Django_模型ORM Django中內嵌了ORM框架,不需要直接編寫SQL語句進行資料庫操作,而是通過定義模型類,操作模型類來完成對資料庫中表的增刪改查和創建等操作。 O是object,也就類對象的意思。 R是relation,翻譯成中文是關係,也就是關係資料庫中數據表的意思。 M是mappin ...
Django_模型ORM
Django中內嵌了ORM框架,不需要直接編寫SQL語句進行資料庫操作,而是通過定義模型類,操作模型類來完成對資料庫中表的增刪改查和創建等操作。
O是object,也就類對象的意思。
R是relation,翻譯成中文是關係,也就是關係資料庫中數據表的意思。
M是mapping,是映射的意思。
映射:
類:sql語句table表
類成員變數:table表中的欄位、類型和約束
類對象:sql表的表記錄
ORM的優點
數據模型類都在一個地方定義,更容易更新和維護,也利於重用代碼。
ORM 有現成的工具,很多功能都可以自動完成,比如數據消除、預處理、事務等等。
它迫使你使用 MVC 架構,ORM 就是天然的 Model,最終使代碼更清晰。
基於 ORM 的業務代碼比較簡單,代碼量少,語義性好,容易理解。
新手對於複雜業務容易寫出性能不佳的 SQL,有了ORM不必編寫複雜的SQL語句, 只需要通過操作模型對象即可同步修改數據表中的數據.
開發中應用ORM將來如果要切換資料庫.只需要切換ORM底層對接資料庫的驅動【修改配置文件的連接地址即可】
ORM 也有缺點
- ORM 庫不是輕量級工具,需要花很多精力學習和設置,甚至不同的框架,會存在不同操作的ORM。
- 對於複雜的業務查詢,ORM表達起來比原生的SQL要更加困難和複雜。
- ORM操作資料庫的性能要比使用原生的SQL差。
- ORM 抽象掉了資料庫層,開發者無法瞭解底層的資料庫操作,也無法定製一些特殊的 SQL。【自己使用pymysql另外操作即可,用了ORM並不表示當前項目不能使用別的資料庫操作工具了。】
我們可以通過以下步驟來使用django的資料庫操作
1. 配置資料庫連接信息
2. 在models.py中定義模型類
3. 生成資料庫遷移文件並執行遷文件[註意:數據遷移是一個獨立的功能,這個功能在其他web框架未必和ORM一塊的]
4. 通過模型類對象提供的方法或屬性完成數據表的增刪改查操作
配置資料庫信息
在settings.py中保存了資料庫的連接配置信息,Django預設初始配置使用sqlite資料庫。
-
使用MySQL資料庫首先需要安裝驅動程式
pip install PyMySQL
-
在Django的工程同名子目錄的
__init__
.py文件中添加如下語句from pymysql import install_as_MySQLdb install_as_MySQLdb() # 讓pymysql以MySQLDB的運行模式和Django的ORM對接運行
作用是讓Django的ORM能以mysqldb的方式來調用PyMySQL。
-
修改
database
裡面的信息原本在setting中預設的是sqlite3版本的資料庫引擎,
現在將其改為mysql資料庫的信息
DATABASES = { "default" : { 'ENGINE':'django.db.backends.mysql', 'HOST': '127.0.0.1', # 資料庫主機 'PORT': 3306, # 資料庫埠 'USER': 'root', # 資料庫用戶名 'PASSWORD': '123456', # 資料庫用戶密碼 'NAME': 'student' # 資料庫名字 } }
-
在mysql中創建資料庫
mysql> create database student default charset=utf8mb4; Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
如果想列印orm轉換過程中的sql,需要在settings中進行如下配置:
LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, 'level':'DEBUG', }, } }
定義模型類
定義模型類
- 模型類被定義在"子應用/models.py"文件中。
- 模型類必須直接或者間接繼承自django.db.models.Model類。
class Information(models.Model):
choices =(
(0,"單身"),
(1,"有對象"),
(2,"已婚")
)
name = models.CharField(max_length=20, db_index=True, verbose_name="姓名")
age = models.SmallIntegerField(verbose_name="年齡")
is_married = models.SmallIntegerField(choices=choices, default=0)
profess = models.CharField(db_column="faculty", max_length=5, db_index=True,verbose_name="專業")
description = models.TextField(default="", verbose_name="個性簽名")
class Meta:
db_table = 'Regina_information'
(1) 資料庫表名
模型類如果未指明表名db_table,Django預設以 小寫app應用名_小寫模型類名 為資料庫表名。
可通過db_table 指明資料庫表名。
(2) 關於主鍵
django會為表創建自動增長的主鍵列,每個模型只能有一個主鍵列。
如果使用選項設置某個欄位的約束屬性為主鍵列(primary_key)後,django不會再創建自動增長的主鍵列。
class Student(models.Model):
# django會自動在創建數據表的時候生成id主鍵/還設置了一個調用別名 pk
id = models.AutoField(primary_key=True, null=False, verbose_name="主鍵") # 設置主鍵
預設創建的主鍵列屬性為id,可以使用pk代替,pk全拼為primary key。
(3) 屬性命名限制
-
不能是python的保留關鍵字。
-
不允許使用連續的2個下劃線,這是由django的查詢方式決定的。__ 是關鍵字來的,不能使用!!!
-
定義屬性時需要指定欄位類型,通過欄位類型的參數指定選項,語法如下:
屬性名 = models.欄位類型(約束選項, verbose_name="註釋")
(4)欄位類型
類型 | 說明 |
---|---|
AutoField | 自動增長的IntegerField,通常不用指定,不指定時Django會自動創建屬性名為id的自動增長屬性 |
BooleanField | 布爾欄位,值為True或False |
NullBooleanField | 支持Null、True、False三種值 |
CharField | 字元串,參數max_length表示最大字元個數,對應mysql中的varchar |
TextField | 大文本欄位,一般大段文本(超過4000個字元)才使用。 |
IntegerField | 整數 |
DecimalField | 十進位浮點數, 參數max_digits表示總位數, 參數decimal_places表示小數位數,常用於表示分數和價格 Decimal(max_digits=7, decimal_places=2) ==> 99999.99~ 0.00 |
FloatField | 浮點數 |
DateField | 日期 參數auto_now表示每次保存對象時,自動設置該欄位為當前時間。 參數auto_now_add表示當對象第一次被創建時自動設置當前。 參數auto_now_add和auto_now是相互排斥的,一起使用會發生錯誤。 |
TimeField | 時間,參數同DateField |
DateTimeField | 日期時間,參數同DateField |
FileField | 上傳文件欄位,django在文件欄位中內置了文件上傳保存類, django可以通過模型的欄位存儲自動保存上傳文件, 但是, 在資料庫中本質上保存的僅僅是文件在項目中的存儲路徑!! |
ImageField | 繼承於FileField,對上傳的內容進行校驗,確保是有效的圖片 |
(5)約束選項
選項 | 說明 |
---|---|
null | 如果為True,表示允許為空,預設值是False。相當於python的None |
blank | 如果為True,則該欄位允許為空白,預設值是False。 相當於python的空字元串,“” |
db_column | 欄位的名稱,如果未指定,則使用屬性的名稱。 |
db_index | 若值為True, 則在表中會為此欄位創建索引,預設值是False。 相當於SQL語句中的key |
default | 預設值,當不填寫數據時,使用該選項的值作為數據的預設值。 |
primary_key | 如果為True,則該欄位會成為模型的主鍵,預設值是False,一般不用設置,系統預設設置。 |
unique | 如果為True,則該欄位在表中必須有唯一值,預設值是False。相當於SQL語句中的unique |
(6) 外鍵
在設置外鍵時,需要通過on_delete選項指明主表刪除數據時,對於外鍵引用表數據如何處理,在django.db.models中包含了可選常量:
-
CASCADE 級聯,刪除主表數據時連通一起刪除外鍵表中數據
-
PROTECT 保護,通過拋出ProtectedError異常,來阻止刪除主表中被外鍵應用的數據
-
SET_NULL 設置為NULL,僅在該欄位null=True允許為null時可用
-
SET_DEFAULT 設置為預設值,僅在該欄位設置了預設值時可用
-
SET() 設置為特定值或者調用特定方法,例如:
from django.conf import settings from django.contrib.auth import get_user_model from django.db import models def get_sentinel_user(): return get_user_model().objects.get_or_create(username='deleted')[0] class UserModel(models.Model): user = models.ForeignKey( settings.AUTH_USER_MODEL, on_delete=models.SET(get_sentinel_user), )
-
DO_NOTHING 不做任何操作,如果資料庫前置指明級聯性,此選項會拋出IntegrityError異常
數據遷移
將模型類定義表架構的代碼轉換成SQL同步到資料庫中,這個過程就是數據遷移。django中的數據遷移,就是一個類,這個類提供了一系列的終端命令,幫我們完成數據遷移的工作。
(1)生成遷移文件
所謂的遷移文件, 是類似模型類的遷移類,主要是描述了數據表結構的類文件.
python manage.py makemigrations
在app目錄下有一個migrations的文件夾,運行這個命令之後,可能會發生報錯
這是因為在setting文件中沒有添加這個子應用的配置信息,需要手動補上
這樣的話,數據遷移就算成功了,同時migrations文件夾下會新生成一個文件0001_initial.py
,但註意此時的資料庫是沒有參加這個操作的,所以裡面還是空的
# Generated by Django 3.2 on 2022-09-15 11:59
from django.db import migrations, models
class Migration(migrations.Migration):
initial = True
dependencies = [
]
operations = [
migrations.CreateModel(
name='Information',
fields=[
('id', models.BigAutoField(auto_created=True, primary_key=True, serialize=False, verbose_name='ID')),
('name', models.CharField(db_index=True, max_length=20, verbose_name='姓名')),
('age', models.SmallIntegerField(verbose_name='年齡')),
('is_married', models.SmallIntegerField(choices=[(0, '單身'), (1, '有對象'), (2, '已婚')], default=0)),
('profess', models.CharField(db_column='faculty', db_index=True, max_length=5, verbose_name='專業')),
('description', models.TextField(default='', verbose_name='個性簽名')),
],
options={
'db_table': 'Regina_information',
},
),
]
(2)同步到資料庫中
python manage.py migrate
這個主鍵就是自動生成的,其他的和我們最開始定義的一樣。
補充:在django內部提供了一系列的功能,這些功能也會使用到資料庫,所以在項目搭建以後第一次數據遷移的時候,會看到django項目中其他的數據表被創建了,但除了Regina_information
,其他的並不重要。
在建立好數據之後,如果我們對資料庫結構有想法,比如將原有對faculty那一列刪掉,再加上一個新的省份的表
#profess = models.CharField(db_column="faculty", max_length=5, db_index=True,verbose_name="專業")
province = models.CharField(max_length=20, verbose_name="籍貫")
然後我們再去運行前兩個命令
會發生這樣一個問題:新的province列需要添加一個預設值,這裡還給出了兩個修改的方法,一個是直接在命令行里添加,一個是退出運行在文件里添加
選擇1在命令行里添加好了之後提示數據遷移文件生成成功了
然後再遷移到資料庫里
(3)添加記錄
首先建立好路由,然後視圖函數需要添加一個Information的類對象
def add(request):
stu = Information("ivanlee",23,1,"nothing","shanxi")
stu.save()
return HttpResponse("success")
本身id值是自動產生的,但是如果類對象里不添加這個值,並且不寫清楚具體對應的參數名稱,就會造成找不到id值
所以要把參數寫全
stu = Information(name="ivanlee", age=23,is_married = 1,description = "nothing",province = "shanxi")
此時再去資料庫查看
此時代碼中也可以進行列印,說明這些內容數據可以進行調用。
查詢數據
1. 基礎查詢
ORM中針對查詢結果的限制,提供了一個查詢集[QuerySet]
.這個QuerySet,是ORM中針對查詢結果進行保存數據的一個類型,我們可以通過瞭解這個QuerySet進行使用,達到查詢優化,或者限制查詢結果數量的作用。
1)all()
查詢所有對象,返回queryset對象。查詢集,也稱查詢結果集、QuerySet,表示從資料庫中獲取的對象集合。
# 1. all(): 返回一個queryset對象
res = Test.objects.all()
return HttpResponse(res)
此時返回了100個類對象,這種對象的名字叫做<class 'django.db.models.query.QuerySet'>
,此時看不到所有內容和信息,所以在models文件里添加
def __str__(self):
return str(self.id)+": "+self.name + " "+str(self.age)+"\n"
這個內容是自定義的,方便返回值
2) first()&&last()
stu1 = Test.objects.first()
print(stu1.name)
stu2 = Test.objects.last()
print(stu2.age)
3) filter()
這個函數等同於SQL語句中的where函數,括弧中添加條件
stu = Test.objects.filter( id =12)
print(stu)
>>>
(0.001) SELECT `db_student`.`id`, `db_student`.`name`, `db_student`.`sex`, `db_student`.`class`, `db_student`.`age`, `db_student`.`description`, `db_student`.`create_time`, `db_student`.`update_time` FROM `db_student` WHERE `db_student`.`id` = 12 LIMIT 21; args=(12,)
<QuerySet [<Test: 12: 張嘉睿 23<br>>]>
雖然這裡只返回了一個數據,但返回類型依然是queryset對象
這裡過濾還有一個邏輯與的操作,不允許使用大於小於號或者邏輯或操作。例如
stu = Test.objects.filter(id = 7, name="李藝帆")
print(stu)
4) exclude()
這個方法與filter方法相反
stu = Test.objects.exclude( age = 20)
取到的值均為年齡不是20歲的信息
5)get()
返回與所給篩選條件相匹配的對象,返回結果有且只有一個, 如果符合篩選條件的對象超過一個或者沒有都會拋出錯誤。
student = Student.objects.get(pk=1)
print(student)
print(student.description)
get使用過程中的註意點:get是根據條件返回多個結果或者沒有結果,都會報錯
try:
student = Student.objects.get(name="劉德華")
print(student)
print(student.description)
except Student.MultipleObjectsReturned:
print("查詢得到多個結果!")
except Student.DoesNotExist:
print("查詢結果不存在!")
6) order_by()
order_by("欄位") # 按指定欄位正序顯示,相當於asc從小到大
stu = Test.objects.all()
return HttpResponse(stu.order_by("age"))
order_by("-欄位") # 按欄位倒序排列,相當於 desc 從大到小
stu = Test.objects.all()
return HttpResponse(stu.order_by("-id"))
order_by("第一排序","第二排序",...)
stu = Test.objects.all()
return HttpResponse(stu.order_by("id","-clas"))
7)count()
查詢集中對象的個數,返回一個個數
count = Student.objects.filter(sex=1).count()
print(count)
8)exists()
判斷查詢集中是否有數據,如果有則返回True,沒有則返回False
# 查詢Student表中是否存在學生
print(Student.objects.exists())
9)values()、values_list()
-
value()
把結果集中的模型對象轉換成字典,並可以設置轉換的欄位列表,達到減少記憶體損耗,提高性能 -
values_list()
: 把結果集中的模型對象轉換成列表,並可以設置轉換的欄位列表(元祖),達到減少記憶體損耗,提高性能
# values 把查詢結果中模型對象轉換成字典
stu = Test.objects.filter(age = 23)
print(stu.values())
print(stu.values("name","clas"))
這裡返回的全部都是queryset集合,但是得到這個字典集合就可以進行序列化
print(json.dumps(list(stu.values("name","clas")),ensure_ascii=False))
stu = Test.objects.filter(age = 23)
print(stu.values_list("name","clas"))
10) distinct()
如果查詢到的數據里有重覆的值,使用這個方法可以進行去重,最簡單的來說,我們用1和2來區分性別,一共100條信息,那麼就會有100個數據,運用去重就得到了兩個值
stu = Test.objects.values("sex")
print(stu)
print(stu.distinct())
2. 模糊查詢
在基礎查詢中,我們只能使用age = 23
或者id = 7
這種全等匹配,導致我們無法去條件查詢獲取更多的數據。模糊查詢就可以彌補這一點
1)包含
說明:如果要包含%無需轉義,直接寫即可。這個和SQL語句中的like關鍵字功能一致
使用filter方法完成這一功能
stu = Test.objects.filter(name__startswith = "張")
stu = Test.objects.filter(name__endswith="帆")
stu = Test.objects.filter(name__contains = "嘉")
WHERE `db_student`.`name` LIKE BINARY '張%' LIMIT 21; args=('張%',)
WHERE `db_student`.`name` LIKE BINARY '%帆' LIMIT 21; args=('%帆',)
WHERE `db_student`.`name` LIKE BINARY '%嘉%' LIMIT 21; args=('%嘉%',)
2)isnull()
判斷所選項是否為空
stu = Test.objects.filter(description__isnull = False)
3) 比較查詢
- gt 大於 (greater then)
- gte 大於等於 (greater then equal)
- lt 小於 (less then)
- lte 小於等於 (less then equal)
stu = Test.objects.filter(id__gte = 7, id__lte = 12)
stu = Test.objects.filter(age__gt = 22).order_by("id")
上述的區域查詢也可以通過另一個參數range
完成
stu = Test.objects.filter(id__range = (7,12)) #這裡都是閉區間
4)in()
表示一個或的關係,滿足一個就會獲取
stu = Test.objects.filter(id__in = [7,12])
5) 日期
stu = Test.objects.filter(create_time__year = 2020)
stu = Test.objects.filter(create_time__month = 11)
3. 高階查詢
1) F查詢
之前的查詢都是對象的屬性與常量值比較,兩個屬性怎麼比較呢? 答:使用F對象,被定義在django.db.models中。
查詢登記時間和更新時間不同的數據
stu = Test.objects.exclude(create_time = F("update_time"))
發現這兩個數據不一樣
2)Q查詢
多個過濾器逐個調用表示邏輯與關係,同sql語句中where部分的and關鍵字。
與:&
或:|
非:~
stu = Test.objects.filter(Q(id__gt = 10) | Q(age__gt = 20)) 年齡大於20或者序號大於10
stu = Test.objects.filter(~Q(id__gt = 10) ) 序號不大於10
3)聚合查詢
使用aggregate()過濾器調用聚合函數。聚合函數包括:Avg 平均,Count 數量,Max 最大,Min 最小,Sum 求和,被定義在django.db.models中。
res = Test.objects.aggregate(Avg("age"))
>>>{'age__avg': 20.47}
原生SQL語句為:SELECT AVG(`db_student`.`age`) AS `age__avg` FROM `db_student`; args=();
如果我們想按照自己的需求來起名,也可以修改為:
res = Test.objects.aggregate(DIY_avg = Avg("age"))
查看最大的年齡和最小年齡
stu = Test.objects.aggregate(MAxage = Max("age"))
stu = Test.objects.aggregate(minage=Min("age"))
4) 分組查詢
QuerySet對象.annotate()
# annotate() 進行分組統計,按前面select 的欄位進行 group by
# annotate() 返回值依然是 queryset對象,增加了分組統計後的鍵值對
模型對象.objects.values("id").annotate(course=Count('course__sid')).values('id','course')
# 查詢指定模型, 按id分組 , 將course下的sid欄位計數,返回結果是 name欄位 和 course計數結果
# SQL原生語句中分組之後可以使用having過濾,在django中並沒有提供having對應的方法,但是可以使用filter對分組結果進行過濾
# 所以filter在annotate之前,表示where,在annotate之後代表having
# 同理,values在annotate之前,代表分組的欄位,在annotate之後代表數據查詢結果返回的欄位
stu = Test.objects.values("sex").annotate(avg_age = Avg("age"))
5)原生SQl
執行原生SQL語句,也可以直接跳過模型,才通用原生pymysql.
ret = Student.objects.raw("SELECT id,name,age FROM db_student") # student 可以是任意一個模型
# 這樣執行獲取的結果無法通過QuerySet進行操作讀取,只能迴圈提取
stu = Test.objects.raw("select id,name,class from db_student where id > 6 and id < 13")
print(stu)
for item in stu:
print(item,type(item))
4. 修改記錄
# 1.基於模型類對象操作save
stu = Test.objects.get(id = 12)
print(stu.name, stu.age)
stu.age = 22
stu.save()
這種方法確實可以達到效果,但是根據sql語句來看,他會更新所有的數據,這樣會導致效率很慢
UPDATE `db_student` SET `name` = '張嘉睿', `sex` = 1, `class` = 503, `age` = 22, `description` = '春去秋來,又一年。What did you get ?', `create_time` = '2020-11-20 10:00:00', `update_time` = '2020-12-20 10:00:00' WHERE `db_student`.`id` = 12; args=('張嘉睿', 1, 503, 22, '春去秋來,又一年。What did you get ?', '2020-11-20 10:00:00', '2020-12-20 10:00:00', 12); alias=default
# 2.queryset的update方法
Test.objects.filter(id = 7).update(age = 22, description = "我愛張嘉睿")
UPDATE `db_student` SET `age` = 22, `description` = '我愛張嘉睿' WHERE `db_student`.`id` = 7; args=(22, '我愛張嘉睿', 7); alias=default
這樣sql語句的效率會很高
現在如果將選中的所有的人的年齡都家三歲,並且修改掉個性簽名,這裡就用到之前所說的F函數和Q函數
Test.objects.filter(~Q(id = 7) & ~Q(id = 12)).update(age = F('age')+3, description = "張嘉睿嫁給李藝帆")
5. 刪除記錄
# 1. 基於模型類刪除
Test.objects.get(pk = 100).delete()
# 2. 基於queryset刪除
Test.objects.filter(id = 99).delete()
創建關聯模型
先創建好幾張表
from django.db import models
# Create your models here.
class Clas(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32, verbose_name="班級名稱")
class Course(models.Model):
title = models.CharField(max_length=32, verbose_name="班級名稱")
class Student(models.Model):
sex_choices = (
(0, "女"),
(1, "男"),
(2, "保密"),
)
name = models.CharField(max_length=32, unique=True, verbose_name="姓名")
age = models.SmallIntegerField(verbose_name="年齡", default=18) # 年齡
sex = models.SmallIntegerField(choices=sex_choices)
birthday = models.DateField()
#建立一對多的關係: 在資料庫中自動創建一個clas_id欄位
clas = models.ForeignKey(to="Clas", on_delete=models.CASCADE, db_constraint=False)
#多對多的關係:
stu_course = models.ManyToManyField("Course",db_table="DIY_stu_course")
#一對一關係: 建立關聯欄位
stu_detail = models.OneToOneField("StudentDetail", on_delete=models.CASCADE)
class StudentDetail(models.Model):
tel = models.CharField(max_length=11)
email = models.CharField(max_length=20)
一定記得要在setting文件同目錄下的init文件里添加欄位,不然就會報錯
由於多對多關係會建立一個新的表,所以一共有5張表,
mysql> desc DIY_stu_course;
+------------+------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------+------------+------+-----+---------+----------------+
| id | bigint(20) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| student_id | bigint(20) | NO | MUL | NULL | |
| course_id | bigint(20) | NO | MUL | NULL | |
+------------+------------+------+-----+---------+----------------+
mysql> desc regina_student;
+---------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+---------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id | bigint(20) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(32) | NO | UNI | NULL | |
| age | smallint(6) | NO | | NULL | |
| sex | smallint(6) | NO | | NULL | |
| birthday | date | NO | | NULL | |
| clas_id | bigint(20) | NO | MUL | NULL | |
| stu_detail_id | bigint(20) | NO | UNI | NULL | |
+---------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
關聯添加
1)一對一和一對多
因為課程,班級都是獨立的數據,所以可以簡單手動創建,但是學生表需要關聯添加
stu = Student.objects.create(name="regina",age=22,sex=0, birthday="2000-01-27", clas_id = 1, stu_detail_id=1)
print(stu)
print(stu.name)
# stu.clas是一個模型類
print(stu.clas)
#所以想獲取學生的班級信息直接調用stu.clas
print(stu.clas.name)
>>>
Student object (1)
regina
Clas object (1)
python127
2) 多對多關係
# 多對多關聯記錄的增刪改查
stu = Student.objects.create(name="ivanlee",age=22,sex=1, birthday="1999-07-17", clas_id = 1, stu_detail_id=2)
c1 = Course.objects.get(title="basketball")
c2 = Course.objects.get(title="math")
stu.stu_course.add(c1,c2)
stu2 = Student.objects.get(name="regina")
c3 = Course.objects.get(title="valleyball")
stu2.stu_course.add(c2,c3)
因為學生與課程是多對多的關係,所以一個學生可以選擇多門課程,一個課程也可以被多名學生選中,因此c2可以被反覆添加
多對多關係會單獨生成一張表,我給他起了名字叫做DIY_Stu_course
其實添加方式也可以通過添加課程id值直接添加,或者是通過列表傳參的方式
stu2.stu_course.add(4)
stu.stu_course.add(*[3,4])
刪除
刪除操作
stu = Student.objects.get(name="regina")
stu.stu_course.remove()
如果想要刪除某個同學的全部選課,可以使用clear函數
stu.stu_course.clear()
如果想要清空並且重新選新的課,可以直接使用set函數,相當於set = clear + add
stu.stu_course.set(1,2)
查找
想要查詢學生課程的名稱使用all函數
stu = Student.objects.get(name="regina")
course = stu.stu_course.all()
print(course)
all函數所對應的sql語句為:
SELECT `regina_course`.`id`, `regina_course`.`title` FROM `regina_course` INNER JOIN `DIY_stu_course` ON (`regina_course`.`id` = `DIY_stu_course`.`course_id`) WHERE `DIY_stu_course`.`student_id` = 1 LIMIT 21;
關聯查詢
一對多
'''
基於對象的關聯查詢(子查詢)
'''
# 查詢學生的課程名稱
# 正向查詢:通過學生表的關聯屬性去查到關聯的表欄位
stu = Student.objects.get(name = "regina")
print(stu.clas.name)
# 反向查詢方法1:查看某個班的學生有哪些
# 要依賴一個表名的小寫和_set的組合,表示這是一個集合的形式
class_ = Clas.objects.get(name = "python127")
name_ = class_.student_set.all()
print(name_) #<QuerySet [<Student: regina>, <Student: ivanlee>]
上述反向查詢使用的名字是系統預設的命名方式,如果想要根據自己的要求寫名字,需要修改models文件
最初就是在建立關係時使用的參數里沒有添加related_name欄位,現在設置為自己定義的可以直接進行查詢
class_ = Clas.objects.get(name = "python127")
name_ = class_.DIY_studetlist.all()
一對一
# 一對一的關聯查詢
stu = Student.objects.get(name="regina")
print(stu.stu_detail.email)
email_ = StudentDetail.objects.get(tel=155)
print(email_.student.name)
這裡的反向查詢直接輸入小寫的原表明即可,因為這是一對一關係,只會搜索到一個對象,但同樣可以使用related_name進行改寫
多對多
# 多對多的關聯查詢
stu = Student.objects.get(name="regina")
print(stu.stu_course.all())
course_name = Course.objects.get(title="math")
ret = course_name.student_set.all()
print(ret)
多對多的方式基本上和一對多一樣
現在把資料庫改一下
stu_course = models.ManyToManyField("Course",related_name="DIY_studentcourse",db_table="DIY_stu_course")
ret = course_name.DIY_studentcourse.all()
print(ret.values("name","age"))
join
查詢
首先複習一下sql語句中的join用法
-- 查詢學生的姓名和所在班級的名稱
select regina_student.name, regina_clas.name from regina_student inner join regina_clas on regina_student.clas_id = regina_clas.id;
如果通過多對多關聯表進行join
-- 查詢學生的姓名和選修的課程
select * from regina_student left join DIY_stu_course Dsc on regina_student.id = Dsc.student_id;
這裡面並沒有出現課程的名稱,所以繼續連接另外一個表
select name, course_id, regina_course.title from regina_student left join DIY_stu_course on regina_student.id = DIY_stu_course.student_id inner join regina_course on regina_course.id = DIY_stu_course.course_id;
基於雙下劃線查詢
# 正向查詢
ret1 = Student.objects.filter(age__gt=20).values("name" , "clas__name")
print(ret1)
# 反向查詢
ret2 = Clas.objects.filter(DIY_studetlist__age__gt=20).values("DIY_studetlist__name","name")
print(ret2)
<QuerySet [{'name': 'regina', 'clas__name': 'python127'}, {'name': 'ivanlee', 'clas__name': 'python127'}]>
<QuerySet [{'DIY_studetlist__name': 'regina', 'name': 'python127'}, {'DIY_studetlist__name': 'ivanlee', 'name': 'python127'}]>
多對多
stu = Student.objects.filter(name = "regina").values("name","stu_course__title")
print(stu)
<QuerySet [{'name': 'regina', 'stu_course__title': 'valleyball'}, {'name': 'regina', 'stu_course__title': 'history'}, {'name': 'regina', 'stu_course__title': 'math'}]>
#查詢選了數學的學生姓名
cou = Course.objects.filter(title="math").values("DIY_studentcourse__name")
<QuerySet [{'DIY_studentcourse__name': 'ivanlee'}, {'DIY_studentcourse__name': 'regina'}]>
#查詢所有學生的姓名和手機號
stu = Student.objects.filter().values("name", "stu_detail__tel")
<QuerySet [{'name': 'regina', 'stu_detail__tel': '155'}, {'name': 'ivanlee', 'stu_detail__tel': '1888'}]>
這些都是有相關聯的表都查詢,如果兩個表之間沒有直接關係,就需要藉助一個中間表進行聯繫
#查詢手機號為110的學生姓名以及班級名稱
stu = StudentDetail.objects.filter(tel="155").values("student__name","student__clas__name")
<QuerySet [{'student__name': 'regina', 'student__clas__name': 'python127'}]>
-------或者---------
stu = Student.objects.filter(stu_detail__tel="155").values("name","clas__name")
以下就是如果碰到關聯查詢並且還需要分組:
-- 查詢每個班的人數
select regina_clas.name, count(*) as "人數" from regina_student inner join regina_clas on clas_id = regina_clas.id group by regina_clas.name;
select regina_clas.name, count(regina_student.name) as "人數" from regina_clas left join regina_student on clas_id = regina_clas.id group by regina_clas.name;
換成ORM模型里的語言:
num = Clas.objects.values("name").annotate(人數 = Count("DIY_studetlist__name"))
<QuerySet [{'name': 'python127', '人數': 2}, {'name': 'java717', '人數': 0}, {'name': 'php1221', '人數': 0}, {'name': 'C++1999', '人數': 0}]>
# 查詢每一個學生的姓名和選的課程數目
num = Student.objects.values("name").annotate(數目 = Count("stu_course__title"))
<QuerySet [{'name': 'ivanlee', '數目': 4}, {'name': 'regina', '數目': 3}]>
# 查詢每一個學生的姓名,年齡和選的課程數目
num = Student.objects.values("name","age").annotate(數目 = Count("stu_course__title"))
----優化後-----
num = Student.objects.all().annotate(no = Count("stu_course__title")) #列印num並不會生成數量,但是回會有新的屬性值no
print(num.values("name","age","no"))
<QuerySet [{'name': 'ivanlee', 'age': 22, 'no': 4}, {'name': 'regina', 'age': 22, 'no': 3}]>
# 每一個課程名稱以及選修學生的個數
num = Course.objects.all().annotate(人數 = Count("DIY_studentcourse__name"))
print(num.values("title","人數"))
<QuerySet [{'title': 'basketball', '人數': 1}, {'title': 'valleyball', '人數': 1}, {'title': 'computer', '人數': 1}, {'title': 'history', '人數': 2}, {'title': 'math', '人數': 2}]>
# 查詢選修課程個數大於1的學生姓名和手機號和課程個數 (sql中的having關鍵字)
num = Student.objects.all().annotate(sum = Count("stu_course__title")).filter(sum__gt = 1)
print(num.values("name","stu_detail__tel","sum"))
SELECT `regina_student`.`name`, `regina_studentdetail`.`tel`, COUNT(`regina_course`.`title`) AS `sum` FROM `regina_student` LEFT OUTER JOIN `DIY_stu_course` ON (`regina_student`.`id` = `DIY_stu_course`.`student_id`) LEFT OUTER JOIN `regina_course` ON (`DIY_stu_course`.`course_id` = `regina_course`.`id`) INNER JOIN `regina_studentdetail` ON (`regina_student`.`stu_detail_id` = `regina_studentdetail`.`id`) GROUP BY `regina_student`.`id`, `regina_studentdetail`.`tel` HAVING COUNT(`regina_course`.`title`) > 1 ORDER BY NULL LIMIT 21; args=(1,)
<QuerySet [{'name': 'regina', 'stu_detail__tel': '155', 'sum': 3}, {'name': 'ivanlee', 'stu_detail__tel': '1888', 'sum': 4}]>
還可以根據數據進行排序
# 查詢選修課程個數大於1的學生姓名和課程個數,並按照課程數排序
num = Student.objects.all().annotate(sum = Count("stu_course__title")).order_by("sum")
print(num.values("name","sum"))
<QuerySet [{'name': 'regina', 'sum': 3}, {'name': 'ivanlee', 'sum': 4}]>
按照首字母排序也可以
num = Student.objects.all().annotate(sum = Count("stu_course__title")).order_by("name")
print(num.values("name","sum"))
<QuerySet [{'name': 'ivanlee', 'sum': 4}, {'name': 'regina', 'sum': 3}]>
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