="authorInfo")
反向查询的时候都用：related_name的值
- 聚合查询
querySet().aggregate(聚合函数)------返回的是一个字典，不再是一个querySet
Book.objects.all().aggregate(average_price=Avg('price'))
- 分组查询
querySet().annotate() --- 返回的是querySet
#统计每一个出版社中最便宜的书籍的价格
sql: select Min(price) from book group by publish_id;
ORM: models.Book.objects.values("publish__name").annotate(Min("price"))
聚合查询与分组查询（很重要！！！！！！）
聚合查询：aggregate(*args, **kwargs)，只对一个组进行聚合
from django.db.models import Avg,Sum,Count,Max,Min
# 1、查询所有图书的平均价格
print(models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price")))
aggregate()是QuerySet 的一个终止子句（也就是返回的不再是一个QuerySet集合的时候），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。
from django.db.models import Avg,Sum,Count,Max,Min
# 1、查询所有图书的平均价格
print(models.Book.objects.all().aggregate(avgprice = Avg("price")))
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：
print(models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"),Max("price"),Min("price")))
#打印的结果是： {'price__avg': 174.33333333333334, 'price__max': Decimal('366.00'), 'price__min': Decimal('12.00')}
分组查询 :annotate()：为QuerySet中每一个对象都生成一个独立的汇总值。
是对分组完之后的结果进行的聚合
1、统计每一本书的作者个数
# 方式一：
print(models.Book.objects.all().annotate(authorNum = Count("authorlist__name")).values("authorNum"))
# 方式二：
booklist =models.Book.objects.all().annotate(authorNum=Count("authorlist__name"))
for book_obj in booklist:
print(book_obj.title,book_obj.authorNum)
2、统计每一个出版社最便宜的书
# 2、统计每一个出版社的最便宜的书
# 方式一：
print(models.Book.objects.values("publish__name").annotate(nMinPrice=Min('price'))) 注意：values内的字段即group by的字段，，也就是分组条件
# 方式二：
print(models.Publish.objects.all().annotate(minprice=Min("book__price")).values("name","minprice"))
# 方式三
publishlist = models.Publish.objects.annotate(minprice = Min("book__price"))
for publish_obj in publishlist:
print(publish_obj.name,publish_obj.minprice)
3、统计每一本以py开头的书籍的作者个数：
print(models.Book.objects.filter(title__startswith="py").annotate(authNum = Count("authorlist__name")).values("authNum"))
(4)统计不止一个作者的图书：
print(models.Book.objects.annotate(num_authors=Count('authorlist__name')).filter(num_authors__gt=1).values("title","num_authors"))
(5)根据一本图书作者数量的多少对查询集QuerySet进行排序:
print(models.Book.objects.all().annotate(authorsNum=Count("authorlist__name")).order_by("authorsNum"))
(6)查询各个作者出的书的总价格:
# 方式一
print(models.Author.objects.all().annotate(priceSum = Sum("book__price")).values("name","priceSum"))
# 方式二
print(models.Book.objects.values("authorlist__name").annotate(priceSum=Sum("price")).values("authorlist__name","priceSum"))
F查询和Q查询
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。
1、查看评论数大于阅读数的书
from django.db.models import F,Q
print(models.Book.objects.filter(commentNum__gt=F("readNum")))
2、修改操作也可以使用F函数,比如将id大于1的所有的书的价格涨价100元
print(models.Book.objects.filter(nid__gt=1).update(price=F("price")+100))
3、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
models.Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)
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。
1、查询id大于1并且评论数大于100的书
print(models.Book.objects.filter(nid__gt=1,commentNum__gt=100))
print(models.Book.objects.filter(nid__gt=1).filter(commentNum__gt=100))
print(models.Book.objects.filter(Q(nid__gt=1)&Q(commentNum__gt=100)))
2、查询评论数大于100或者阅读数小于200的书
print(models.Book.objects.filter(Q(commentNum__gt=100)|Q(readNum__lt=200)))
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。
3、查询年份等于2017年或者价格大于200的书
print(models.Book.objects.filter(Q(publishDdata__year=2017)|Q(price__gt=200)))
4、查询年份不是2017年或者价格大于200的书
print(models.Book.objects.filter(~Q(publishDdata__year=2017)&Q(price__gt=200)))
注意：
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=models.Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),
title__icontains="python"
)
