Django模型层的多表操作(2)

一基于双划线的跨表查询

　　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。

'''正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表
'''

一对多查询

# 练习:  查询苹果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:publishqueryResult=Book.objects.filter(publish__name="苹果出版社").values_list("title","price")# 反向查询 按表名:bookqueryResult=Publish.objects.filter(name="苹果出版社").values_list("book__title","book__price")

多对多查询　　

# 练习: 查询alex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:bookqueryResult=Author.objects.filter(name="yuan").values_list("book__title","book__price")

一对一查询

    # 查询alex的手机号# 正向查询ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authordetail__telephone")# 反向查询ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")

进阶练习(连续跨表)

# 练习: 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: 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

# 方式1:queryResult=Book.objects.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151").values_list("title","publish__name")# 方式2:    ret=Author.objects.filter(authordetail__telephone__startswith="151").values("book__title","book__publish__name")

related_name

反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如：

1	`publish` `=` `ForeignKey(Blog, related_name='bookList')`

# 练习: 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")

二.聚合查询和分组查询

1.聚合

　　　　aggregate(*args, **kwargs)

　　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。

# 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}

如果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')}

 # 查询所有书籍的平均价格from django.db.models import Avg,Max,Sum,Min,Countret=Book.objects.all().aggregate(priceAvg=Avg("price"))print(ret) # {'priceAvg': 142.0}
# 查询所有书籍的个数
ret=Book.objects.all().aggregate(c=Count(1))
print(ret) # {'c': 4}

2.分组

　　annotate()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）。

　　单表分组查询

查询每一个部门名称以及对应的员工数emp:id  name age   salary    dep
1   alex  12   2000     销售部
2   egon  22   3000     人事部
3   wen   22   5000     人事部sql语句:
select dep,Count(*) from emp group by dep;ORM:
emp.objects.values("dep").annotate(c=Count("id")

#查询书籍表每一个出版社id以及对应的书籍个数
 key： annotate()前values哪一个字段就按哪一个字段group by
ret=Book.objects.values("publish_id").annotate(c=Count(1))
print(ret)# 查询每一个部门的名称以及对应员工的平均薪水ret=Emp.objects.values("dep").annotate(avg_salary=Avg("salary"))print(ret) # [{'dep': '教学部', 'avg_salary': 2500.0}, {'dep': '保洁部', 'avg_salary': 3500.0}, {'dep': '保安部', 'avg_salary': 4000.0}]># 查询每一个省份的名称以及对应的员工最大年龄

ret=Emp.objects.values("pro").annotate(max_age=Max("age"))
print(ret) # <QuerySet [{'pro': '山东省', 'max_age': 123}, {'pro': '河南省', 'max_age': 23}, {'pro': '河北省', 'max_age': 56}]>

　　跨表的分组查询

查询每一个部门名称以及对应的员工数emp:id  name age   salary   dep_id
1   alex  12   2000       1
2   egon  22   3000       2
3   wen   22   5000       2depid   name
1    销售部
2    人事部emp－dep:id  name age   salary   dep_id   id   name
1   alex  12   2000       1      1    销售部
2   egon  22   3000       2      2    人事部
3   wen   22   5000       2      2    人事部sql语句:
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.idORM:
dep.objetcs.values("id").annotate(c=Count("emp")).values("name","c")

class Emp(models.Model):name=models.CharField(max_length=32)age=models.IntegerField()salary=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2)dep=models.CharField(max_length=32)province=models.CharField(max_length=32)

创建Emp表

总结：跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表，再按单表的思路进行分组查询。

# 查询每一个出版社的名称以及对应的书籍平均价格
ret=Publish.objects.values("name","email").annotate(avg_price=Avg("book__price"))
print(ret) # <QuerySet [{'name': '苹果出版社', 'avg_price': 117.0}, {'name': '橙子出版社', 'avg_price': 112.0}, {'name': '西瓜出版社', 'avg_price': 222.0}]># 查询每一个作者的名字以及出版的书籍的最高价格ret=Author.objects.values("pk","name").annotate(max_price=Max("book__price"))print(ret)# 查询每一个书籍的名称以及对应的作者的个数
ret=Book.objects.values("title").annotate(c=Count("authors"))
print(ret) # <QuerySet [{'title': 'python', 'authors__count': 2}, {'title': 'linux', 'authors__count': 1}, {'title': 'go', 'authors__count': 1}, {'title': 'java', 'authors__count': 0}]>

三.F查询与Q查询

F查询

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。

1 2	`# 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：

1	`Book.objects.all().update(price=F("price")+30)`

Q查询

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。

1 2	`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。

1	`bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")\|Q(authors__name="egon"))`

等同于下面的SQL WHERE 子句：

1	`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：

1	`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"

)

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