标签：统计 高效 需要 组合 产生 正则匹配 要求 跨表 rom
<1> all(): 查询所有结果——QuerySet
<2> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象——QuerySet
<3> get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象，返回结果有且只有一个，
如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。——model
<5> exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象——queryset
<4> values(*field): 返回一个ValueQuerySet——一个特殊的QuerySet，运行后得到的并不是一系列
model的实例化对象，而是一个可迭代的字典序列
<9> values_list(*field): 它与values()非常相似，它返回的是一个可迭代的元组序列，values返回的是一个字典序列
<6> order_by(*field): 对查询结果排序——queryset
<7> reverse(): 对查询结果反向排序——queryset
<8> distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录——queryset
<10> count(): 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。——int
<11> first(): 返回第一条记录——model
<12> last(): 返回最后一条记录——model
<13> exists(): 如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False——bool
注意：一定区分object与querySet的区别 ！！！
models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 获取id大于1 且 小于10的值
models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33]) # 获取id等于11、22、33的数据
models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33]) # not in
models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")
models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 范围bettwen and
类似的还有：startswith，istartswith, endswith, iendswith
date字段还可以：
models.Class.objects.filter(first_day__year=2017)
# 获取个数 # # models.Tb1.objects.filter(name=‘seven‘).count() # 大于，小于 # # models.Tb1.objects.filter(id__gt=1) # 获取id大于1的值 # models.Tb1.objects.filter(id__gte=1) # 获取id大于等于1的值 # models.Tb1.objects.filter(id__lt=10) # 获取id小于10的值 # models.Tb1.objects.filter(id__lte=10) # 获取id小于10的值 # models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1) # 获取id大于1 且 小于10的值 # in # # models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33]) # 获取id等于11、22、33的数据 # models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33]) # not in # isnull # Entry.objects.filter(pub_date__isnull=True) # contains # # models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven") # models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感 # models.Tb1.objects.exclude(name__icontains="ven") # range # # models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 2]) # 范围bettwen and # 其他类似 # # startswith，istartswith, endswith, iendswith, # order by # # models.Tb1.objects.filter(name=‘seven‘).order_by(‘id‘) # asc # models.Tb1.objects.filter(name=‘seven‘).order_by(‘-id‘) # desc # group by # # from django.db.models import Count, Min, Max, Sum # models.Tb1.objects.filter(c1=1).values(‘id‘).annotate(c=Count(‘num‘)) # SELECT "app01_tb1"."id", COUNT("app01_tb1"."num") AS "c" FROM "app01_tb1" WHERE "app01_tb1"."c1" = 1 GROUP BY "app01_tb1"."id" # limit 、offset # # models.Tb1.objects.all()[10:20] # regex正则匹配，iregex 不区分大小写 # # Entry.objects.get(title__regex=r‘^(An?|The) +‘) # Entry.objects.get(title__iregex=r‘^(an?|the) +‘) # date # # Entry.objects.filter(pub_date__date=datetime.date(2005, 1, 1)) # Entry.objects.filter(pub_date__date__gt=datetime.date(2005, 1, 1)) # year # # Entry.objects.filter(pub_date__year=2005) # Entry.objects.filter(pub_date__year__gte=2005) # month # # Entry.objects.filter(pub_date__month=12) # Entry.objects.filter(pub_date__month__gte=6) # day # # Entry.objects.filter(pub_date__day=3) # Entry.objects.filter(pub_date__day__gte=3) # week_day # # Entry.objects.filter(pub_date__week_day=2) # Entry.objects.filter(pub_date__week_day__gte=2) # hour # # Event.objects.filter(timestamp__hour=23) # Event.objects.filter(time__hour=5) # Event.objects.filter(timestamp__hour__gte=12) # minute # # Event.objects.filter(timestamp__minute=29) # Event.objects.filter(time__minute=46) # Event.objects.filter(timestamp__minute__gte=29) # second # # Event.objects.filter(timestamp__second=31) # Event.objects.filter(time__second=2) # Event.objects.filter(timestamp__second__gte=31)
基于对象查询（子查询）
一对多
正向查询，按字段
Book-------------------->Publish
<---------------------
反向查询,按表名小写_set:book_set
obj=Book.objects.fliter(title="python").first()
obj.publish
多对多
正向查询，按字段
Book-------------------->Author
<---------------------
查询,按表名小写_set:book_set
obj=Book.objects.fliter(title="python").first()
obj.author.all() # [obj,....]
一对一：
正向查询，按字段
Book-------------------->Author
<---------------------
查询,按表名小写
基于queryset查询
正向查询，按字段
A-------------------->B
<---------------------
查询,按表名小写
正向查询(按字段：publish)：
# 查询nid=1的书籍的出版社所在的城市 book_obj=Book.objects.get(nid=1)
print(book_obj.publish.city) # book_obj.publish 是nid=1的书籍对象关联的出版社对象
反向查询(按表名：book_set)：
# 查询人民出版社出版过的所有书籍
publish=Publish.objects.get(name="人民出版社")
book_list=publish.book_set.all() # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合
for book_obj in book_list:
print(book_obj.title)
正向查询(按字段：authorDetail)：
# 查询egon作者的手机号
author_egon=Author.objects.get(name="egon")
print(author_egon.authorDetail.telephone)
反向查询(按表名：author)：
# 查询所有住址在北京的作者的姓名
authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing")
for obj in authorDetail_list:
print(obj.author.name)
正向查询(按字段：authors)：
# 金瓶眉所有作者的名字以及手机号
book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first()
authors=book_obj.authors.all()
for author_obj in authors:
print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)
反向查询(按表名：book_set)：
# 查询egon出过的所有书籍的名字
author_obj = Author.objects.get(name="egon")
book_list = author_obj.book_set.all() # 与egon作者相关的所有书籍
for book_obj in book_list:
print(book_obj.title)
注意：
你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，如果 Article model 中做一下更改： publish = ForeignKey(Blog, related_name=‘bookList‘)，那么接下来就会如我们看到这般：
# 查询 人民出版社出版过的所有书籍
publish = Publish.objects.get(name="人民出版社")
book_list = publish.bookList.all() # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合
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。
关键点：正向查询按字段，反向查询按表名。
# 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")
练习：
class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=32) publishDate = models.DateField() price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) # 999.99 # 创建一对多的关联字段 : 是与某个书籍对象关联的出版社对象(注意，只有一个对象) publish=models.ForeignKey("Publish") # 创建的多对多的关系 authors=models.ManyToManyField("Author") class Publish(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField( max_length=32) email=models.EmailField() class Author(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) age=models.IntegerField() class AuthorDetail(models.Model): addr=models.CharField(max_length=32) email=models.EmailField() author=models.OneToOneField("Author") 基于图书管理系统的表关系与数据，进行如下查询 要求：1-5查询分别基于对象查询，双下划线查询，以及找到对应翻译的sql语句 1、查询人民出版社出版过的价格大于100的书籍的作者的email 2、查询alex出版过的所有书籍的名称以及书籍的出版社的名称 3、查询2011年出版社过的所有书籍的作者名字以及出版社名称 4、查询住在沙河并且email以123开头的作者写过的所有书籍名称以及书籍的出版社名称 5、查询年龄大于20岁的作者在哪些出版社出版过书籍 6、查询每一个出版社的名称以及出版过的书籍个数 7、查询每一个作者的名字以及出版过的所有书籍的最高价格 8、查询每一本书的名字，对应出版社名称以及作者的个数
先了解sql中的聚合与分组概念
# 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‘)}
为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值（统计方法用聚合函数）。
(1) 练习：统计每一本书的作者个数
bookList=Book.objects.annotate(authorsNum=Count(‘authors‘)) for book_obj in bookList: print(book_obj.title,book_obj.authorsNum)
SELECT "app01_book"."nid", "app01_book"."title", "app01_book"."publishDate", "app01_book"."price", "app01_book"."pageNum", "app01_book"."publish_id", COUNT("app01_book_authors"."author_id") AS "authorsNum" FROM "app01_book" LEFT OUTER JOIN "app01_book_authors" ON ("app01_book"."nid" = "app01_book_authors"."book_id") GROUP BY "app01_book"."nid", "app01_book"."title", "app01_book"."publishDate", "app01_book"."price", "app01_book"."pageNum", "app01_book"."publish_id"
解析：
‘‘‘ Book.objects.annotate(authorsNum=Count(‘authors‘)) 拆分解析： Book.objects等同于Book.objects.all(),翻译成的sql类似于： select id,name,.. from Book 这样得到的对象一定是每一本书对象，有n本书籍记录，就分n个组，不会有重复对象，每一组再由annotate分组统计。‘‘‘
(2) 如果想对所查询对象的关联对象进行聚合：
练习：统计每一个出版社的最便宜的书
publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price")) for publish_obj in publishList: print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)
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)
解析同上。
方式2:
queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min(‘price‘)) ＃ 思考： if 有一个出版社没有出版过书会怎样？
解析：
‘‘‘ 查看 Book.objects.values("publish__name")的结果和对应的sql语句 可以理解为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")) .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)
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。
# 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。
# 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：
Book.objects.all().update(price=F("price")+30)
引申：
如果要修改char字段咋办？
如：把所有书名后面加上(第一版)
>>> from django.db.models.functions import Concat >>> from django.db.models import Value >>> models.Book.objects.all().update(title=Concat(F("title"), Value("("), Value("第一版"), Value(")")))
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。
from django.db.models import Q Q(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。
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))
等同于下面的SQL WHERE 子句：
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：
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：
bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017), title__icontains="python" )
标签：统计 高效 需要 组合 产生 正则匹配 要求 跨表 rom
原文地址：https://www.cnblogs.com/guoyunlong666/p/8975889.html
