Django之ORM字段及查询优化

一：常用字段

（1）AutoFiled字段：

（1）作用：

　　（1）int自动递增字段，其必须传入primary_key = True 

　　（2）如果模型表中没有自增列 会自动创建一个名为id的自增列

　　（3）类似于主键字段

（2）IntegerField：

（1）作用：

　　（1）整数类型 其范围在-2147483648 to 2147483647（手机号不会用其存储 位数不够 一般使用字符串存储手机号）

　　（2）相当于整形字段

（3）CharField：

（1）作用：

　　（1）字符类型 必须提供max_length参数

　　（2）相当于字符串类型

　　（3）其类似mysql中的varchar类型，在模型表中是没有char字段的

（3）DateField：

（1）作用：

　　（1）日期字段，年月日格式

　　（2）类似于python中datetime.time（）

（4）DateTimeField：

（1）作用：

　　（1）日期字段，年月日格式

　　（2）类似于python中datetime.datetime（）

AutoField(Field)
        - int自增列，必须填入参数 primary_key=True

    BigAutoField(AutoField)
        - bigint自增列，必须填入参数 primary_key=True

        注：当model中如果没有自增列，则自动会创建一个列名为id的列
        from django.db import models

        class UserInfo(models.Model):
            # 自动创建一个列名为id的且为自增的整数列
            username = models.CharField(max_length=32)

        class Group(models.Model):
            # 自定义自增列
            nid = models.AutoField(primary_key=True)
            name = models.CharField(max_length=32)

    SmallIntegerField(IntegerField):
        - 小整数 -32768 ～ 32767

    PositiveSmallIntegerField(PositiveIntegerRelDbTypeMixin, IntegerField)
        - 正小整数 0 ～ 32767
    IntegerField(Field)
        - 整数列(有符号的) -2147483648 ～ 2147483647

    PositiveIntegerField(PositiveIntegerRelDbTypeMixin, IntegerField)
        - 正整数 0 ～ 2147483647

    BigIntegerField(IntegerField):
        - 长整型(有符号的) -9223372036854775808 ～ 9223372036854775807

    BooleanField(Field)
        - 布尔值类型

    NullBooleanField(Field):
        - 可以为空的布尔值

    CharField(Field)
        - 字符类型
        - 必须提供max_length参数， max_length表示字符长度

    TextField(Field)
        - 文本类型

    EmailField(CharField)：
        - 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证机制

    IPAddressField(Field)
        - 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证 IPV4 机制

    GenericIPAddressField(Field)
        - 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证 Ipv4和Ipv6
        - 参数：
            protocol，用于指定Ipv4或Ipv6， 'both',"ipv4","ipv6"
            unpack_ipv4， 如果指定为True，则输入::ffff:192.0.2.1时候，可解析为192.0.2.1，开启此功能，需要protocol="both"

    URLField(CharField)
        - 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证 URL

    SlugField(CharField)
        - 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证支持 字母、数字、下划线、连接符（减号）

    CommaSeparatedIntegerField(CharField)
        - 字符串类型，格式必须为逗号分割的数字

    UUIDField(Field)
        - 字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供对UUID格式的验证

    FilePathField(Field)
        - 字符串，Django Admin以及ModelForm中提供读取文件夹下文件的功能
        - 参数：
                path,                      文件夹路径
                match=None,                正则匹配
                recursive=False,           递归下面的文件夹
                allow_files=True,          允许文件
                allow_folders=False,       允许文件夹

    FileField(Field)
        - 字符串，路径保存在数据库，文件上传到指定目录
        - 参数：
            upload_to = ""      上传文件的保存路径
            storage = None      存储组件，默认django.core.files.storage.FileSystemStorage

    ImageField(FileField)
        - 字符串，路径保存在数据库，文件上传到指定目录
        - 参数：
            upload_to = ""      上传文件的保存路径
            storage = None      存储组件，默认django.core.files.storage.FileSystemStorage
            width_field=None,   上传图片的高度保存的数据库字段名（字符串）
            height_field=None   上传图片的宽度保存的数据库字段名（字符串）

    DateTimeField(DateField)
        - 日期+时间格式 YYYY-MM-DD HH:MM[:ss[.uuuuuu]][TZ]

    DateField(DateTimeCheckMixin, Field)
        - 日期格式      YYYY-MM-DD

    TimeField(DateTimeCheckMixin, Field)
        - 时间格式      HH:MM[:ss[.uuuuuu]]

    DurationField(Field)
        - 长整数，时间间隔，数据库中按照bigint存储，ORM中获取的值为datetime.timedelta类型

    FloatField(Field)
        - 浮点型

    DecimalField(Field)
        - 10进制小数
        - 参数：
            max_digits，小数总长度
            decimal_places，小数位长度

    BinaryField(Field)
        - 二进制类型

 字段合集

对应关系：
    'AutoField': 'integer AUTO_INCREMENT',
    'BigAutoField': 'bigint AUTO_INCREMENT',
    'BinaryField': 'longblob',
    'BooleanField': 'bool',
    'CharField': 'varchar(%(max_length)s)',
    'CommaSeparatedIntegerField': 'varchar(%(max_length)s)',
    'DateField': 'date',
    'DateTimeField': 'datetime',
    'DecimalField': 'numeric(%(max_digits)s, %(decimal_places)s)',
    'DurationField': 'bigint',
    'FileField': 'varchar(%(max_length)s)',
    'FilePathField': 'varchar(%(max_length)s)',
    'FloatField': 'double precision',
    'IntegerField': 'integer',
    'BigIntegerField': 'bigint',
    'IPAddressField': 'char(15)',
    'GenericIPAddressField': 'char(39)',
    'NullBooleanField': 'bool',
    'OneToOneField': 'integer',
    'PositiveIntegerField': 'integer UNSIGNED',
    'PositiveSmallIntegerField': 'smallint UNSIGNED',
    'SlugField': 'varchar(%(max_length)s)',
    'SmallIntegerField': 'smallint',
    'TextField': 'longtext',
    'TimeField': 'time',
    'UUIDField': 'char(32)',

ORM字段与MySQL字段对应关系

二：常用字段参数

（1）null

（1）作用：

　　（1）表示某个字段可以设置为空

　　（2）当给模型表新增字段的时候可以将给字段设置为空 进行新增

（2）使用方式：

email = models.EmailField(null=True)  # 将该字段设置为空

（2）unique

（1）作用：表示某个字段唯一 不能重复

（2）使用方式：

  email = models.EmailField(unique=True)  # 将该字段设置唯一 只是演示使用方式

（3）default

（1）作用：给某个字段设置默认值

（2）使用方式：

email = models.EmailField(default='110@qq.com')  # 只是演示使用方式

（4）auto_now_add

（1）作用：创建数据记录的时候 会把当前时间记录

（2）使用方式：

    create_time = models.DateField(auto_now_add=True)

（5）auto_now

（1）作用：只要数据被更新 当前时间都会被记录

（2）使用方式

    create_time = models.DateField(auto_now=True)

三：关系字段

（1）ForeignKey

（1）作用：

　　（1）外键类型在ORM中用来表示外键关联关系，一般把ForeignKey字段设置在 '一对多'中'多'的一方。

　　（2）ForeignKey可以和其他表做关联关系同时也可以和自身做关联关系。

（1）字段参数

（1）to

　　（1）作用：设置要关联的表

（1）to_field

　　（1）作用：设置要关联的表的字段

（1）on_delete

　　（1）作用：当删除关联表中的数据时，当前表与其关联的行的行为。

（1）models.CASCADE

　　（1）作用：删除关联数据，与之关联也删除

（1）db_constraint

　　（1）作用：是否在数据库中创建外键约束，默认为True。

models.DO_NOTHING
删除关联数据，引发错误IntegrityError


models.PROTECT
删除关联数据，引发错误ProtectedError


models.SET_NULL
删除关联数据，与之关联的值设置为null（前提FK字段需要设置为可空）


models.SET_DEFAULT
删除关联数据，与之关联的值设置为默认值（前提FK字段需要设置默认值）


models.SET

删除关联数据，
a. 与之关联的值设置为指定值，设置：models.SET(值)
b. 与之关联的值设置为可执行对象的返回值，设置：models.SET(可执行对象)

def func():
    return 10

class MyModel(models.Model):
    user = models.ForeignKey(
        to="User",
        to_field="id"，
        on_delete=models.SET(func)
    )

（2）OneToOneField

（1）作用：

　　（1）一对一字段

　　（2）通常一对一字段用来扩展已有字段。(通俗的说就是一个人的所有信息不是放在一张表里面的，简单的信息一张表，隐私的信息另一张表，之间通过一对一外键关联)

（2）字段参数

（1）to

　　（1）作用：设置要关联的表。

to_field

　　（1）作用：设置要关联的字段。

on_delete

　　（1）作用：当删除关联表中的数据时，当前表与其关联的行的行为。(参考上面的例子)

四：测试操作

（1）作用：在进行一般操作时先配置一下参数，使得我们可以直接在Django页面中运行我们的测试脚本

（2）在Python脚本中调用Django环境

 

这样就可以直接运行你的test.py文件来运行测试

（3）必知必会13条

操作下面的操作之前，我们实现创建好了数据表，这里主要演示下面的操作，不再细讲创建准备过程

<1> all(): 查询所有结果

<2> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象

<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。

<4> exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象

<5> 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

<6> values_list(*field): 它与values()非常相似，它返回的是一个元组序列，values返回的是一个字典序列

<7> order_by(*field): 对查询结果排序

<8> reverse(): 对查询结果反向排序，请注意reverse()通常只能在具有已定义顺序的QuerySet上调用(在model类的Meta中指定ordering或调用order_by()方法)。

<9> distinct(): 从返回结果中剔除重复纪录(如果你查询跨越多个表，可能在计算QuerySet时得到重复的结果。此时可以使用distinct()，注意只有在PostgreSQL中支持按字段去重。)

<10> count(): 返回数据库中匹配查询(QuerySet)的对象数量。

<11> first(): 返回第一条记录

<12> last(): 返回最后一条记录

<13> exists(): 如果QuerySet包含数据，就返回True，否则返回False

（4）13个必会操作总结

返回QuerySet对象的方法有

（1）all()

（2）filter()

（3）exclude()

（4）order_by()

（5）reverse()

（6）distinct()

特殊的QuerySet

（1）values()       返回一个可迭代的字典序列

（2）values_list() 返回一个可迭代的元祖序列

返回具体对象的

（1）get()

（2）first()

last()

返回布尔值的方法有

exists()

返回数字的方法有

count()

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console':{
            'level':'DEBUG',
            'class':'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'propagate': True,
            'level':'DEBUG',
        },
    }
}

 五：下划线单表查询

（1）表格数据

 

 例如：

# 查询价格大于200的书籍
    book_obj = models.Book.objects.filter(price__gt=200).first()
    print(book_obj)   # 水浒传

    # 查询价格小于200的数据
    book_obj1 = models.Book.objects.filter(price__lt=200).values('title','price')
    print(book_obj1)  # <QuerySet [{'title': '三国演义', 'price': Decimal('99.99')}, {'title': '红楼梦', 'price': Decimal('199.99')}]>


    # 查询价格小于等于199.99的书籍
    book_obj = models.Book.objects.filter(price__lte=199.99).values('title','price')
    print(book_obj)  # <QuerySet [{'title': '三国演义', 'price': Decimal('99.99')}, {'title': '红楼梦', 'price': Decimal('199.99')}]>

    # 查询价格大于于等于199.99的书籍
    book_obj = models.Book.objects.filter(price__gte=199.99).values('title','price')
    print(book_obj)  # <QuerySet [{'title': '水浒传', 'price': Decimal('1999.99')}, {'title': '西游记', 'price': Decimal('999.99')}]>

      # 价格要么是199,999,1999 python对数字不敏感 所以此时写成整形
    res = models.Book.objects.filter(price__in=[199,999,1999]).values('title','price')
    print(res)  # <QuerySet [{'title': '红楼梦', 'price': Decimal('199.00')}, {'title': '水浒传', 'price': Decimal('1999.00')}, {'title': '西游记', 'price': Decimal('999.00')}]>

    # 价格范围在（99-199）顾头顾尾
    res1 = models.Book.objects.filter(price__range=(99,199)).values('title','price')
    print(res1)  # <QuerySet [{'title': '三国演义', 'price': Decimal('99.00')}, {'title': '红楼梦', 'price': Decimal('199.00')}]>

    # 拿书名包含sr的
    res2 = models.Book.objects.filter(title__contains='sr')
    print(res2)  # <QuerySet [<Book: 水浒传sr>]> 仅仅只能去小写

    res3 = models.Book.objects.filter(title__icontains='sr')
    print(res3)  # <QuerySet [<Book: 三国演义SR>, <Book: 水浒传sr>]> 忽略大小写

    # 查询书名以什么开头
    res4 = models.Book.objects.filter(title__startswith='三')
    print(res4)  # <QuerySet [<Book: 三国演义SR>]>
    res5 = models.Book.objects.filter(title__endswith='r')
    print(res5)  # <QuerySet [<Book: 水浒传sr>]>

六：ForeignKey增删改查

（1）增加

例如：

    # 方法一
    models.Book.objects.create(title='聊斋',price=666.66,publish_id=2)

    # 方法二
    book_obj = models.Publish.objects.filter(pk=2).first()  
    models.Book.objects.create(title='你的名字',price=888.88,publish=book_obj)  

PS：

　　（1）在方法一中 如果直接写表格中的字段 需要填写关联另外一张表的主键

　　（2）在方法二中 通过获取另外一张表生成的对象 然后在本地关联这个对象

（2）修改

例如：

　　# 数字版的
    models.Book.objects.filter(pk=5).update(title='为了你 木子李')

    # 传对象版本的
    publish_obj = models.Publish.objects.filter(name='南方').first()

    models.Book.objects.filter(title='为了你 木子李').update(publish=publish_obj)

（3）删除

 models.Book.objects.filter(pk=5).delete()

七、多对多增删改查

（1）增加

book_obj = models.Book.objects.filter(pk=10).first()
    res = book_obj.author   # 跳到另外一张表
    res.add(1,2)  # 给book添加了两个作者
    
    author1 = models.Author.objects.filter(pk=1).first()
    author2 = models.Author.objects.filter(pk=2).first()

    book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
    res = book_obj.author  
    res.add(author1,author2)

PS：

　　（1）在添加值中 既可以写数字也可以写对象

　　（2）同时支持一次性填写多个

（2）修改

# 将主键为3的书本 作者改成id为5
    book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
    res = book_obj.author
    res.set(5)  # 报错 'int' object is not iterable 必须传入一个可迭代对象
    res.set([5,]) #

    # 将主键为10的书本 作者改成id为3和5
    book_obj1 = models.Book.objects.filter(pk=10).first()
    author3 = models.Author.objects.filter(pk=3).first()
    author5 = models.Author.objects.filter(pk=5).first()
    res = book_obj1.author
    res.set([author3,author5])

PS：

　　（1）set()括号内 需要传一个可迭代对象 
　　（2）可迭代对象中 可以是多个数字组合
　　（3）也可以是多个对象组合 但是不能混合使用

（3）删除

# 将主键为3的书籍作者删除
    book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
    res = book_obj.author
    res.remove(5)

    # 将主键值为10的对应作者id为3与5删除
    book_obj = models.Book.objects.filter(pk=10).first()
    author3 = models.Author.objects.filter(pk=3).first()
    author5 = models.Author.objects.filter(pk=5).first()
    res = book_obj.author
    res.remove(author3,author5)

    # 将主键值为3的书籍所对应的作者都删除
    book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
    res = book_obj.author
    res.clear()

PS：

　　（1）remove()括号内既可以传数字 也可以传对象 

　　（2）并且支持传对个 逗号隔开即可

　　（3）clear括号内不需要传任何参数 直接清除所有

八：跨表查询

（1）正向与反向的概念

一对一
正向：author---关联字段在author表里--->authordetail        按字段
反向：authordetail---关联字段在author表里--->author        按表名小写


一对多
正向：book---关联字段在book表里--->publish        按字段
反向：publish---关联字段在book表里--->book        按表名小写_set.all() 因为一个出版社对应着多个图书

多对多
正向：book---关联字段在book表里--->author        按字段
反向：author---关联字段在book表里--->book        按表名小写_set.all() 因为一个作者对应着多个图书

PS：

　　（1）正向查询通过关联字段

　　（2）反向查询通过表名小写即可

# 1.查询书籍id是3 的出版社名称
    book_obj = models.Book.objects.filter(pk=3).first()
    res = book_obj.publish  # 关联字段 调到出版社表格
    print(res.name)  # 南方


    # 2.查询书籍id是6 的作者姓名
    book_obj = models.Book.objects.filter(pk=6).first()
    res = book_obj.author
    # print(res)  # app01.Author.None 当查询结果又多个的时候 会显示None
    res1 = res.all()
    print(res1)  # <QuerySet [<Author: SR>]>


    # 3.查询作者是SR的家庭住址
    author_obj = models.Author.objects.filter(name='SR').first()
    res = author_obj. author_detail
    print(res.addr)  # 南京

    # 4.查询出版社是东方出版社出版的书籍
    publish_obj = models.Publish.objects.filter(name='东方').first()
    res = publish_obj.book_set
    print(res)  # app01.Book.None
    print(res.all())  # <QuerySet [<Book: 三国演义SR>]>

PS：

　　（1）如果查询结果有多个的时候 需要用到_set

　　（2）否则直接表名小写即可

# 查询SR这个作者的年龄和手机号
    #正向查询
    author_obj = models.Author.objects.filter(name='SR').first()
    res = author_obj.author_detail
    print(res.addr)  # 南京
    print(res.phone) # 110
    
    # 反向查询
    res = models.AuthorDetail.objects.filter(author__name='SR').values('addr','phone')
    print(res)  # <QuerySet [{'addr': '南京', 'phone': 110}]>
    
    # 查询手机号是130的作者年龄
    # 正向
    author_obj = models.AuthorDetail.objects.filter(phone=130).first()
    res = author_obj.author
    print(res.age)  # 18

    # 反向
    res = models.Author.objects.filter(author_detail__phone=130).values('age')
    print(res)  # <QuerySet [{'age': 18}]>
    
    # 查询书籍id是6 的作者的电话号码
    book_obj = models.Book.objects.filter(pk=6).values('author__author_detail__phone')
    print(book_obj)  # <QuerySet [{'author__author_detail__phone': 110}]>

  # 1.查询出版社为北方出版社的所有图书的名字和价格
    res = models.Publish.objects.filter(name='北方出版社').values('book__title','book__price')
    print(res)

    # 2.查询北方出版社出版的价格大于19的书
    res = models.Book.objects.filter(price__gt=19,publish__name='北方出版社').values('title','publish__name')
    print(res)

（2）聚合查询/分组查询

# 聚合查询(aggregate)

from django.db.models import Max,Min,Count,Avg,Sum

# res = models.Book.objects.aggregate(Sum('price'))
res1 = models.Book.objects.aggregate(Avg('price'))
res2 = models.Book.objects.aggregate(Count('price'))
res3 = models.Book.objects.aggregate(Max('price'))
res4 = models.Book.objects.aggregate(Min('price'))
res5 = models.Book.objects.aggregate(Max('price'),Min('price'),Count('pk'),Avg('price'),Sum('price'))

# 统计每一本书的作者个数
    from django.db.models import Max, Min, Count, Avg, Sum  
    res = models.Book.objects.annotate(author_num = Count('authors')).values('author_num','title')  # author_num 其别名
    print(res)

    # 统计出每个出版社卖的最便宜的书的价格
    res = models.Publish.objects.annotate(mmp = Min('book__price')).values('name','mmp')
    print(res)

    # 统计不止一个作者的图书
    res = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors')).filter(author_num__gt=1)
    print(res)

（3）F/Q查询

　　（1）F查询:

　　　　（1）可以进行多个字段的比较

　　　　（2）本质就是从数据库获取某个字段的值

# 查询库存数大于卖出数的书籍
    res = models.Book.objects.filter(kucun__gt=F('maichu'))
    print(res)


    # 将书籍库存数全部增加1000
    models.Book.objects.update(kucun=F('kucun')+1000)

    # 把所有书名后面加上'新款'

    from django.db.models.functions import Concat
    from django.db.models import Value

    ret3 = models.Book.objects.update(title=Concat(F('title'), Value('新款')))
    models.Book.objects.update(title = F('title')+'新款')  # 不能这么写

　　（2）Q查询

　　　　（1）filter() 等方法中逗号隔开的条件是与的关系。 

　　　　（2）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
    # 查询书籍名称是三国演义或者价格是444.44
    res = models.Book.objects.filter(title='三国演义',price=444.44)  # filter只支持and关系
    res1 = models.Book.objects.filter(Q(title='三国演义'),Q(price=444))  # 如果用逗号 那么还是and关系
    res2 = models.Book.objects.filter(Q(title='三国演义')|Q(price=444))
    res3 = models.Book.objects.filter(~Q(title='三国演义')|Q(price=444))
    print(res2)

 q = Q()
    q.connector = 'or'  # 修改查询条件的关系   默认是and
    q.children.append(('title__contains','三国演义'))  # 往列表中添加筛选条件
    q.children.append(('price__gt',444))  # 往列表中添加筛选条件
    res = models.Book.objects.filter(q)  # filter支持你直接传q对象  但是默认还是and关系
    print(res)

 九：事务

（1）作用：

　　（1）将多个sql操作变成原子性操作，要么同时成功 如果有一条数据失败了 则回滚

　　（2）保证数据的一致性

（2）使用方式：

# 事务
    # 买一本 跟老男孩学Linux 书
    # 在数据库层面要做的事儿
    # 1. 创建一条订单数据
    # 2. 去产品表 将卖出数+1， 库存数-1
    from django.db.models import F
    from django.db import transaction
    # 开启事务处理
    try:
        with transaction.atomic():
            # 创建一条订单数据
            models.Order.objects.create(num="110110111", product_id=1, count=1)
            # 能执行成功
            models.Product.objects.filter(id=1).update(kucun=F("kucun")-1, maichu=F("maichu")+1)
    except Exception as e:
        print(e)

十：数据库优化机制

（1）惰性查询

（1）作用

　　（1）ORM查询数据库都是惰性查询 只有当你真正需要数据的时候 才会将数据返回给你

　　（2）其减小了对数据库的操作 降低了数据库的压力

（2）例如：

 （2）only与defer

（1）only:图解

（2）defer图解:

 （3）select_related与prefetch_related

（1）select_related图解:

（2）prefetch_related

##################################################################
# PUBLIC METHODS THAT ALTER ATTRIBUTES AND RETURN A NEW QUERYSET #
##################################################################

def all(self)
    # 获取所有的数据对象

def filter(self, *args, **kwargs)
    # 条件查询
    # 条件可以是：参数，字典，Q

def exclude(self, *args, **kwargs)
    # 条件查询
    # 条件可以是：参数，字典，Q

def select_related(self, *fields)
    性能相关：表之间进行join连表操作，一次性获取关联的数据。

    总结：
    1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
    2. select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。

def prefetch_related(self, *lookups)
    性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。

    总结：
    1. 对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。
    2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。

def annotate(self, *args, **kwargs)
    # 用于实现聚合group by查询

    from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum

    v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id'))
    # SELECT u_id, COUNT(ui) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id

    v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id')).filter(uid__gt=1)
    # SELECT u_id, COUNT(ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1

    v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id',distinct=True)).filter(uid__gt=1)
    # SELECT u_id, COUNT( DISTINCT ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1

def distinct(self, *field_names)
    # 用于distinct去重
    models.UserInfo.objects.values('nid').distinct()
    # select distinct nid from userinfo

    注：只有在PostgreSQL中才能使用distinct进行去重

def order_by(self, *field_names)
    # 用于排序
    models.UserInfo.objects.all().order_by('-id','age')

def extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
    # 构造额外的查询条件或者映射，如：子查询

    Entry.objects.extra(select={'new_id': "select col from sometable where othercol > %s"}, select_params=(1,))
    Entry.objects.extra(where=['headline=%s'], params=['Lennon'])
    Entry.objects.extra(where=["foo='a' OR bar = 'a'", "baz = 'a'"])
    Entry.objects.extra(select={'new_id': "select id from tb where id > %s"}, select_params=(1,), order_by=['-nid'])

 def reverse(self):
    # 倒序
    models.UserInfo.objects.all().order_by('-nid').reverse()
    # 注：如果存在order_by，reverse则是倒序，如果多个排序则一一倒序


 def defer(self, *fields):
    models.UserInfo.objects.defer('username','id')
    或
    models.UserInfo.objects.filter(...).defer('username','id')
    #映射中排除某列数据

 def only(self, *fields):
    #仅取某个表中的数据
     models.UserInfo.objects.only('username','id')
     或
     models.UserInfo.objects.filter(...).only('username','id')

 def using(self, alias):
     指定使用的数据库，参数为别名（setting中的设置）


##################################################
# PUBLIC METHODS THAT RETURN A QUERYSET SUBCLASS #
##################################################

def raw(self, raw_query, params=None, translations=None, using=None):
    # 执行原生SQL
    models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo')

    # 如果SQL是其他表时，必须将名字设置为当前UserInfo对象的主键列名
    models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from 其他表')

    # 为原生SQL设置参数
    models.UserInfo.objects.raw('select id as nid from userinfo where nid>%s', params=[12,])

    # 将获取的到列名转换为指定列名
    name_map = {'first': 'first_name', 'last': 'last_name', 'bd': 'birth_date', 'pk': 'id'}
    Person.objects.raw('SELECT * FROM some_other_table', translations=name_map)

    # 指定数据库
    models.UserInfo.objects.raw('select * from userinfo', using="default")

    ################### 原生SQL ###################
    from django.db import connection, connections
    cursor = connection.cursor()  # cursor = connections['default'].cursor()
    cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
    row = cursor.fetchone() # fetchall()/fetchmany(..)


def values(self, *fields):
    # 获取每行数据为字典格式

def values_list(self, *fields, **kwargs):
    # 获取每行数据为元祖

def dates(self, field_name, kind, order='ASC'):
    # 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容
    # kind只能是："year"（年）, "month"（年-月）, "day"（年-月-日）
    # order只能是："ASC"  "DESC"
    # 并获取转换后的时间
        - year : 年-01-01
        - month: 年-月-01
        - day  : 年-月-日

    models.DatePlus.objects.dates('ctime','day','DESC')

def datetimes(self, field_name, kind, order='ASC', tzinfo=None):
    # 根据时间进行某一部分进行去重查找并截取指定内容，将时间转换为指定时区时间
    # kind只能是 "year", "month", "day", "hour", "minute", "second"
    # order只能是："ASC"  "DESC"
    # tzinfo时区对象
    models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.UTC)
    models.DDD.objects.datetimes('ctime','hour',tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai'))

    """
    pip3 install pytz
    import pytz
    pytz.all_timezones
    pytz.timezone(‘Asia/Shanghai’)
    """

def none(self):
    # 空QuerySet对象


####################################
# METHODS THAT DO DATABASE QUERIES #
####################################

def aggregate(self, *args, **kwargs):
   # 聚合函数，获取字典类型聚合结果
   from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum
   result = models.UserInfo.objects.aggregate(k=Count('u_id', distinct=True), n=Count('nid'))
   ===> {'k': 3, 'n': 4}

def count(self):
   # 获取个数

def get(self, *args, **kwargs):
   # 获取单个对象

def create(self, **kwargs):
   # 创建对象

def bulk_create(self, objs, batch_size=None):
    # 批量插入
    # batch_size表示一次插入的个数
    objs = [
        models.DDD(name='r11'),
        models.DDD(name='r22')
    ]
    models.DDD.objects.bulk_create(objs, 10)

def get_or_create(self, defaults=None, **kwargs):
    # 如果存在，则获取，否则，创建
    # defaults 指定创建时，其他字段的值
    obj, created = models.UserInfo.objects.get_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 2})

def update_or_create(self, defaults=None, **kwargs):
    # 如果存在，则更新，否则，创建
    # defaults 指定创建时或更新时的其他字段
    obj, created = models.UserInfo.objects.update_or_create(username='root1', defaults={'email': '1111111','u_id': 2, 't_id': 1})

def first(self):
   # 获取第一个

def last(self):
   # 获取最后一个

def in_bulk(self, id_list=None):
   # 根据主键ID进行查找
   id_list = [11,21,31]
   models.DDD.objects.in_bulk(id_list)

def delete(self):
   # 删除

def update(self, **kwargs):
    # 更新

def exists(self):
   # 是否有结果

 QuerySet方法大全