单表查询之下划线
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") # 获取name字段包含"ven"的
models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感
models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 3]) # id范围是1到3的,等价于SQL的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id大于1且小于10的值 print(models.Book.objects.filter(id__lt=10,id__gt=1)) # 查询 id 在 [1, 4, 5, 7]中的结果 print(models.Book.objects.filter(id__in=[1,4,5,7])) # contains 字段包含指定值的 print(models.Book.objects.filter(title__contains="小单")) # icontains 忽略大小写包含指定值 print(models.Book.objects.filter(title__icontains="NI")) # 判断id值在 哪个区间的 SQL语句中的between and 1<= <=3 print(models.Book.objects.filter(id__range=[1,3])) # 日期和时间字段还可以有以下写法 ret = models.Person.objects.filter(birthday__year=2000) ret = models.Person.objects.filter(birthday__year=2000, birthday__month=5)
跨表查询操作
class Author(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField( max_length=32) age=models.IntegerField() # 与AuthorDetail建立一对一的关系 authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE) class AuthorDetail(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) birthday=models.DateField() telephone=models.BigIntegerField() addr=models.CharField( max_length=64) class Publish(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name=models.CharField( max_length=32) city=models.CharField( max_length=32) email=models.EmailField() class Book(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) title = models.CharField( max_length=32) publishDate=models.DateField() price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2) # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方 publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) # 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个,自动创建第三张表 authors=models.ManyToManyField(to=‘Author‘,)
基于对象查询(子查询)
按字段(publish)
一对多 book -----------------> publish
<----------------
book_set.all()
正向查询按字段: 查询python这本书籍的出版社的邮箱 python=models.Book.objects.filter(title="python").first() print(python.publish.email) 反向查询按 表名小写_set.all() 苹果出版社出版的书籍名称 publish_obj=models.Publish.objects.filter(name="苹果出版社").first() for obj in publish_obj.book_set.all(): print(obj.title)
按字段(authors.all())
多对多 book -----------------------> author
<----------------
book_set.all() 查询python作者的年龄 python = models.Book.objects.filter(title="python").first() for author in python.authors.all(): print(author.name ,author.age) 查询alex出版过的书籍名称 alex=models.Author.objects.filter(name="alex").first() for book in alex.book_set.all(): print(book.title)
按字段 authorDetail
一对一 author -----------------------> authordetail
<----------------
按表名 author
查询alex的手机号 alex=models.Author.objects.filter(name=‘alex‘).first() print(alex.authorDetail.telephone) 查询家在山东的作者名字 ad_list=models.AuthorDetail.objects.filter(addr="shandong") for ad in ad_list: print(ad.author.name) 对应的sql: select publish_id from Book where title="python" select email from Publish where nid = 1
基于queryset和__查询(join查询)
正向查询:按字段 反向查询:表名小写
查询python这本书籍的出版社的邮箱
ret=models.Book.objects.filter(title="python").values("publish__email")
print(ret.query)
select publish.email from Book
left join Publish on book.publish_id=publish.nid
where book.title="python"
苹果出版社出版的书籍名称
方式1:
ret1 = models.Publish.objects.filter(name="苹果出版社").values("book__title")
print("111111111====>", ret1.query)
# 方式2:
ret2 = models.Book.objects.filter(publish__name="苹果出版社").values("title")
print("2222222222====>", ret2.query)
查询alex的手机号
方式1:
ret = models.Author.objects.filter(name="alex").values("authorDetail__telephone")
方式2:
models.AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")
查询手机号以151开头的作者出版过的书籍名称以及书籍对应的出版社名称
ret = models.Book.objects.filter(authors__authorDetail__telephone__startswith="151").values(‘title‘, "publish__name")
print(ret.query)
# 1.正向查询 基于对象 跨表查询 book_obj = models.Book.objects.all().first() #对象 ret = book_obj.publisher # 和我这本书关联的出版社对象 print(ret, type(ret)) ret = book_obj.publisher.name # 和我这本书关联的出版社对象 print(ret, type(ret)) # 2.利用双下划线 跨表查询 双下划线就表示跨了一张表,基于Queryset ret = models.Book.objects.filter(id=1).values_list("publisher__name") print(ret) #等同于 print( models.Book.objects.all().first().publisher.name) print("反向查询".center(80, "*")) # 反向查询 1. 基于对象查询 publisher_obj = models.Publisher.objects.get(id=1) # 得到一个具体的对象 # ret = publisher_obj.book_set.all() #表名_set ret = publisher_obj.books.all() #如果设置了related_name="books" print(ret) # 2. 基于双下划线 基于Queryset ret = models.Publisher.objects.filter(id=1).values_list("book__title") print(ret)
聚合查询
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。
用到的内置函数:from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count
from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count
book_obj=models.Book.objects.all()
print(book_obj.aggregate(Max("price"))) #{‘price__max‘: Decimal(‘9999.99‘)}
#指定一个名称
print(book_obj.aggregate(max_price=Max("price"))) #{‘max_price‘: Decimal(‘9999.99‘)}
#生成多个聚合
print(book_obj.aggregate(Max("price"),Min("price"),Avg("price"))) #{‘price__max‘: Decimal(‘9999.99‘), ‘price__min‘: Decimal(‘10.00‘), ‘price__avg‘: 1507.141429}
分组查询
1.和sql对比:
1.models.Employee Employee相当于sql中的from 后面的表名
2.annotate前面的values值相当于group by的字段
3.(a=Avg("salary"))里面如是跨表查询就需要使用双下划线,正查就字段__另一张表的字段,反查就另一张表明__字段
4.annotate后面的values 是select的字段
对应格式:select __ from ___ inner join ———— on ... group by ____
2.关键点:
1.queryset对象.annotate() annotate前面是queryset对象
2.annotate进行分组统计,按前面select的字段进行group by
3.annotate()返回值依然是queryset对象,增加了分组统计之后的键值对
1.ORM中values或者values_list 里面写什么字段,就相当于select 什么字段 ORM分组查询 每个部门名称及部门的平均年龄 ret = models.Employee.objects.all().values("dept", "age") SQL语句 """ SELECT `employee`.`dept`, `employee`.`age` FROM `employee` LIMIT 21; args=() """ 2.ORM中 annotate 前面是什么就按照什么分组 from django.db.models import Avg ret = models.Employee.objects.values("province").annotate(a=Avg("salary")).values("province", "a") 相当于: SELECT `employee`.`province`, AVG(`employee`.`salary`) AS `a` FROM `employee` GROUP BY `employee`.`province` ORDER BY NULL LIMIT 21; args=() print("分组查询".center(80, "*")) 3. ORM跨表分组查询,queryset对象跨表查询时使用双下划线 ret = models.Person.objects.values("dept_id").annotate(a=Avg("salary")).values("dept__name", "a") 反向: """ SELECT `dept`.`name`, AVG(`person`.`salary`) AS `a` FROM `person` INNER JOIN `dept` ON (`person`.`dept_id` = `dept`.`id`) GROUP BY `person`.`dept_id`, `dept`.`name` ORDER BY NULL LIMIT 21; args=() """ 4.查询每一个部门的名称和人数 #正向查询: models.emp.objects.values("dept_id").annotate(c=Count("name")).values("dept__name","c") #反向查询 models.dep.objects.values("name").annotate(c=Count("emp__name")).values("name","c") SQL: select dep_name Count(emp.name) from emp inner join dep on .... group by dep_id 5.查询每一个作者的名字及出版过的书籍的最高价 models.Author.objects.values(‘id‘).annotate(c=Max(‘book__price‘)).values("name","c") ##多对多的关系,在sql中跨了多张表 select __ from author inner join book_authors on .... inner join ... group by author.name 6.查询每一本书作者的个数 models.Book.objects.values("id").annotate(c=Count("authors__name")).values("title","c")
ret=models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author"))
for book in ret:
print("书名:{},作者数量:{}".format(book.title, book.author_num))
#查询每一个分类的名称及对应的文章数 models.Category.objects.values("id").annotate(c=Count("article__title")).values("title","c")
7.统计不止一个作者的图书(过滤完后显示) models.Book.objects.values("title").annotate(c=Count("authors__name")).filter(c__gt=1).values(‘name‘,"c")
8.查询各个作者出的书的总价格 ret = models.Author.objects.all().annotate(price_sum=Sum("books__price")) for i in ret: print(i, i.name, i.price_sum)
extra --> 在执行ORM查询的时候执行额外的SQL语句
# 查询person表,判断每个人的工资是否大于2000 ret = models.Person.objects.all().extra( select={"gt": "salary > 2000"} ) 相当于: SELECT (salary > 2000) AS `gt`, `person`.`id`, `person`.`name`, `person`.`salary`, `person`.`dept_id` FROM `person` LIMIT 21; args=()
直接执行原生的SQL语句,类似pymysql的用法
from django.db import connection cursor = connection.cursor() # 获取光标,等待执行SQL语句 cursor.execute("""SELECT * from person where id = %s""", [1]) row = cursor.fetchone() print(row)
F查询和Q查询
F查询
要对两个字段的值做比较,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。 1.查询评论数大于收藏数的书籍 from django.db.models import F models.Book.objects.filter(commnet_num__gt=F(‘keep_num‘)) 2.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。 models.Book.objects.filter(commnet_num__lt=F(‘keep_num‘)*2) 3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 # 具体的对象没有update(),QuerySet对象才有update()方法 models.Book.objects.all().update(price=F("price")+30) 刷单 把每一本书的卖出数都乘以3 obj = models.Book.objects.first() obj.maichu = 1000 * 3 obj.save() 4.给每一本书的书名后面加上 第一版 from django.db.models.functions import Concat from django.db.models import Value models.Book.objects.update(title=Concat(F("title"), Value("第一版")))
Q查询
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 1.查询 卖出数大于1000,并且 价格小于100的所有书 ret = models.Book.objects.filter(maichu__gt=1000, price__lt=100) print(ret) 2.查询 卖出数大于1000,或者 价格小于100的所有书 ret = models.Book.objects.filter(Q(maichu__gt=1000) | Q(price__lt=100)) 3. Q查询和字段查询同时存在时, 字段查询要放在Q查询的后面 ret = models.Book.objects.filter(Q(maichu__gt=1000) | Q(price__lt=100), title__contains="金老板")
Q().children查询
Q().children,通过字段字符串查询 q=Q() ##查询出title字段中值为go的对象 q.children.append(("title","go")) Book.objects.filter(q) Out[11]: <QuerySet [<Book: go>]> ##查询出title字段中值含有g的对象 q.children.append(("title__contains","g")) Book.objects.filter(q) Out[13]: <QuerySet [<Book: go>]> q=Q() #不同的字段之间的关系默认为and q.children.append(("title__contains","g")) q.children.append(("price",100)) Book.objects.filter(q) Out[17]: <QuerySet []> q=Q() q.connector="or" #不同的字段之间的关系更改为or q.children.append(("title__contains","g")) q.children.append(("price",100)) Book.objects.filter(q) Out[22]: <QuerySet [<Book: go>]>