一、创建模型
from django.db import models # Create your models here. 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',) 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()
注意事项：
1、可以在任意一张表的模型下自定义这张表的元类信息，来覆盖一些自动生成的元数据，自定义方式可参考如下：
#以Publish表举例 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 Meta: #app_label这个选项只在一种情况下使用，就是你的模型类不在默认的应用程序包下的models.py文件中，这时候你需要指定你这个模型类是那个应用程序的。比如你在其他地方写了一个模型类，而这个模型类是属于myapp的，那么你这是需要指定为： app_label="myapp" db_table="app01book" #用于指定自定义数据库表名 unique_together=["title","price"] #设置联合唯一，这两个字段的值在数据库中存储的值不能完全一样 verbose_name="书籍" #给你的模型类起一个更可读的名字 ordering=["price"] #数据存储按照price字段排序，默认为升序，如果不指定排序的字段，django会默认按照主键升序来排序
元类信息设置完成之后您可以使用如下命令来测试元数据设置的值：
>>>Book._meta.verbose_name >>>Book._meta.model_name >>>Book._meta.app_label
2、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。
二、添加表记录
一对多添加：
方式一：
book = Book.objects.create( title='冰与火之歌', price=320, publishDate = '2010-12-08', publish_id = 2 )
方式二：
pub_obj = Publish.objects.filter(name = '人民出版社').first() book = Book.objects.create( title='java', price=88, publishDate='2015-11-24', publish=pub_obj )
核心：book.publish为book模型对象所对应的出版社对象，book.publish_id为book对象所对应的出版社的主键值。
多对多添加
方式一：
feng= Author.objects.filter(name='feng').first() zhao= Author.objects.filter(name='zhao').first() book.authors.add(feng,zhao)
方式二：
book.authors.add(1,2)
方式三：
book.authors.add(*[1,2])
多对多关系其它常用API:
book.authors.remove(1) #将主键值为1的作者对象从被关联对象集合中去除
book.authors.clear() #清空被关联集合对象 book.authors.set(1) #先清空在设置
三、跨表查询
基于对象的跨表查询（子查询）
一对多查询（Publish与Book）：
正向查询:关联属性所在的表查询关联表记录
正向查询按字段:book.publish
Book-------------------------------------->Publish
<---------------------------------------
反向查询:表名小写_set.all():pub_obj.book_set.all()
#1 查询python这本书出版社的名字和邮箱 book = Book.objects.filter(title = 'python').first() print(book.publish) #与book这本书关联的出版社对象 print(book.publish.name) #与book这本书关联的出版社对象的名字 print(book.publish.email) #2 查询苹果出版社出版的所有的书籍的名称 pub_obj = Publish.objects.get(name='苹果出版社') print(pub_obj.book_set.all()) #queryset print(pub_obj.book_set.all().values("title")) # queryset，列表里面放的一个个字典
多对多查询（Author与Book）：
正向查询按字段 book.authors.all()
Book -------------------------------------->Author
<--------------------------------------
反向查询按表名小写_set.all()： feng.book_set.all()
# 查询python这本书籍的作者的年龄 book = Book.objects.filter(title='python').first() ret = book.authors.all().values('age') # 查询feng出版过的所有的书籍名称 feng= Author.objects.filter(name = 'feng').first() print(feng.book_set.all())
一对一查询（Author与AuthorDetail）
正常查询安字段：author_obj.authorDetail
Author -----------------------------------------> AuthorDetail
<------------------------------------------
反向查询按表名小写:authordetail_obj.author
# 查询alex的手机号 author_obj = Author.objects.filter(name='feng').first() print(author_obj .authorDetail.tel) # 查询手机号为110的作者的名字 ad = AuthorDetail.objects.filter(tel = 110).first() print(ad.author.name)
基于双下划线的跨表查询（join查询）
KEY：无论是一对一、一对多还是多对多都遵循正向查询按字段,反向查询按表名小写。
# 1 查询python这本书出版社的名字 ret = Book.objects.filter(title='python').values('publish__name') ret = Publish.objects.filter(book__title='python').values('name') # 2 查询苹果出版社出版的所有的书籍的名称 ret = Publish.objects.filter(name='苹果出版社').values('book__title') ret = Book.objects.filter(publish__name='苹果出版社').values('title') # 3 查询python这本书籍的作者的年龄 ret = Book.objects.filter(title='python').values('authors__age') ret = Author.objects.filter(book__title='python').values('age') # 4 查询feng出版过的所有的书籍名称 ret = Book.objects.filter(authors__name='feng').values('title') ret = Author.objects.filter(name='feng').values('book__title') # 5 查询手机号为110的作者的名字 ret = AuthorDetail.objects.filter(tel=110).values('author__name') ret = Author.objects.filter(ad__tel=110).values('name') # 6 查询feng的手机号 ret = Author.objects.filter(name='feng').values('ad__tel') ret = AuthorDetail.objects.filter(author__name='feng').values('tel') ########### 连续跨表 ############### # 查询苹果出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名 ret = Publish.objects.filter(name='苹果出版社').values('book__title','book__authors__name') ret = Book.objects.filter(publish__name='苹果出版社').values('title','authors__name') # 手机号以110开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称 #方式一 ret = Book.objects.filter(authors__ad__tel__startswith=110).values('title','publish__name') #方式二 ret = Author.objects.filter(ad__tel__startswith=110).values('book__title','book__publish__name') #方式三 ret = AuthorDetail.objects.filter(tel__startswith=110).values('author__book__title','author__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：
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publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList') |
# 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")
四、聚合（aggregate）
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# 计算所有图书的平均价格 >>> from django.db.models import Avg >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) {'price__avg': 34.35} |
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。
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>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price')){'average_price': 34.35} |
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：
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>>> from django.db.models import Avg, Max, Min>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price')){'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')} |
五、分组
单表分组查询：
key：annotate()前values里是哪一个字段,就按哪一个字段group by
# 查询书籍表每一个出版社id以及对应的书籍个数 ret = Book.objects.values('publish_id').annotate(c=Count(1)) # 查询每一个部门的名称以及对应员工的平均薪水 ret = Emp.objects.values('dep').annotate(avg_salary = Avg('salary')) # 查询每一个省份的名称以及对应的员工最大年龄 ret = Emp.objects.values('pro').annotate(max_age = Max('age'))
注意：单表按主键分组没有意义
跨表分组查询：
# 查询每一个出版社的名称以及对应的书籍平均价格 ret = Publish.objects.annotate(avg_price = Avg('book__price')).values('name','avg_price') # 查询每一个作者的名字以及出版的书籍的最高价格 ret = Author.objects.annotate(max_price=Max('book__price')).values('name','max_price') # 查询每一个书籍的名称以及对应的作者的个数 ret = Book.objects.annotate(c=Count('authors')).values('c') #查询作者数不止一个的书籍名称以及作者个数 Book.objects.annotate(c=Count('authors__name')).filter(c__gt=1).values('title','c') #根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序 Book.objects.annotate(c=Count('authors__name')).order_by('c') #统计每一本以py开头的书籍的名称以及作者个数 Book.objects.filter(title__startswith='py').annotate(c=Count('authors__name')).values('title','c')
六、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。
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# 查询评论数大于收藏数的书籍 from django.db.models import F Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')) |
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。
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# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍 Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2) |
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：
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Book.objects.all().update(price=F("price")+30) |
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。
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from django.db.models import QQ(title__startswith='Py') |
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。
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bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon")) |
等同于下面的SQL WHERE 子句：
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WHERE name ="yuan" OR name ="egon" |
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：
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bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title") |
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：
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bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017), title__icontains="python" ) |
Q查询的另外一种写法：
q=Q() q.connector="or" #如果不写默认为and q.children.append(("title__startswith","py")) q.children.append(("price__gt",100))
注意：q.children.append()元组中的数据可以进行字符串的拼接，如下
val = request.GET.get('q') field = request.GET.get('field') if val: q = Q() q.children.append((field + '__contains', val)) # 注意里面放的是元组 customer_list = customer_list.filter(q)
补充知识点：中介模型
试想一下有student和score两个表模型，两张表是多对多的关系，此时可以生成student_score第三个表，但是通过ManyToMany自动生成的第三张表，表里面的字段也是自动生成的，第三张表可以自动生成三个字段：id student_id score_id,但此时我们的需求是在第三张表里面还要有一个score字段，此时中介模型就可以很好的帮我们解决这个问题。
class Student(models.Model): name = models.CharField( max_length=32)
courses=models.ManyToManyField("Courses",through="Score")
#through='score'可以翻译成第三张score表不需要通过ManyToMany自动生成，要用自己写的score表，在自己写的score表中，可以随表写自己业务需求的字段，orm查询语句可以照常使用 class Course(models.Model): name = models.CharField( max_length=32) class Score(models.Model):
student=models.ForeignKey("Student")
course=models.ForeignKey("Course")
score=models.IntegerField()