Django之路——6 Django的模型层（二）

多表操作

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)。

模型建立如下：

from django.db import models# Create your models here.class Author(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name=models.CharField( max_length=32)
    age=models.IntegerField()    # 与AuthorDetail建立一对一的关系
    authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE)
class AuthorDetail(models.Model):    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    birthday=models.DateField()
    telephone=models.BigIntegerField()
    addr=models.CharField( max_length=64)class Publish(models.Model):
    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    name=models.CharField( max_length=32)
    city=models.CharField( max_length=32)
    email=models.EmailField()class Book(models.Model):    nid = models.AutoField(primary_key=True)
    title = models.CharField( max_length=32)
    publishDate=models.DateField()
    price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2)    # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方
    publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE)
    # 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
    authors=models.ManyToManyField(to='Author',)

生成表如下：

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 。

添加表纪录

操作前先简单的录入一些数据：

publish表：

author表：

authordetail表:

一对多

核心：book_obj.publish与book_obj.publish_id是什么？

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(*[])

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：

more

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)：

反向查询(按表名：book_set)：

一对一查询(Author 与 AuthorDetail)

正向查询(按字段：authorDetail)：

反向查询(按表名：author)：

多对多查询 (Author 与 Book)

正向查询(按字段：authors)：

反向查询(按表名：book_set)：

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：

那么接下来就会如我们看到这般：

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。

'''
    正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表
'''

一对多查询

# 练习:  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: 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")

一对一查询

    # 查询alex的手机号    # 正向查询
    ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authordetail__telephone")    # 反向查询
    ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")

进阶练习(连续跨表)

# 练习: 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: 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    # 方式1:
    queryResult=Book.objects
　　　　　　　　　　　　.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151")
　　　　　　　　　　　　.values_list("title","publish__name")
    # 方式2:
    ret=Author.objects
              .filter(authordetail__telephone__startswith="151")
              .values("book__title","book__publish__name")

related_name

反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如：

# 练习: 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") 

聚合查询与分组查询

聚合

aggregate(*args, **kwargs)

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。

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：

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.values("dep").annotate(c=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       2depid   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 dep.idORM:
dep.objetcs.values("id").annotate(c=Count("emp")).values("name","c")

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）。

总结 ：跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表，再按单表的思路进行分组查询。　

查询练习

(1) 练习：统计每一个出版社的最便宜的书

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)

(2) 练习：统计每一本书的作者个数

ret=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors__name'))

(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:

(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)

F查询与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。

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。

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：

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。

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。

等同于下面的SQL WHERE 子句：

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：

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：