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一、聚合查询与分组查询
1 聚合查询(aggregate)
ps:通常情况下聚合查询都是配合分组查询一起使用的
# django中与数据库相关的模块基本都在django.db.models里或者在django.db里
from django.db.models import Max,Min,Sum,Count,Avg
# 查询所有书的平均价格
res = models.Book.objects.aggregate(Avg('price'))
# 也可以联合使用
res = models.Book.objects.aggregate(Max('price'),Min('price'),Sum('price'),Count('pk'),Avg('price'))
2 分组查询(annotate)
分组在mysql类似于group by,分组之后默认只能拿到分组的数据。
如果报错,可能是严格模式的问题,设置一下 ONLY_FULL_GROUP_BY即可
# 统计每一个作者写了几本书
obj = models.Author.objects.annotate(count_book=Count('book')).values('name','count_book')
# 统计每本书有几个作者
obj = models.Book.objects.annotate(author_count=Count('authors')).values('title','author_count')
# 统计每个出版社最便宜的书
obj = models.Publish.objects.annotate(cheaper_book=Min('book__price')).values('name','cheaper_book')
# 统计作者不止一个的书籍
obj = models.Book.objects.annotate(author_num = Count('authors')).filter(author_num__gt=1).values('title','author_num')
# 统计每个作者写的书的总价格
obj = models.Author.objects.annotate(sum_price = Sum('book__price')).values('name','sum_price')
上述查询对应的mysql语句
# 查询每个出版社最便宜的书
SELECT
app01_publish.NAME,
min( price )
FROM
app01_publish
JOIN app01_book ON app01_publish.id = app01_book.publish_id
GROUP BY
publish_id
# 统计每个作者有几本书
SELECT
app01_author.NAME,
COUNT( app01_book_authors.book_id )
FROM
app01_author
JOIN app01_book_authors ON app01_author.id = app01_book_authors.author_id
GROUP BY
app01_author.id
# 统计每本书有几个作者
SELECT
app01_book.title,
count( app01_book_authors.author_id ) AS count_authors
FROM
app01_book
JOIN app01_book_authors ON app01_book.id = app01_book_authors.book_id
GROUP BY
app01_book.id
# 查询作者数大于一的书籍
SELECT
title,
count( app01_book_authors.author_id ) AS author_num
FROM
app01_book
JOIN app01_book_authors ON app01_book.id = app01_book_authors.book_id
GROUP BY
app01_book.id
HAVING
count( app01_book_authors.author_id )>1
# 统计每个作者的书的总价格
SELECT
app01_author.NAME,
sum( app01_book.price )
FROM
app01_author
JOIN app01_book_authors ON app01_author.id = app01_book_authors.author_id
JOIN app01_book ON app01_book_authors.book_id = app01_book.id
GROUP BY
app01_author.id
二、F与Q查询
1 F查询的三个功能
1.1 能帮助我们直接获取到表中某个字段对应的数据
from django.db.models import F
# 1 查寻卖出数大于库存数的书籍
models.Book.objects.filter(maichu__gt=F('kucun'))
1.2 获取一个整形字段的数据进行运算
models.Book.objects.filter.update(price=F('price')+500)
1.3 获取一个字符串字段进行拼接
from django.db.models.functions import Concat
from django.db.models import Value
models.Book.object.update(title=Concat(F('title'),Value('爆款')))
# 如果不按照这种方法直接用数字那样加减的话,所有名称会都变成空白
2 Q查询
2.1 修改查询之间的关系
from django.db.models import Q
# 默认情况下filter内部的条件用,隔开,逗号表示and关系,如果要修改这个关系只能用Q查询来做
models.Book.objects.filter(id__gt=1, price__lt=2000)
# 在Q查询中逗号也是表示为and关系
models.Book.objects.filter(Q(id__gt=1), Q(price__lt=2000))
# 查询id>2或者价格<2000的书籍 |为or
models.Book.object.filter(Q(id__gt=2)|Q(price__lt=2000))
# 查询id不大于3或者价格小于600的书籍 ~为not
models.Book.objects.filter(~Q(id__gt=3)|Q(price__lt=600))
2.2 Q查询的高阶用法
q = Q() # 实例化一个Q对象
q.connector = 'or' # 设置默认关系为or,不设置的话为and
q.children.append(('maichu__gt',100)) # 添加查询条件,第一个为字段查询条件,第二个为参数
q.children.append(('price__lt',600))
res = models.Book.objects.filter(q)
print(res)
三、事务
"""
事务
ACID
原子性
不可分割的最小单位
一致性
跟原子性是相辅相成
隔离性
事务之间互相不干扰
持久性
事务一旦确认永久生效
事务的回滚
rollback
事务的确认
commit
"""
# 目前你只需要掌握Django中如何简单的开启事务
# 事务
from django.db import transaction
try:
with transaction.atomic():
# sql1
# sql2
...
# 在with代码快内书写的所有orm操作都是属于同一个事务
except Exception as e:
print(e)
print('执行其他操作')
四、orm中常用的字段及参数
1 基本字段
# 一些全都有的参数,verbose_name 字段的注释,defalut 默认值,null=True/False 是否允许为空
# 主键字段
AutoField(primary_key=True)
# 字符字段 varchar(最大长度255)
CharField(max_length=32)
# 整形字段 int
IntegerField()
# 长整形 bigint
BigIntegerField()
# 浮点型 float
DecimalField(max_digts=8(最大长度,包括小数),decimal_places=2(小数部分长度))
# 邮箱 varchar(254)
EmailFiled
# 日期类型 date
DateField
# 精确日期类型 datetime
DateTimeField
# 日期类型的参数:
# auto_now:每次修改数据的时候都会自动更新当前时间
# auto_now_add:只在创建数据的时候记录创建时间,后续不会自动修改
# 布尔值
BooleanField # 数据里面存0/1
# 文本类型
TextField # 可以存放大量文本内容,没有字数限制
# 文件类型 -字符类型
FileField(upload_to='文件保存的路径')
# 会给该字段穿一个文件对象,把文件本身自动保存到路径下,这个字段内保存的是文件路径
# 更多字段
直接参考博客:https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/p/9203990.html
2 自定义字段
# django除了给你提供了很多字段类型之外 还支持你自定义字段
class MyCharField(models.Field):
def __init__(self,max_length,*args,**kwargs):
# 这里添加我们对其设置的默认关系
self.max_length = max_length
# 调用父类的init方法
super().__init__(max_length=max_length,*args,**kwargs) # 一定要是关键字的形式传入
def db_type(self, connection):
"""
返回真正的数据类型及各种约束条件
:param connection:
:return:
"""
return 'char(%s)'%self.max_length
# 自定义字段使用
myfield = MyCharField(max_length=16,null=True)
3 外键字段及参数
# 当外键字段唯一的时候就成了一对一关系
ForeignKey(unique=True) === OneToOneField()
# db_index = True 代表这个字段设置为索引
# to_field 设置要关联的表的字段,默认不写就是关联另外一张的主键字段
# on_delete 当删除关联表的数据时,对当前表关联的行为
# django2.X以上需要指定级联更新和级联删除
五、数据库查询优化
orm语句的特点:惰性查询,如果只写的orm语句,后续没有使用,orm会自动识别,直接不执行
res = models.Book.object.all() # 这个语句不会执行因为这一行还没用到
print(res) # 用到了才会去执行上面代码
1 only与defer
# 普通取一个字段
res = models.Book.object.values('title').first()
print(res.get('title'))
# values会限定只取固定字段,取没有的就是空,only更加灵活
# only取一个字段
res = models.Book.objects.only('title').first()
print(res.title)
# only的限定,相当于只从数据库里读取了很小一部分的数据,这里的res=取出来的title,优化了我们查询的速度,如果我们点其他字段就会重新到数据库中去查
# defer与only恰恰相反,除了得到的返回值还是括号内的字段结果
2 select_related与prefetch_related
# 这种优化作用于跨表查询
res = models.Book.objects.all()
for obj in res:
print(obj.publish.name) # 这里没循环一次都要走一次数据库查询
res = models.Book.objects.select_related('authors')
# select_related默认内部会先把book和publish连起来,然后一次性把大表里的所有数据全都分装起来给对象,这个时候无论是点击book表还是publish表都不会走数据库查询了,相当于mysql中的join
# 特别的是,select_related括号内只能放外键字段 一对多,一对一
# 多对多不行
# prefetch_related内部就是子查询,把查询出来的结果全都封装给对象
res = models.Book.objects.prefetch_related('publish')