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django orm级联_Django ORM的简单总结

我们继续昨天的内容使用Oracle中的emp,dept来学习Django ORM,今天做一些总结和扩展,希望你能有所收获。

先来说下两张表emp,dept。

emp表的数据如下:

django orm级联_Django ORM的简单总结

dept表的数据如下:

django orm级联_Django ORM的简单总结

然后我们就开始吧,有的同学说我的数据还没有初始化,可以移步上一篇找到脚本。

对于QuerysetAPI的内容,如果看文档有非常多的解释和介绍,很难抓到重点,我就从我的认知来梳理一下。

1. QuerySet 创建对象的方法

>>> fromscott.models importemp

>>> fromscott.models importdept

先得到所有的数据。

>>> emp.objects.all()

[ , , , , , , , , , , , , , ,]

>>> dept.objects.all()

[ , , ,]

第一种方法是使用create

>>> dept.objects.create( dname= 'DEV',loc= 'Beijing')

第二种是初始化另外一个对象,save完成

>>> newdept = dept( dname= 'TEST',loc= 'ShangHai')

>>> newdept.save()

第三种和第二种有些类似,可以对立面的属性根据需求改变。

>>> #method 3

>>> newdept.dname

'TEST'

>>> newdept=dept()

>>> newdept.dname

u''

>>> newdept.dname= 'OPS'

>>> newdept.loc= 'Guangzhou'

>>> newdept.save()

第四种会做一个判断,有点类似数据库立面的create or replace,注意此处的返回是一个布尔值。

>>> dept.objects.get_or_create( dname= 'DBA',loc= 'Shenzhen')

( ,True) 2.查询语句根据主键查询

>>> dept.objects.get( pk= 10)

得到top n的数据

>>> dept.objects.all()[: 5]

[ , , , ,]

使用get方法,返回的是一行

>>> dept.objects.get( dname= 'DBA')

使用filter的exact是精确匹配,和上面的方法是等价的。

>>> dept.objects.filter( dname__exact= 'DBA')

[]

忽略大小写

>>> dept.objects.filter( dname__iexact= 'DBA')

[]

查询内容排除包含ACC的部门

>>> dept.objects.exclude( dname__contains= 'ACC')

[ , , , , , ,]

>>>

可以过滤和排除操作都使用

>>> dept.objects.filter( dname__contains= 'DB').exclude( dname= 'MBA')

[] 3.删除这种方法是查到指定的数据,然后直接删除,还是有一些风险点的。

>>> dept.objects.filter( dname__contains= 'DB').delete()

或者分批删除

>>> dept.objects.all()

[ , , , , , ,]

>>> newdept=dept.objects.filter( dname__contains= 'DEV')

>>> newdept.delete()

全部删除 ,先不操作

dept.objects.all().delete() 4.更新使用filter来过滤得到数据,然后使用update来更新

>>> dept.objects.filter( dname__contains= 'TEST')

[]

>>> dept.objects.filter( dname__contains= 'TEST').update( dname= 'Test')

1L

>>>

>>> dept.objects.filter( dname__contains= 'Te')

[]

或者把初始化一个对象,更新这个对象

>>> newdept=dept.objects.get( dname= 'Test')

>>>

>>> newdept.dname

u'Test'

>>> dname= 'Test2'

>>> loc= 'Lanzhou'

>>> newdept.save()

5.迭代Queryset>>> newdept=dept.objects.all()

>>> fornew innewdept:

... print(new.dname)

...

ACCOUNTING

RESEARCH

SALES

OPERATIONS

Test

OPS 6.链式查询两个filter来过滤

>>> dept.objects.filter( dname__contains= 'Test').filter( deptno= 42)

[]

先使用fileter过滤,然后使用exclude排除

>>> dept.objects.filter( dname__contains= 'Test').exclude( deptno= 4)

[] 7.top n的写法得到前4行

>>> dept.objects.all()[: 4]

[ , , ,]

>>>

最后2行,有个技巧是用reverse()

>>> dept.objects.all().reverse()[: 2]

[ ,]

最后1行,下标是从0开始

>>> dept.objects.all().reverse()[ 0]

>>> dept.objects.all().reverse()[ 1]

或者使用order_by反向排序

>>> dept.objects.all().order_by( '-deptno')[: 2]

[ ,]

有的同学可能疑惑order_by和reverse的性能差别。我们继续往下看。

8.得到调用的SQL语句方法1:

>>> printstr(dept.objects.all().order_by( '-deptno').distinct().query)

SELECT DISTINCT `dept`.`deptno` ,`dept`.`dname` ,`dept`.`loc` FROM `dept` ORDER BY `dept`.`deptno` DESC

>>>

>>> printstr(dept.objects.all().reverse().distinct().query)

SELECT DISTINCT `dept`.`deptno` ,`dept`.`dname` ,`dept`.`loc` FROM `dept` ORDER BY `dept`.`deptno` DESC

可见两者是等价的,所以我们就很容易理解reverse()和order_by的差别了,实现不同,但是结果相同。 方法2:使用query.__str__()来得到

>>> dept.objects.all().reverse().distinct().query. __str__()

u'SELECT DISTINCT `dept`.`deptno`, `dept`.`dname`, `dept`.`loc` FROM `dept` ORDER BY `dept`.`deptno` DESC'

方法3:在settings.py里面补充下面的内容,然后在python shell模式下,可以看到调用的SQL

LOGGING = {

'version': 1,

'disable_existing_loggers': False,

'handlers': {

'console': {

'class': 'logging.StreamHandler',

} ,

} ,

'loggers': {

'django.db.backends': {

'handlers': [ 'console'] ,

'level': 'DEBUG'ifDEBUG else'INFO',

} ,

} ,

} 8.得到返回结果 values_list

可以使用values_list来实现,比如返回dname和deptno列

>>> dept.objects.values_list( 'dname','deptno')

[( u'ACCOUNTING',10L) ,( u'RESEARCH',20L) ,( u'SALES',30L) ,( u'OPERATIONS',40L) ,( u'Test',42L) ,( u'OPS',43L)]

>>>

初始化一个对象,打印出结果

>>> newdept=dept.objects.values_list( 'dname','deptno')

>>> newdept

[( u'ACCOUNTING',10L) ,( u'RESEARCH',20L) ,( u'SALES',30L) ,( u'OPERATIONS',40L) ,( u'Test',42L) ,( u'OPS',43L)]

可以使用list方法

>>> list(newdept)

[( u'ACCOUNTING',10L) ,( u'RESEARCH',20L) ,( u'SALES',30L) ,( u'OPERATIONS',40L) ,( u'Test',42L) ,( u'OPS',43L)]

>>>

使用values_list的结果,格式和上面还是有一些差别的。

>>> dept.objects.values_list( 'dname',flat= True)

[ u'ACCOUNTING',u'RESEARCH',u'SALES',u'OPERATIONS',u'Test',u'OPS']

可以加入flat选项,只输出指定的列

>>> printstr(dept.objects.values_list( 'dname',flat= True).query)

SELECT `dept`.`dname` FROM `dept` ORDER BY `dept`.`deptno` ASC

9.得到返回结果 values

>>> dept.objects.values( 'dname')

[{ 'dname': u'ACCOUNTING'} ,{ 'dname': u'RESEARCH'} ,{ 'dname': u'SALES'} ,{ 'dname': u'OPERATIONS'} ,{ 'dname': u'Test'} ,{ 'dname': u'OPS'}]

>>>

>>> dept.objects.values_list( 'dname')

[( u'ACCOUNTING',) ,( u'RESEARCH',) ,( u'SALES',) ,( u'OPERATIONS',) ,( u'Test',) ,( u'OPS',)]

>>>

两者返回的并不是真正的列表或字典,也是queryset 10.列的别名

可以使用extra来指定别名

>>> dept.objects.all().extra( select={ 'dname': 'Dname'})

[ , , , , ,]

>>>

如果不确定里面的参数代表的含义,可以得到解析的SQL来对比一下,就很清楚了。

>>> printstr(dept.objects.all().extra( select={ 'dname': 'Dname'}).query)

SELECT (Dname) AS `dname` ,`dept`.`deptno` ,`dept`.dname ,`dept`.`loc` FROM `dept` ORDER BY `dept`.`deptno` ASC

>>>

>>> printstr(dept.objects.all().extra( select={ 'Dname': "dname"}).query)

SELECT (dname) AS `Dname` ,`dept`.`deptno` ,`dept`.`dname` ,`dept`.`loc` FROM `dept` ORDER BY `dept`.`deptno` ASC

>>>

>>> printstr(dept.objects.all().extra( select={ 'dname': 'Dname'}).defer( 'dname').query)

SELECT (Dname) AS `dname` ,`dept`.`deptno` ,`dept`.`loc` FROM `dept` ORDER BY `dept`.`deptno` ASC

11.聚合运算

我们常见的是这种:

##计算个数

>>> printstr(dept.objects.all().extra( select={ 'dname': 'Dname'}).defer( 'dname').count())

6

如果是做聚合运算,就需要用到Count,Avg,Sum了。

##做聚合结算,需要导入Count,使用annotate

>>> fromdjango.db.models importCount

>>> dept.objects.all().values( 'dname').annotate( count=Count( 'dname')).values( 'dname','count')

[{ 'dname': u'ACCOUNTING','count': 1} ,{ 'dname': u'RESEARCH','count': 1} ,{ 'dname': u'SALES','count': 1} ,{ 'dname': u'OPERATIONS','count': 1} ,{ 'dname': u'Test','count': 1} ,{ 'dname': u'OPS','count': 1}]

不过值得一提的是,里面的group by的部分是个硬骨头,因为group by会默认带有主键列,对于一些特殊的场景,就会有些乏力了,比如这种SQL,在目前的实现中是不能直接支持的。

select deptno_id ,count(*) fromemp group by deptno_id;

都会间接转换为如下的方式,就有些尴尬了。

select deptno_id ,count(*) fromemp group by empno;

如果手工强转,就会抛错了。

>>> a=emp.objects.raw( 'select deptno_id,count(*) count from emp group by deptno_id')

>>> a[ 0]

( 0.000) select deptno_id ,count(*) count fromemp group by deptno_id; args=()

Traceback (most recent call last):

File "",line 1, in

File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/django/db/models/query.py",line 1323, in__getitem__

returnlist(self)[k]

File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/django/db/models/query.py",line 1296, in__iter__

raiseInvalidQuery( 'Raw query must include the primary key')

InvalidQuery: Raw query must include the primary key

12.Inner Join和聚合运算

inner join,注意下面的deptno__dname的部分。

>>> emp.objects.values( 'deptno__dname').annotate( sum=Sum( 'deptno')).values( 'deptno','sum').query. __str__()

u'SELECT `emp`.`deptno_id`,SUM(`emp`.`deptno_id`)

AS `sum` FROM `emp` INNER JOIN `dept` ON ( `emp`.`deptno_id` =

`dept`.`deptno` ) GROUP BY `emp`.`empno` ORDER BY `emp`.`empno` ASC,

`emp`.`ename` ASC'

12.select_related查询

这种方式的一大好处就是会自动关联查询,调用一次会自动获取相关的数据。

我们可以对比下它和通常方式的差别。

使用传统的方式,如果需要关联查询,会在后台反复调用关联查询。

>>> emp.objects.all()[: 10]

( 0.001) SELECT `emp`.`empno` ,`emp`.`ename` ,`emp`.`job` ,`emp`.`mgr` ,`emp`.`hiredate` ,`emp`.`sal` ,`emp`.`deptno_id` FROM `emp` ORDER BY `emp`.`empno` ASC ,`emp`.`ename` ASC LIMIT 10; args=()

[ , , , , , , , , ,]

初始化对象,得到关联数据的情况

>>> a=emp.objects.all()[: 10][ 0]

( 0.000) SELECT `emp`.`empno` ,`emp`.`ename` ,`emp`.`job` ,`emp`.`mgr` ,`emp`.`hiredate` ,`emp`.`sal` ,`emp`.`deptno_id` FROM `emp` ORDER BY `emp`.`empno` ASC ,`emp`.`ename` ASC LIMIT 1; args=()

>>> a.ename

u'SMITH'

>>> a.deptno --可以看到又做了一次查询

( 0.002) SELECT `dept`.`deptno` ,`dept`.`dname` ,`dept`.`loc` FROM `dept` WHERE `dept`.`deptno` = 20; args=( 20,)

而使用select_related就可以解决这个问题。

只查一次数据库 select_related

>>> a=emp.objects.all().select_related( 'deptno')[: 4][ 0]

( 0.001) SELECT `emp`.`empno` ,`emp`.`ename` ,`emp`.`job` ,`emp`.`mgr` ,`emp`.`hiredate` ,`emp`.`sal` ,`emp`.`deptno_id` ,`dept`.`deptno` ,`dept`.`dname` ,`dept`.`loc` FROM `emp` INNER JOIN `dept` ON ( `emp`.`deptno_id` = `dept`.`deptno` ) ORDER BY `emp`.`empno` ASC ,`emp`.`ename` ASC LIMIT 1; args=()

>>> a.ename

u'SMITH'

反复查看,都不会多次调用新的SQL

>>> a.deptno

>>> a.ename

u'SMITH'

>>> a.mgr

7902L

>>>

>>> a.deptno.dname --级联查询

u'RESEARCH'13.prefetched_related查询对比prefetched related的好处

>>> a=emp.objects.all().filter( empno__in=( 7369,7521,7566))

>>> a

( 0.001) SELECT `emp`.`empno` ,`emp`.`ename` ,`emp`.`job` ,`emp`.`mgr` ,`emp`.`hiredate` ,`emp`.`sal` ,`emp`.`deptno_id` FROM `emp` WHERE `emp`.`empno` IN ( 7369,7521,7566) ORDER BY `emp`.`empno` ASC ,`emp`.`ename` ASC LIMIT 21; args=( 7369,7521,7566)

[ , ,]

迭代

>>> fort ina:

... printt.ename ,t.deptno

...

SMITH 20RESEARCH

( 0.000) SELECT `dept`.`deptno` ,`dept`.`dname` ,`dept`.`loc` FROM `dept` WHERE `dept`.`deptno` = 30; args=( 30,)

WARD 30SALES

( 0.000) SELECT `dept`.`deptno` ,`dept`.`dname` ,`dept`.`loc` FROM `dept` WHERE `dept`.`deptno` = 20; args=( 20,)

JONES 20RESEARCH

初始化对象,使用in的方式来过滤数据

>>> a=emp.objects.all().filter( empno__in=( 7369,7521,7566)).prefetch_related( 'deptno')

>>> a

( 0.001) SELECT `emp`.`empno` ,`emp`.`ename` ,`emp`.`job` ,`emp`.`mgr` ,`emp`.`hiredate` ,`emp`.`sal` ,`emp`.`deptno_id` FROM `emp` WHERE `emp`.`empno` IN ( 7369,7521,7566) ORDER BY `emp`.`empno` ASC ,`emp`.`ename` ASC LIMIT 21; args=( 7369,7521,7566)

( 0.000) SELECT `dept`.`deptno` ,`dept`.`dname` ,`dept`.`loc` FROM `dept` WHERE `dept`.`deptno` IN ( 20,30) ORDER BY `dept`.`deptno` ASC; args=( 20,30)

[ , ,]

可以看到自始至终,都只有一次交互

>>> fort ina:

... printt.ename ,t.deptno

...

( 0.000) SELECT `emp`.`empno` ,`emp`.`ename` ,`emp`.`job` ,`emp`.`mgr` ,`emp`.`hiredate` ,`emp`.`sal` ,`emp`.`deptno_id` FROM `emp` WHERE `emp`.`empno` IN ( 7369,7521,7566) ORDER BY `emp`.`empno` ASC ,`emp`.`ename` ASC; args=( 7369,7521,7566)

( 0.000) SELECT `dept`.`deptno` ,`dept`.`dname` ,`dept`.`loc` FROM `dept` WHERE `dept`.`deptno` IN ( 20,30) ORDER BY `dept`.`deptno` ASC; args=( 20,30)

SMITH 20RESEARCH

WARD 30SALES

JONES 20RESEARCH