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class Book(BaseModel):
    name = models.CharField(max_length=64)
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    publish = models.ForeignKey(to='Publish', related_name='books', db_constraint=False, on_delete=models.DO_NOTHING, null=True)
    authors = models.ManyToManyField(to='Author', related_name='books', db_constraint=False)

    def __str__(self):
        return self.name

class Publish(BaseModel):
    name = models.CharField(max_length=64)
    address = models.CharField(max_length=64)

class Author(BaseModel):
    name = models.CharField(max_length=64)

class AuthorDetail(BaseModel):
    mobile = models.CharField(max_length=64)
    author = models.OneToOneField(to=Author, related_name='detail', db_constraint=False, on_delete=models.CASCADE)

基表：

概念：为抽象表，是用来被继承的，提供公有的字段，自身不会完成数据库迁移

在基表中对应的类中写下面两行代码，其他表类继承基表类后数据库迁移才有效。如果不写这两行代码，直接执行数据库迁移命令，继承基表类的其他表中不会生成应有的字段。

class Meta:
    abstract = True

断关联表关系：

优点：

1、不会影响连表查询操作效率

2、会提升连表增删改的操作效率

3、易于后期数据库表的重构

缺点：

1、数据库本身没有连表检测，容易出现脏数据，需要通过严格的逻辑避免脏数据的参数(必要时管理脏数据)

举例：A依赖B，先插入A记录，该记录对应的B记录没产生，在没有关联的情况下，该操作可以实现，但是数据就是脏数据。接着再将B数据添加，脏数据就得到处理了，返过来先操作B后操作A，更满足逻辑思维，一样可以执行。通过逻辑将AB表进行连表查询，不会有任何异常。

表关系：

1、Book 和 Publish 一对多：外键在多的一方 Book中

2、Book 和 Author 多对多： 外键在查询频率高的一方 Book

3、Author 和 AuthorDetail 一对一： 外键在查询频率低的一方更合理

外键字段属性：

1、related_name 在外键中设置外键反向查询的字段名：正向找字段名，反向找related_nema值。

2、on_delete在外键中必须设置，表示级联关系，在Django 1.X下，系统默认提供(值为models.CASCADE), Django 2.X下，必须手动明确。

? CASCADE： 默认值，级联。

? 例子：作者没，详情一定没，存在没意义。

? DO_NOTHING：外键不会被级联，假设A表依赖B表，B记录删除，A表的外键字段不做任何处理。

? 例子：作者没，书还是作者写的；出版社没，书还是该出版社出版的。

? SET_DEFAULT：假设A表依赖B表，B记录删除，A表的外键字段设置为default属性设置的值，所以必须配合default属性使用。

? 例子：部门没，部门员工进入待定部门(注：关联部门表外键可以为空)。

? SET_NULL：假设A表依赖B表，B记录删除，A表的外键字段设置为null，所以必须配合null=True属性使用。

? 注：多对多字段不能设置on_delete级联关系，默认为级联，如果要处理级联关系，需要手动明确关系表，处理关系表中的多个外键

3、db_constraint在外键中控制表关联，默认为True表示关联，设置False表示断开关联(注：该字段只能给Foreignkey进行设置)。

子序列化：

1、只能在序列化中使用，

2、字段名必须是外键字段，

3、在外键关联数据时多条时，

4、需要明确many=True，

5、是单向操作

Tips：只用来展示的长整型数字可以用CharField类型，如电话号码，身份证号。因为它们不会用于计算。

基表、多表关系及子序列化

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原文地址：https://www.cnblogs.com/allenchen168/p/12103592.html