聚合查询
MySQL聚合函数:max\min\sum\count\avg
'''
Max 最大值
Min 最下值
Sum 和
Avg 平局数
Count 计数
'''
# orm聚合查询：
from django.db.models import Max, Min, Sum, Avg,
Count
res = models.Book.objects.aggregate(Max('price'))
print(res) # {'price__max': Decimal('56777.98')}
'''没有分组也可以使用聚合函数 默认整体就是一组'''
{'price__max': Decimal('666666.00')}
{'price__max': Decimal('666666.00'), 'price__min': Decimal('5555.55'), 'price__sum': Decimal('775554.86'), 'price__avg': 155110.972, 'price__count': 5}
aggregate：返回的是字典类型的数据，默认情况下，键名为聚合函数操作的字段名__聚合函数名，键所对应的值就是聚合函数返回的值了。但是aggregate()方法不会返回QuerySet。
分组查询
MySQL分组操作:group by
ORM执行分组操作 如果报错 可能需要去修改sql_mode 移除only_full_group_by
annotate()方法返回的是一个“QuerySet”对象，并且会在查找的模型上添加一个聚合函数的属性。
以表位单位的分组查询
# 分组查询
# 1.统计每一本书的作者个数
from django.db.models import Count, Min,Sum,Max,Avg
# res = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors__pk')).values('title', 'author_num')
# print(res)
# 2.统计每个出版社卖的最便宜的书的价格
# res = models.Publish.objects.annotate(min_price=Min('book__price')).values('name','min_price')
# print(res)
# 3.统计不止一个作者的图书
# from django.db.models import Count
# res = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors__pk')).filter(author_num__gt=1).values('title','author_num')
# print(res)
# 4.统计每个作者出的书的总价格
# res = models.Author.objects.annotate(author_price=Sum('book__price')).values('name','author_price')
# print(res)
"""上述操作都是以表为单位做分组 如果想要以表中的某个字段分组如何操作"""
models.Author.objects.values('age').annotate()
# 统计每个出版社主键值对应的书籍个数
from django.db.models import Count
res = models.Book.objects.values('publish_id').annotate(book_num=Count('pk')).values('publish_id','book_num')
print(res)
F与Q查询
F查询
添加额外的字段注意事项
"""
当表中已经有数据的情况下 添加额外的字段 需要指定默认值或者可以为null
方式1
IntegerField(verbose_name='销量',default=1000)
方式2
IntegerField(verbose_name='销量',null=True)
方式3
在迁移命令提示中直接给默认值
"""
用法
from django.db.models import F
# 查询库存大于销量的书籍
# res = models.Book.objects.filter(kucun > maichu) 不行
# res = models.Book.objects.filter(kucun__getmaichu) 不行
# 当查询条件的左右两表的数据都需要表中的数据 可以使用F查询
# res = models.Book.objects.filter(kucun__gt=F('maichu'))
# print(res) # <QuerySet [<Book: 书籍对象熊出没2>, <Book: 书籍对象鬼灭之刃>]>
# 将所有书的价格提升1000块
# res = models.Book.objects.update(price=F('price')+1000)
修改char字段方法
'''如果要修改char字段咋办(千万不能用上面对数值类型的操作！！！) 需要使用下列两个方法'''
# 将所有书的名称后面加上_爆款后缀
# res = models.Book.objects.update(name=F('name')+'_爆款') # 不可以
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# from django.db.models.functions import Concat
# from django.db.models import Value
# ret3 = models.Book.objects.update(title=Concat(F('title'),Value('_爆款')))
Q查询
'''Q对象支持逻辑运算符'''
Q(price__gt=20000), Q(maichu__gt=1000) # 逗号是and关系
Q(price__gt=20000) | Q(maichu__gt=1000)# 管道符是or关系
~Q(price__gt=20000) # ~是not操作
# 查询价格大于20000或者卖出大于1000的书籍
# res = models.Book.objects.filter(price__gt=20000, maichu=1000)
# print(res) # <QuerySet [<Book: 书籍对象喜羊羊与灰太狼>]>
'''filter括号内多个条件默认是and关系,无法直接修改'''
# from django.db.models import Q
'''Q对象支持逻辑运算符'''
# res = models.Book.objects.filter(Q(price__gt=20000), Q(maichu__gt=1000)) # 逗号是and关系
# res = models.Book.objects.filter(Q(price__gt=20000) | Q(maichu__gt=1000)) # 管道符是or关系
# res = models.Book.objects.filter(~Q(price__gt=20000)) # ~是not操作
# print(res)
Q对象进阶用法
'''
当我们需要编写一个搜索功能 并且条件是由用户指定 这个时候左边
的数据就是一个字符串
filter(price=100)
filter('price'=100)
'''
q_obj = Q()
q_obj.children.append(('price__gt', 20000))
q_obj.children.append(('maichu__gt', 1000))
res = models.Book.objects.filter(q_obj)
print(res) # <QuerySet [<Book: 书籍对象喜羊羊与灰太狼>, <Book: 书籍对象熊出没>]>
ORM查询优化
"""
在IT行业 针对数据库 需要尽量做 能不'麻烦'它就不'麻烦'它
"""
# 1.orm查询默认都是惰性查询(能不消耗数据库资源就不消耗)
光编写orm语句并不会直接指向SQL语句 只有后续的代码用到了才会执行
# 2.orm查询默认自带分页功能(尽量减轻单次查询数据的压力)
only与defer
# res = models.Book.objects.values('title','price')
'''需求:单个结果还是以对象的形式展示 可以直接通过句点符操作'''
# only
# 方法一:只能通过get
# for i in res:
# print(i.get('title'))
# 方法二:only方法
# res = models.Book.objects.only('title','price')
# for obj in res:
# print(obj.title)
# print(obj.price)
# print(obj.publish_time)
"""
only 会产生对象结果集,对象点括号内出现的字段不会再走数据库查询
但是如果点击了括号内没有的字段也可以获取到数据,那么每次都会走数据库查询
每次都会去数据库里面拿数据
"""
# defer
# res = models.Book.objects.defer('title','price')
# for obj in res:
# print(obj.title)
# print(obj.price)
# print(obj.publish_time)
"""
defer与only刚好相反,对象点括号内出现的字段会走数据库查询
如果点击了括号内没有的字段也可以获取到数据,每次都不会走数据库查询
"""
select_related:对于一对一字段（OneToOneField）和外键字段（ForeignKey），通过创建连接表的SQL语句进行查询
"""
select_related括号内只能传一对一和一对多字段 不能传多对多字段
效果是内部直接连接表(inner join) 然后将连接之后的大表中所有的数据全部封装到数据对象中
后续对象通过正反向查询跨表 内部不会再走数据库查询
"""
select_related和prefetch_related
res = models.Book.objects.select_related('publish')
for obj in res:
print(obj.title)
print(obj.publish.name)
print(obj.publish.addr)
res = models.Book.objects.prefetch_related('authors')
for obj in res:
print(obj.book_id)
print(obj.publish.name)
print(obj.addr)
"""
将多次查询之后的结果封装到数据对象中,后续对象通过正反向查询跨表,内部不会再走数据库查询
"""
'''
prefetch_related是查询了每个表，然后在语言层面进行连接，而
select_related是通过join方法进行数据库的连接，所以
select_related在查询的时候是比prefetch_related效率要高
的，但是prefetch_related的使用更加广泛，可以进行多对多的查询。
'''
# 总结：可以理解为外键使用select_related，多对多使用prefetch_related。
当数据量不大的时候可以使用select_related查询方便一些
而数据量大时使用prefetch_related效果更好
ORM常见字段
"""
AutoField
# int 自增列，必须填入参数 primary_key=True,
当 model 中没有自增列，则会创建一个列名为 id 的列
IntegerField # 一个整数类型
DecimalField() # 浮点类型
decimal
CharField #字符串类型
必须提供max_length 参数，max_length表示字符长度
DateField # 日期字段
auto_now_add
# 配置 auto_now_add=True,创建数据记录的时候会把时间添加到数据库
auto_now
# 配置上 auto_now=True,每次更新数据记录的时候都会更新该字段
Date TimeField # 日期时间字段
auto_now_add
# 配置 auto_now_add=True,创建数据记录的时候会把时间添加到数据库
auto_now
# 配置上 auto_now=True,每次更新数据记录的时候都会更新该字段
BigIntergerField() # 长整型
bigint
BooleanField() 传布尔值 存0和1
TextField() 存储大段文本
FileField() 传文件自动保存到指定位置并存文件路径
EmailField() 验证有效的E-mail地址 本质还是varchar类型
"""
自定义字段类型
class MyCharField(models.Field):
def __init__(self, max_length, *args, **kwargs):
self.max_length = max_length
super().__init__(max_length=max_length, *args, **kwargs)
def db_type(self, connection):
return 'char(%s)' % self.max_length
字段参数
primary_key 指定主键
max_length 表示字符长度
verbose_name 指定字段名字
null 某个字段可为空
default 为字段设置默认值
max_digits 小数总长度
decimal_places 小数位长度
unique 如果设置为unique=True 则该字段在此表中必须是唯一的 。
db_index 如果db_index=True 则代表着为此字段设置索引。
auto_now 配置上auto_now=True，每次更新数据记录的时候会更新该字段。
auto_now_add 配置auto_now_add=True，创建数据记录的时候会把当前时间添加到数据库。
to 设置要关联的表
to_field 设置要关联的表的字段
db_constraint 是否在数据库中创建外键约束，默认为True
choices
用于可以被列举完全的数据
eg:性别 学历 工作经验 工作状态
class User(models.Model):
username = models.CharField(max_length=32)
password = models.IntegerField()
gender_choice = (
(1,'男性'),
(2,'女性'),
(3,'变性')
)
gender = models.IntegerField(choices=gender_choice)
user_obj.get_gender_display()
# 有对应关系就拿 没有还是本身
ps:外键字段中可能还会遇到related_name参数
"""
外键字段中使用related_name参数可以修改正向查询的字段名
"""
事务操作
MySQL事务:四大特性(ACID)
原子性
一致性
独立性
持久性
start transcation;
rollback;
commit;
代码
from django.db import transaction
# 开启事务处理
try:
with transaction.atomic():
pass
except Exception:
pass
ORM执行原生SQL
# 方式1
from django.db import connection, connections
cursor = connection.cursor()
cursor = connections['default'].cursor()
cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
cursor.fetchone()
# 方式2
models.UserInfo.objects.extra(
select={'newid':'select count(1) from app01_usertype where id>%s'},
select_params=[1,],
where = ['age>%s'],
params=[18,],
order_by=['-age'],
tables=['app01_usertype']
)
多对多三种创建方式
全自动(常见)
orm自动创建第三张表 但是无法扩展第三张表的字段
authors = models.ManyToManyField(to='Author')
全手动(使用频率最低)
优势在于第三张表完全自定义扩展性高 劣势在于无法使用外键方法和正反向
class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=32)
class Author(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
class Book2Author(models.Model):
book_id = models.ForeignKey(to='Book')
author_id = models.ForeignKey(to='Author')
半自动(常见)
正反向还可以使用 并且第三张表可以扩展 唯一的缺陷是不能用
add\set\remove\clear四个方法
class Book(models.Model):
title = models.CharField(max_length=32)
authors = models.ManyToManyField(
to='Author',
through='Book2Author', # 指定表
through_fields=('book','author') # 指定字段
)
class Author(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
'''多对多建在任意一方都可以 如果建在作者表 字段顺序互换即可'''
books = models.ManyToManyField(
to='Author',
through='Book2Author', # 指定表
through_fields=('author','book') # 指定字段
)
class Book2Author(models.Model):
book = models.ForeignKey(to='Book')
author = models.ForeignKey(to='Author')
浙公网安备 33010602011771号