聚合查询+分组查询
聚合查询（一堆聚合函数，使用之前先导入）
from Django.db.models import Count,Max,Min,Avg,Sun -count -计算数量 -max 最大值 -min 最小值 -Avg 平均值 - Sun 求和
使用：ret = models.Book.objects.all().aggregate(Avg("字段名"))
aggregate(*args, **kwargs)
# 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')}
# 查询所有书籍的平均价格 from django.db.models import Avg,Count,Max,Min ret=Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) # {'price__avg': 202.896} # 可以改名字 ret=Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price')) # 统计平均价格和最大价格 ret=Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'),max_price=Max('price')) # 统计最小价格 ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), min_price=Min('price')) # 统计个数和平均价格 ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), max_price=Max('price'),count=Count('price')) ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), max_price=Max('price'),count=Count('nid')) print(ret)
分组查询
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）。
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。
from django.db.models import Avg, Max, Sum, Min, Max, Count
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)
# ————————————单表下的分组查询 ''' 查询每一个部门名称以及对应的员工数 emp: id name age salary dep 1 alex 12 2000 销售部 2 egon 22 3000 人事部 3 wen 22 5000 人事部 ''' # select count(id) from emp group by dep # 示例一：查询每一个部门的名称，以及平均薪水 # select dep,Avg(salary) from app01_emp group by dep from django.db.models import Avg, Count, Max, Min ret=Emp.objects.values('dep').annotate(Avg('salary')) # 重新命名 ret=Emp.objects.values('dep').annotate(avg_salary=Avg('salary')) print(ret) # ---*******单表分组查询ORM总结：表名.objects.values('group by 的字段').annotate(聚合函数（'统计的字段'）) # 示例2 查询每个省份对应的员工数 ret=Emp.objects.values('province').annotate(Count('id')) ret=Emp.objects.values('province').annotate(c=Count('id')) print(ret) # 补充知识点： ret=Emp.objects.all() # select * from emp ret=Emp.objects.values('name') # select name from emp # ****单表下，按照id进行分组是没有任何意义的 ret=Emp.objects.all().annotate(Avg('salary')) print(ret) # ******多表分组查询 # 查询每一个出版社出版的书籍个数 ret=Book.objects.values('publish_id').annotate(Count('nid')) print(ret) # 查询每个出版社的名称以及出版社书的个数(先join在跨表分组) # 正向 ret=Publish.objects.values('name').annotate(Count('book__name')) ret=Publish.objects.values('nid').annotate(c=Count('book__name')).values('name','c') print(ret) # 反向 ret=Book.objects.values('publish__name').annotate(Count('name')) ret=Book.objects.values('publish__name').annotate(c=Count('name')).values('publish__name','c') print(ret) # 查询每个作者的名字，以及出版过书籍的最高价格 ret=Author.objects.values('pk').annotate(c=Max('book__price')).values('name','c') print(ret) # 跨表查询的模型：每一个后表模型.objects.value('pk').annotate(聚合函数('关联表__统计字段')).values() # 查询每一个书籍的名称，以及对应的作者个数 ret=Book.objects.values('pk').annotate(c=Count('authors__name')).values('name','c') print(ret) # 统计不止一个作者的图书 ret=Book.objects.values('pk').annotate(c=Count('authors__name')).filter(c__gt=1).values('name','c') print(ret)
查询总结
#终极总结： 位置前后依据（annotate）
values在前： 表示group by
values在后： 取值
filter在前： 表示where条件
filter在后： 表示having
F查询与Q查询
F查询：
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)
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。
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：
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")
# 查询评论数大于阅读数的书籍 from django.db.models import F,Q # select * from book where commit_num>read_num; # 这样肯定是不行的 # Book.objects.filter(commit_num__gt=read_num) ret=Book.objects.filter(commit_num__gt=F('reat_num')) print(ret) # 把所有书籍的价格加10 Book.objects.all().update(price=F('price')+10) # ----Q函数，描述一个与，或，非的关系 # 查询名字叫红楼梦或者价格大于100的书 ret=Book.objects.filter(Q(name='红楼梦')|Q(price__gt=100)) print(ret) # 查询名字叫红楼梦和价格大于100的书 ret = Book.objects.filter(Q(name='红楼梦') & Q(price__gt=100)) print(ret) # # 等同于 ret2=Book.objects.filter(name='红楼梦',price__gt=100) print(ret2) # 也可以Q套Q # 查询名字叫红楼梦和价格大于100 或者 nid大于2 ret=Book.objects.filter((Q(name='红楼梦') & Q(price__gt=100))|Q(nid__gt=2)) print(ret) # ----非 ret=Book.objects.filter(~Q(name='红楼梦')) print(ret) # Q和键值对联合使用，但是键值对必须放在Q的后面(描述的是一个且的关系) # 查询名字不是红楼梦，并且价格大于100的书 ret=Book.objects.filter(~Q(name='红楼梦'),price__gt=100) print(ret)
总结：
F函数 就是查出字段的值然后可以进行运算
Q函数 就是用Q包裹：filter.( Q（条件1）|Q（条件1）)
实现：或("|") 与("&") 非("~Q")
用的最多的是： 或 的情况
实例：
我们来假定下面这些概念，字段和关系
作者模型：一个作者有姓名和年龄。
作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）
出版商模型：出版商有名称，所在城市以及email。
书籍模型： 书籍有书名和出版日期，一本书可能会有多个作者，一个作者也可以写多本书，所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版，所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。
Book id title price publish php 100 人民出版社 python 200 老男孩出版社 go 100 人民出版社 java 300 人民出版社 为了存储出版社的邮箱，地址，在第一个表后面加字段 Book id title price publish email addr php 100 人民出版社 111 北京 python 200 老男孩出版社 222 上海 go 100 人民出版社 111 北京 java 300 人民出版社 111 北京 这样会有大量重复的数据，浪费空间 #################################################################################### 一对多：一个出版社对应多本书（关联信息建在多的一方，也就是book表中） Book id title price publish_id php 100 1 python 200 1 go 100 2 java 300 1 Publish id name email addr 人民出版社 111 北京 沙河出版社 222 沙河 总结：一旦确定表关系是一对多：在多对应的表中创建关联字段（在多的表里创建关联字段） ，publish_id 查询python这本书的出版社的邮箱(子查询) select publish_id from Book where title=“python” select email from Publish where id=1 #################################################################################### 多对多：一本书有多个作者，一个作者出多本书 Book id title price publish_id php 100 1 python 200 1 go 100 2 java 300 1 Author id name age addr alex 34 beijing egon 55 nanjing Book2Author id book_id author_id 2 1 2 2 3 2 总结：一旦确定表关系是多对多：创建第三张关系表（创建中间表，中间表就三个字段，自己的id，书籍id和作者id） ： id book_id author_id # alex出版过的书籍名称(子查询) select id from Author where name='alex' select book_id from Book2Author where author_id=1 select title from Book where id =book_id #################################################################################### 一对一：对作者详细信息的扩展（作者表和作者详情表） Author id name age ad_id(UNIQUE) alex 34 1 egon 55 2 AuthorDetail id addr gender tel gf_name author_id(UNIQUE) beijing male 110 小花 1 nanjing male 911 杠娘 2 总结： 一旦确定是一对一的关系：在两张表中的任意一张表中建立关联字段＋Unique ==================================== Publish Book Author AuthorDetail Book2Author CREATE TABLE publish( id INT PRIMARY KEY auto_increment , name VARCHAR (20) ); CREATE TABLE book( id INT PRIMARY KEY auto_increment , title VARCHAR (20), price DECIMAL (8,2), pub_date DATE , publish_id INT , FOREIGN KEY (publish_id) REFERENCES publish(id) ); CREATE TABLE authordetail( id INT PRIMARY KEY auto_increment , tel VARCHAR (20) ); CREATE TABLE author( id INT PRIMARY KEY auto_increment , name VARCHAR (20), age INT, authordetail_id INT UNIQUE , FOREIGN KEY (authordetail_id) REFERENCES authordetail(id) ); CREATE TABLE book2author( id INT PRIMARY KEY auto_increment , book_id INT , author_id INT , FOREIGN KEY (book_id) REFERENCES book(id), FOREIGN KEY (author_id) REFERENCES author(id) )
注意：关联字段与外键约束没有必然的联系（建管理字段是为了进行查询，建约束是为了不出现脏数据）
在Models创建如下模型
class Book(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) publish_date = models.DateField() # 阅读数 # reat_num=models.IntegerField(default=0) # 评论数 # commit_num=models.IntegerField(default=0) publish = models.ForeignKey(to='Publish',to_field='nid',on_delete=models.CASCADE) authors=models.ManyToManyField(to='Author') def __str__(self): return self.name class Author(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) age = models.IntegerField() author_detail = models.OneToOneField(to='AuthorDatail',to_field='nid',unique=True,on_delete=models.CASCADE) class AuthorDatail(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key=True) telephone = models.BigIntegerField() birthday = models.DateField() 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()
注意事项：
- 表的名称
myapp_modelName，是根据 模型中的元数据自动生成的，也可以覆写为别的名称 id字段是自动添加的- 对于外键字段，Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名
- 这个例子中的
CREATE TABLESQL 语句使用PostgreSQL 语法格式，要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。 - 定义好模型之后，你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置，在其中添加
models.py所在应用的名称。 - 外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL)，你可以赋给它空值 None 。
浙公网安备 33010602011771号