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基于双下划线的双表查询
分组与聚合函数
基于双下划线的双表查询
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。
# 练习1: 查询人民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="人民出版社") .values_list("title","price") # 反向查询 按表名:book queryResult=Publish.objects .filter(name="人民出版社") .values_list("book__title","book__price") # 练习2: 查询egon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") # 练习3: 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4: 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 queryResult=Book.objects .filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151") .values_list("title","publish__name")
注意：
反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如： publish = ForeignKey(Blog, related_name=‘bookList‘)：
# 练习1: 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")
注意： 双下划线的跨表查询 不用__set了
聚合查询与分组查询
聚合：aggregate(*args, **kwargs)
：aggregate(*args, **kwargs) 1 2 3 4 # 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。
>>> 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：
>>> 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‘)}#Decimal数据格式
分组：annotate()
为QuerySet中每一个对象都生成一个独立的汇总值。
(1) 练习：统计每一本书的作者个数
#查询每一本书的作者个数 # ret= models.Book.objects.all().annotate(c=Count("authorlist__name")) # print(ret)#Queryset对象
（2）每一个出版社出版过的最便宜的书：
cc=models.Publish.objects.all().annotate(s=Min("book__price"))#如果是跨表查询就用表明__加id for i in cc: print(i.s)
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)
方式2:
queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min(‘price‘))
注意：values内的字段即group by的字段
(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:
Book.objects.annotate(num_authors=Count(‘authors‘)).order_by(‘num_authors‘)
(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"))#跳转到另一个表里 .values_list("name","SumPrice") print(queryResult) #按authors__name group by queryResult2=Book.objects.values("authors__name") .annotate(SumPrice=Sum("price")) .values_list("authors__name","SumPrice") print(queryResult2)
注意：很多代码没有加models
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原文地址：http://www.cnblogs.com/1a2a/p/7757956.html
