Django Model数据访问Making queries

Django Model数据访问Making queries
创建完Model之后, Django 自动为你提供一套数据库抽象层的API，利用它可以完成创建，提取，更新，删除对象的操作。

以下面的Model为例：
```
class Blog(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    tagline = models.TextField()

    # On Python 3: def __str__(self):
    def __unicode__(self):
        return self.name

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)
    email = models.EmailField()

    # On Python 3: def __str__(self):
    def __unicode__(self):
        return self.name

class Entry(models.Model):
    blog = models.ForeignKey(Blog)
    headline = models.CharField(max_length=255)
    body_text = models.TextField()
    pub_date = models.DateField()
    mod_date = models.DateField()
    authors = models.ManyToManyField(Author)
    n_comments = models.IntegerField()
    n_pingbacks = models.IntegerField()
    rating = models.IntegerField()

    # On Python 3: def __str__(self):
    def __unicode__(self):
        return self.headline
```
创建Creating objects
```
>>> b = Blog(name='Beatles Blog', tagline='All the latest Beatles news.')
>>> b.save()
```
Django 用一种很直观的表达方式将Python对象和数据表对应起来：一个model类对应一张数据表，一个model实例对应表中的某一行记录。

以创建对象为例：只要将关键字参数传递给model类，然后调用save()保存到数据库即可

这段代码就会在幕后执行一条INSERT SQL语句。除非你显式地调用save()方法，否则Django不会保存到数据库中。

你可以使用create()方法一次完成新建并保存对象的操作。

修改Saving changes to objects
```
>> b5.name = 'New name'
>> b5.save()
```
Saving ForeignKey and ManyToManyField fields

更新ForeignKey字段和保存普通字段没什么差别；只是在给字段分配对象时要注意对象类型一定要正确：
```
>>> entry = Entry.objects.get(pk=1)
>>> cheese_blog = Blog.objects.get(name="Cheddar Talk")
>>> entry.blog = cheese_blog
>>> entry.save()
```
更新ManyToManyField就有些不同；要在字段上使用add()方法来添加关系：
```
>>> joe = Author.objects.create(name="Joe")
>>> entry.authors.add(joe)
```
一次添加多个：
```
>>> john = Author.objects.create(name="John")
>>> paul = Author.objects.create(name="Paul")
>>> george = Author.objects.create(name="George")
>>> ringo = Author.objects.create(name="Ringo")
>>> entry.authors.add(john, paul, george, ringo)
```
检索对象 (Retrieving objects)

要检索数据库中的对象，就要为你的model 类构造一个查询集QuerySet。一个QuerySet就代表数据库中的一组数据。它可以有一个或很多个，也可以通过filter根据给定的参数对数据集做进一步筛选。在SQL术语中，QuerySet相当于SELECT语句，filter相当于WHERE或LIMIT这样的限定从句。

检索所有的对象
```
all_entries = Entry.objects.all()
```
使用过滤器filter检索特定的对象

filter(**kwargs)

返回满足筛选条件的新QuerySet

exclude(**kwargs)

返回不满足筛选条件的新QuerySet
```
Entry.objects.filter(pub_date__year=2006)
```
链式过滤：
```
>>> Entry.objects.filter(
...     headline__startswith='What'
... ).exclude(
...     pub_date__gte=datetime.date.today()
... ).filter(
...     pub_date__gte=datetime(2005, 1, 30)
... )
```
查询一个单独的对象
```
>>> one_entry = Entry.objects.get(pk=1)
```
注意当使用get查询时若对象不存在会产生DoesNotExist异常。

QuerySet是惰性的

QuerySets是惰性的。创建 QuerySet 的动作不涉及任何数据库操作。你可以一直添加过滤器，在这个过程中，Django不会执行任何数据库查询，除非QuerySet被执行。

切片

可以用python的数组切片语法来限制你的QuerySet以得到一部分结果。它等价于SQL中的LIMIT和OFFSET。

例如，下面的这个例子返回前五个对象:
```
>>> Entry.objects.all()[:5]
```
Django 不支持对查询集做负数索引。

跨关系查询

Django 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，就使用双下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的 model 为止。
```
Blog.objects.filter(entry__authors__name='Lennon')
```
要注意的是如果跨关系对象有多个符合条件，被查询对象会返回多次：
```
Blog.objects.filter(entry__headline='note')
```
上面如果有个Blog链接多个headline为note的Entry对象，此Blog会返回多次。

跨一对多／多对多关系

对于包含在同一个filter()中的筛选条件，查询集要同时满足所有筛选条件。而对于连续的filter()，查询集的范围是依次限定的。但对于跨一对多／多对多关系查询来说，在第二种情况下，筛选条件针对的是主model所有的关联对象，而不是被前面的filter()过滤后的关联对象。

这听起来会让人迷糊，举个例子会讲得更清楚。要检索这样的 blog：它要关系一个大标题中含有 "Lennon" 并且在2008年出版的entry(这个entry同时满足这两个条件)，可以这样写：
```
Blog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon',
        entry__pub_date__year=2008)
```
要检索另外一种 blog：它关联一个大标题含有"Lennon"的 entry ，又关联一个在2008年出版的 entry （一个entry的大标题含有Lennon，同一个或另一个entry是在2008年出版的）。可以这样写：
```
Blog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon').filter(
        entry__pub_date__year=2008)
```
上述原则同样适用于exclude()：一个单独exclude()中的所有筛选条件都是作用于同一个实例 (如果这些条件都是针对同一个一对多／多对多的关系)。连续的filter()或exclude()却根据同样的筛选条件，作用于不同的关联对象。

Filters can reference fields on the model

class F

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。

例如：要查询回复数(comments)大于广播数(pingbacks)的博文(blog entries)，可以构造一个 F() 对象在查询中引用评论数量：
```
>>> from django.db.models import F
>>> Entry.objects.filter(n_comments__gt=F('n_pingbacks'))
```
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。例如，要找到广播数等于评论数两倍的博文，可以这样修改查询语句：
```
>>> Entry.objects.filter(n_comments__gt=F('n_pingbacks') * 2)
```
要查找阅读数量小于评论数与广播数之和的博文，查询如下:
```
>>> Entry.objects.filter(rating__lt=F('n_comments') + F('n_pingbacks'))
```
你也可以在 F() 对象中使用双下划线做跨关系查询。F() 对象使用双下划线引入必要的关联对象。例如，要查询博客(blog)名称与作者(author)名称相同的博文(entry)，查询就可以这样写：
```
>>> Entry.objects.filter(authors__name=F('blog__name'))
```
对于Date和datetime域，可以加减timedelta对象。

返回出版3天以后修改的博文：
```
>>> from datetime import timedelta
>>> Entry.objects.filter(mod_date__gt=F('pub_date') + timedelta(days=3))
```
F对象现在也支持位运算(bitand(),bitor())：
```
>>> F('somefield').bitand(16)
```
主键查询的简捷方式 (The pk lookup shortcut)

为使用方便考虑，Django 用pk代表主键"primary key"。

以Blog为例, 主键是id字段，所以下面三个语句都是等价的：
```
>>> Blog.objects.get(id__exact=14) # Explicit form
>>> Blog.objects.get(id=14) # __exact is implied
>>> Blog.objects.get(pk=14) # pk implies id__exact
```
在LIKE语句中转义百分号%和下划线_ (Escaping percent signs and underscores in LIKE statements)

字段筛选条件相当于LIKE SQL语句 (iexact, contains, icontains, startswith, istartswith, endswith 和 iendswith) ，它会自动转义两个特殊符号，百分号(%)和下划线(_)。(在LIKE语句中，百分号%表示多字符匹配，而下划线_表示单字符匹配。)

这就意味着我们可以直接使用这两个字符，而不用考虑他们的SQL语义。例如，要查询大标题中含有一个百分号%的entry：
```
>>> Entry.objects.filter(headline__contains='%')
```
Django会处理转义,下划线_和百分号%的处理方式相同，Django都会自动转义。

缓存和查询

每个QuerySet都包含一个缓存，以减少对数据库的访问。要编写高效代码，就要理解缓存是如何工作的。

一个QuerySet时刚刚创建的时候，缓存是空的。 QuerySet 第一次运行时，会执行数据库查询，接下Django就在QuerySet的缓存中保存查询的结果，并根据请求返回这些结果(比如，后面再次调用这个 QuerySet 的时候)。再次运行 QuerySet 时就会重用这些缓存结果。

要牢住上面所说的缓存行为，否则在使用 QuerySet 时可能会给你造成不小的麻烦。例如，创建下面两个 QuerySet ，并对它们求值，然后释放：
```
>>> print([e.headline for e in Entry.objects.all()])
>>> print([e.pub_date for e in Entry.objects.all()])
```
这就意味着相同的数据库查询将执行两次，事实上读取了两次数据库。而且，这两次读出来的列表可能并不完全相同，因为存在这种可能：在两次读取之间，某个 Entry 被添加到数据库中，或是被删除了。

要避免这个问题，只要简单地保存QuerySet然后重用即可：
```
>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print([p.headline for p in queryset]) # 对查询集求值.
>>> print([p.pub_date for p in queryset]) # 使用缓存.
```
When querysets are not cached

查询集并不总是缓存结果，当查询集执行部分查询时，会先检查缓存，如果它没有被填充，部分查询返回的结果不会被缓存。这意味着，使用切片查询不会填充缓存。

例如，重复的切片查询每次都会访问数据库：
```
>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print queryset[5] # 访问数据库
>>> print queryset[5] # 再次访问数据库
```
但是，如果整个查询集已经被求值，切片查询会使用缓存：
```
>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> [entry for entry in queryset] # 查询数据库
>>> print queryset[5] # 使用缓存
>>> print queryset[5] # 使用缓存
```
下面是一些会填充缓存的操作：
```
>>> [entry for entry in queryset]
>>> bool(queryset)
>>> entry in queryset
>>> list(queryset) 
```
用Q对象实现复杂查找 (Complex lookups with Q objects)

在filter() 等函式中关键字参数彼此之间都是 "AND" 关系。如果你要执行更复杂的查询(比如，实现筛选条件的OR关系)，可以使用Q对象。

Q对象(django.db.models.Q)是用来封装一组查询关键字的对象。

例如，下面这个Q对象封装了一个单独的 LIKE 查询：
```
from django.db.models import Q
Q(question__startswith='What')
```
Q 对象可以用 & 和 | 运算符进行连接。当某个操作连接两个 Q 对象时，就会产生一个新的等价的 Q 对象。

例如，下面这段语句就产生了一个Q，这是用 "OR" 关系连接的两个"question__startswith" 查询：
```
Q(question__startswith='Who') | Q(question__startswith='What')
```
上面的例子等价于下面的 SQL WHERE 从句：
```
WHERE question LIKE 'Who%' OR question LIKE 'What%'
```
你可以用 & 和 | 连接任意多的Q对象，而且可以用括号分组。Q 对象也可以用 ~ 操作取反，而且普通查询和取反查询(NOT)可以连接在一起使用：
```
Q(question__startswith='Who') | ~Q(pub_date__year=2005)
```
每种查询函式(比如 filter(), exclude(), get()) 除了能接收关键字参数以外，也能以位置参数的形式接受一个或多个 Q 对象。如果你给查询函式传递了多个 Q 对象，那么它们彼此间都是 "AND" 关系。例如：
```
Poll.objects.get(
    Q(question__startswith='Who'),
    Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))
)
```
... 大体可以翻译为下面的 SQL：
```
SELECT * from polls WHERE question LIKE 'Who%'
    AND (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06')
```
查找函式可以混用 Q 对象和关键字参数。查询函式的所有参数(Q 关系和关键字参数) 都是 "AND" 关系。但是，如果参数中有 Q 对象，它必须排在所有的关键字参数之前。例如：
```
Poll.objects.get(
    Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),
    question__startswith='Who')
```
是一个有效的查询。但下面这个查询虽然看上去和前者等价：
```
# 无效查询
Poll.objects.get(
    question__startswith='Who',
    Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))
```
但这个查询却是无效的。

对象比较 (Comparing objects)

要比较两个对象，就和Python 一样，使用双等号运算符：==。实际上比较的是两个model的主键值。

以上面的Entry为例，下面两个语句是等价的：
```
>>> some_entry == other_entry
>>> some_entry.id == other_entry.id
```
如果model的主键名称不是id，也没关系。Django会自动比较主键的值，而不管他们的名称是什么。例如，如果一个model的主键字段名称是name，那么下面两个语句是等价的：
```
>>> some_obj == other_obj
>>> some_obj.name == other_obj.name
```
对象删除(Deleting objects)

删除方法就是delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。例如：
```
e.delete()
```
你也可以一次性删除多个对象。每个QuerySet 都有一个delete() 方法，它一次性删除 QuerySet 中所有的对象。

例如，下面的代码将删除 pub_date 是2005年的 Entry 对象：
```
Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()
```
要牢记这一点：无论在什么情况下，QuerySet 中的 delete() 方法都只使用一条 SQL 语句一次性删除所有对象，而并不是分别删除每个对象。如果你想使用在model中自定义的delete() 方法，就要自行调用每个对象的delete方法。(例如，遍历 QuerySet，在每个对象上调用 delete()方法)，而不是使用QuerySe 中的 delete()方法。

在Django删除对象时，会模仿SQL约束ON DELETE CASCADE的行为，换句话说，删除一个对象时也会删除与它相关联的外键对象。例如：
```
b = Blog.objects.get(pk=1)
# This will delete the Blog and all of its Entry objects.
b.delete()
```
要注意的是： delete() 方法是QuerySet上的方法，但并不适用于 Manager 本身。这是一种保护机制，是为了避免意外地调用Entry.objects.delete() 方法导致所有的记录被误删除。如果你确认要删除所有的对象，那么你必须显式地调用：
```
Entry.objects.all().delete()
```
复制Copying model instances

复制对象并没有内置的函数，最简单的情况，将pk设为None。
```
blog = Blog(name='My blog', tagline='Blogging is easy')
blog.save() # blog.pk == 1

blog.pk = None
blog.save() # blog.pk == 2
```
如果使用继承的话，情况会复杂一点：
```
class ThemeBlog(Blog):
    theme = models.CharField(max_length=200)

django_blog = ThemeBlog(name='Django', tagline='Django is easy', theme='python')
django_blog.save() # django_blog.pk == 3
```
需要将pk和id都设为None：
```
django_blog.pk = None
django_blog.id = None
django_blog.save() # django_blog.pk == 4
```
这样写是不会复制关系对象的，要复制关系对象，还需要一点代码：
```
entry = Entry.objects.all()[0] # some previous entry
old_authors = entry.authors.all()
entry.pk = None
entry.save()
entry.authors = old_authors # saves new many2many relations
```
一次更新多个对象 (Updating multiple objects at once)

有时你想对QuerySet中的所有对象，一次更新某个字段的值。这个要求可以用 update() 方法完成。例如：
```
# Update all the headlines with pub_date in 2007.
Entry.objects.filter(pub_date__year=2007).update(headline='Everything is the same')
```
这种方法仅适用于非关系字段和ForeignKey外键字段。更新非关系字段时，传入的值应该是一个常量。更新ForeignKey字段时，传入的值应该是你想关联的那个类的某个实例。例如：
```
>>> b = Blog.objects.get(pk=1)
# Change every Entry so that it belongs to this Blog.
>>> Entry.objects.all().update(blog=b)
```
update() 方法也是即时生效，返回与查询匹配的行数(可能不等于被更新的行数，因为有些行已经是新值，不需要被更新)。在QuerySet进行更新时，唯一的限制就是一次只能更新一个数据表，就是当前 model 的主表。你可以尝试更新关联表和与此类似的操作，但是只有主表的条目被更新：
```
>>> b = Blog.objects.get(pk=1)
# Update all the headlines belonging to this Blog.
>>> Entry.objects.select_related().filter(blog=b).update(headline='Everything is the same')
```
要小心的是：update() 方法是直接翻译成一条SQL语句的。因此它是直接地一次完成所有更新。它不会调用你的 model 中的save() 方法，也不会发出pre_save 和post_save信号(这些信号在调用 save() 方法时产生)。如果你想保存QuerySet中的每个对象，并且调用每个对象各自的save() 方法，那么你不必另外多写一个函式。只要遍历这些对象，依次调用 save() 方法即可：
```
for item in my_queryset:
    item.save()
```
在调用update时可以使用 F() 对象来把某个字段的值更新为另一个字段的值。这对于自增记数器是非常有用的。例如，给所有的博文 (entry) 的广播数 (pingback) 加一：
```
>>> Entry.objects.all().update(n_pingbacks=F('n_pingbacks') + 1)
```
但是，与 F() 对象在查询时所不同的是，在filter 和 exclude子句中，你不能在 F() 对象中引入关联关系(NO-Join)，你只能引用当前 model 中要更新的字段。如果你在 F() 对象引入了Join 关系object，就会抛出 FieldError 异常：
```
# THIS WILL RAISE A FieldError
>>> Entry.objects.update(headline=F('blog__name'))
```
对象关联(Related objects)

当你定义在 model 定义关系时 (例如，ForeignKey, OneToOneField, 或 ManyToManyField)，model 的实例自带一套很方便的API以获取关联的对象。

以最上面的 models 为例，一个 Entry 对象e能通过blog属性获得相关联的Blog对象：e.blog。

Django也提供反向获取关联对象的API，就是由从被关联的对象得到其定义关系的主对象。例如，一个Blog类的实例b对象通过entry_set属性得到所有相关联的Entry对象列表:
```
b.entry_set.all()
```
一对多关系(One-to-many relationships)

正向(Forward)

如果一个model有一个ForeignKey字段，我们只要通过使用关联model的名称就可以得到相关联的外键对象。
```
>>> e = Entry.objects.get(id=2)
>>> e.blog # Returns the related Blog object.
```
你可以设置和获得外键属性。正如你所期望的，改变外键的行为并不引发数据库操作，直到你调用 save()方法时，才会保存到数据库。例如：
```
>>> e = Entry.objects.get(id=2)
>>> e.blog = some_blog
>>> e.save()
```
如果外键字段 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 。例如：
```
>>> e = Entry.objects.get(id=2)
>>> e.blog = None
>>> e.save() # "UPDATE blog_entry SET blog_id = NULL ..
```
在一对多关系中，第一次正向获取关联对象时，关联对象会被缓存。其后根据外键访问时这个实例，就会从缓存中获得它。例如：
```
>>> e = Entry.objects.get(id=2)
>>> print(e.blog)  # 访问数据库
>>> print(e.blog)  # 使用缓存
```
要注意的是，QuerySet 的select_related() 方法提前将所有的一对多关系放入缓存中。例如：
```
>>> e = Entry.objects.select_related().get(id=2)
>>> print(e.blog)  # 使用缓存
>>> print(e.blog)  # 使用缓存
```
逆向关联(Following relationships "backward")

如果model有一个ForeignKey外键字段，那么外联model的实例可以通过访问Manager来得到所有相关联的源model的实例。默认情况下，这个Manager被命名为 FOO_set, 这里面的 FOO 就是源 model 的小写名称。这个Manager返回QuerySets，它是可过滤和可操作的，在上面 "对象获取(Retrieving objects)" 有提及。
```
>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> b.entry_set.all() # Returns all Entry objects related to Blog.

# b.entry_set is a Manager that returns QuerySets.
>>> b.entry_set.filter(headline__contains='Lennon')
>>> b.entry_set.count()
```
你可以通过在ForeignKey() 的定义中设置related_name的值来覆写FOO_set 的名称。例如，如果 Entry model 中做一下更改： blog = ForeignKey(Blog, related_name='entries')，那么接下来就会如我们看到这般：
```
>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> b.entries.all() # Returns all Entry objects related to Blog.
# b.entries is a Manager that returns QuerySets.
>>> b.entries.filter(headline__contains='Lennon')
>>> b.entries.count()
```
ForeignKey Manager 还有如下一些方法。下面仅仅对它们做一个简短介绍：

add(obj1, obj2, ...)

将某个特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。

create(**kwargs)

创建并保存一个新对象，然后将这个对象加被关联对象的集合中，然后返回这个新对象。

remove(obj1, obj2, ...)

将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。

clear()

清空被关联对象集合。

想一次指定关联集合的成员，那么只要给关联集合分配一个可迭代的对象即可。它可以包含对象的实例，也可以只包含主键的值。例如：
```
b = Blog.objects.get(id=1)
b.entry_set = [e1, e2]
```
在这个例子中，e1 和 e2 可以是完整的 Entry 实例，也可以是整型的主键值。

如果 clear() 方法是可用的，在迭代器(上例中就是一个列表)中的对象加入到 entry_set 之前，已存在于关联集合中的所有对象将被清空。如果 clear() 方法不可用，原有的关联集合中的对象就不受影响，继续存在。

这一节提到的每一个 "reverse" 操作都是实时操作数据库的，每一个添加，创建，删除操作都会及时保存将结果保存到数据库中。

多对多关系(Many-to-many relationships)

在多对多关系的任何一方都可以使用 API 访问相关联的另一方。多对多的 API 用起来和上面提到的 "逆向" 一对多关系关系非常相象。

唯一的差虽就在于属性的命名： ManyToManyField 所在的 model (为了方便，我称之为源model A) 使用字段本身的名称来访问关联对象；而被关联的另一方则使用 A 的小写名称加上 '_set' 后缀(这与逆向的一对多关系非常相象)。

下面这个例子会让人更容易理解：
```
e = Entry.objects.get(id=3)
e.authors.all() # Returns all Author objects for this Entry.
e.authors.count()
e.authors.filter(name__contains='John')

a = Author.objects.get(id=5)
a.entry_set.all() # Returns all Entry objects for this Author.
```
与 ForeignKey 一样, ManyToManyField 也可以指定 related_name。在上面的例子中，如果 Entry 中的 ManyToManyField 指定 related_name='entries'，那么接下来每个 Author 实例的 entry_set 属性都被 entries 所代替。

一对一关系(One-to-one relationships)

相对于多对一关系而言，一对一关系是非常简单的。如果你在 model 中定义了一个 OneToOneField 关系，那么你就可以用这个字段的名称做为属性来访问其所关联的对象。
```
class EntryDetail(models.Model):
    entry = models.OneToOneField(Entry)
    details = models.TextField()

ed = EntryDetail.objects.get(id=2)
ed.entry # Returns the related Entry object.
```
与 "reverse" 查询不同的是，一对一关系的关联对象也可以访问Manager对象，但是这个Manager表现一个单独的对象，而不是一个列表：
```
e = Entry.objects.get(id=2)
e.entrydetail # returns the related EntryDetail object
```
如果一个空对象被赋予关联关系，Django就会抛出一个DoesNotExist 异常。

和你定义正向关联所用的方式一样，类的实例也可以赋予逆向关联关系：
```
e.entrydetail = ed
```
关系中的反向连接是如何做到的？

其他对象关系的映射(ORM)需要你在关联双方都定义关系。而 Django 的开发者则认为这违背了 DRY 原则 (Don't Repeat Yourself)，所以Django只需要你在一方定义关系即可。

但仅由一个model类并不能知道其他model 类是如何与它关联的，除非是其他model也被载入，那么这是如何办到的？

答案就在于 INSTALLED_APPS 设置中。任何一个 model 在第一次调用时，Django 就会遍历所有的 INSTALLED_APPS 的所有models，并且在内存中创建中必要的反向连接。本质上来说，INSTALLED_APPS 的作用之一就是确认 Django 完整的model范围。

在关联对象上的查询(Queries over related objects)

包含关联对象的查询与包含普通字段值的查询都遵循相同的规则。为某个查询指定某个值的时候，你可以使用一个类实例，也可以使用对象的主键值。

例如，如果你有一个 Blog 对象 b ，它的 id=5, 下面三个查询是一样的：
```
Entry.objects.filter(blog=b) # Query using object instance
Entry.objects.filter(blog=b.id) # Query using id from instance
Entry.objects.filter(blog=5) # Query using id directly
```
直接使用SQL(Falling back to raw SQL)

如果你发现某个 SQL 查询用 Django 的数据库映射来处理会非常复杂的话，你可以使用直接写 SQL 来完成。

建议的方式是在你的model自定义方法或是自定义model的manager方法来运行查询。虽然Django不要求数据操作必须在model层中执行。但是把你的商业逻辑代码放在一个地方，从代码组织的角度来看，也是十分明智的。

最后，要注意的是，Django的数据操作层仅仅是访问数据库的一个接口。你可以用其他的工具，编程语言，数据库框架来访问数据库。对你的数据库而言，没什么是非用 Django 不可的。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/linxiyue/p/3905589.html

Django Model数据访问Making queries

创建Creating objects

修改Saving changes to objects

检索对象 (Retrieving objects)

用Q对象实现复杂查找 (Complex lookups with Q objects)

对象比较 (Comparing objects)

对象删除(Deleting objects)

复制Copying model instances

一次更新多个对象 (Updating multiple objects at once)

对象关联(Related objects)

直接使用SQL(Falling back to raw SQL)