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前言
我们通常做查询操作的时候,都是通过模型名字.objects
的方式进行操作。其实模型名字.objects是一个django.db.models.manager.Manager
对象,而Manager
这个类是一个“空壳”的类,他本身是没有任何的属性和方法的。他的方法全部都是通过Python动态添加的方式,从QuerySet
类中拷贝过来的。示例图如下:
所以我们如果想要学习ORM模型的查找操作,必须首先要学会QuerySet上的一些API的使用
QuerySet 21个常用的API
filter
filter:将满足条件的数据提取出来,返回一个新的QuerySet。具体详情可查看这篇:https://www.cnblogs.com/jiakecong/p/14780601.html
exclude
exclude:排除满足条件的数据,返回一个新的QuerySet。示例代码如下:
Article.objects.exclude(title__contains='hello')
以上代码的意思是提取那些标题不包含hello
的图书。
annotate
annotate:给QuerySet
中的每个对象都添加一个使用查询表达式(聚合函数、F表达式、Q表达式、Func表达式等)的新字段。示例代码如下:
articles = Article.objects.annotate(author_age=F("author__age"))
以上代码将在每个对象中都添加一个author__age
的字段,用来显示这个文章的作者的年龄。
order_by
order_by:指定将查询的结果根据某个字段进行排序。如果要倒叙排序,那么可以在这个字段的前面加一个负号。示例代码如下:
# 根据创建的时间正序排序
articles = Article.objects.order_by("create_time")
# 根据创建的时间倒序排序
articles = Article.objects.order_by("-create_time")
# 根据作者的名字进行排序
articles = Article.objects.order_by("author__name")
# 首先根据创建的时间进行排序,如果时间相同,则根据作者的名字进行排序
articles = Article.objects.order_by("create_time",'author__name')
一定要注意的一点是,多个order_by
,会把前面排序的规则给打乱,而使用后面的排序方式。比如以下代码:
articles = Article.objects.order_by("create_time").order_by("author__name")
他会根据作者的名字进行排序,而不是使用文章的创建时间。
values
values:用来指定在提取数据出来,需要提取哪些字段。默认情况下会把表中所有的字段全部都提取出来,可以使用values
来进行指定,并且使用了values
方法后,提取出的QuerySet
中的数据类型不是模型,而是在values
方法中指定的字段和值形成的字典:
articles = Article.objects.values("title",'content')
for article in articles:
print(article)
以上打印出来的article
是类似于{"title":"abc","content":"xxx"}
的形式。如果在values
中没有传递任何参数,那么将会返回一个字典,字典中包含这个模型中所有的属性。
如果我们想要提取的是这个模型上关联对象的属性,那么也是可以的,示例代码如下:
articles = Article.objects.values('title', 'content', 'author__name')
以上将会提取author的name字段,如果我们不想要这个名字,想自定义名字,可以使用关键字参数,示例代码如下:
articles = Articles.objects.values('title', 'content', authorName=F('author__name'))
注意:自定义的名字不能跟模型上本身拥有的字段一样,比如author__name
名字改成author
那么会报错,因为Article
模型上本身拥有一个字段叫做author
,会产生冲突
values_list
values_list:类似于values
。只不过返回的QuerySet
中,存储的不是字典,而是元组。示例代码如下:
articles = Article.objects.values_list("id","title")
print(articles)
那么在打印articles
后,结果为<QuerySet [(1,'abc'),(2,'xxx'),...]>
等。
如果在values_list中只有一个字段。那么你可以传递flat=True
,这样返回的结果就不在是一个元组,而是整个字段的值,示例代码如下:
articles2 = Article.objects.values_list("title",flat=True)
那么以上返回的结果是
abc
xxx
all
all:获取这个ORM模型的QuerySet
对象。
select_related
select_related:在提取某个模型的数据的同时,也提前将相关联的数据提取出来。比如提取文章数据,可以使用select_related
将author
信息提取出来,以后再次使用article.author
的时候就不需要再次去访问数据库了。可以减少数据库查询的次数。示例代码如下:
article = Article.objects.get(pk=1)
>> article.author # 重新执行一次查询语句
article = Article.objects.select_related("author").get(pk=2)
>> article.author # 不需要重新执行查询语句了
注意:selected_related
只能用在一对多或者一对一中,不能用在多对多或者多对一中。比如可以提前获取文章的作者,但是不能通过作者获取这个作者的文章,或者是通过某篇文章获取这个文章所有的标签。
prefetch_related
prefetch_related:这个方法和select_related
非常的类似,就是在访问多个表中的数据的时候,减少查询的次数。这个方法是为了解决多对一和多对多的关系的查询问题。比如要获取标题中带有hello字符串的文章以及他的所有标签,示例代码如下:
from django.db import connection
articles = Article.objects.prefetch_related("tag_set").filter(title__contains='hello')
print(articles.query) # 通过这条命令查看在底层的SQL语句
for article in articles:
print("title:",article.title)
print(article.tag_set.all())
# 通过以下代码可以看出以上代码执行的sql语句
for sql in connection.queries:
print(sql)
但是如果在使用article.tag_set
的时候,如果又创建了一个新的QuerySet
那么会把之前的SQL优化给破坏掉。比如以下代码:
tags = Tag.obejcts.prefetch_related("articles")
for tag in tags:
articles = tag.articles.filter(title__contains='hello') # 因为filter方法会重新生成一个QuerySet,因此会破坏掉之前的sql优化
# 通过以下代码,我们可以看到在使用了filter的,他的sql查询会更多,而没有使用filter的,只有两次sql查询
for sql in connection.queries:
print(sql)
那如果确实是想要在查询的时候指定过滤条件该如何做呢,这时候我们可以使用django.db.models.Prefetch
来实现,Prefetch
这个可以提前定义好queryset
。示例代码如下:
tags = Tag.objects.prefetch_related(Prefetch("articles",queryset=Article.objects.filter(title__contains='hello'))).all()
for tag in tags:
articles = tag.articles.all()
for article in articles:
print(article)
for sql in connection.queries:
print('='*30)
print(sql)
因为使用了Prefetch
,即使在查询文章的时候使用了filter
,也只会发生两次查询操作
defer
defer:在一些表中,可能存在很多的字段,但是一些字段的数据量可能是比较庞大的,而此时你又不需要,比如我们在获取文章列表的时候,文章的内容我们是不需要的,因此这时候我们就可以使用defer
来过滤掉一些字段。这个字段跟values
有点类似,只不过defer返回的不是字典,而是模型。示例代码如下:
articles = Article.objects.defer("title")
for article in articles:
print('article.id')
defer
虽然能过滤字段,但是有些字段是不能过滤的,比如id,即使你过滤了,也会提取出来。
only
only:跟defer
类似,只不过defer
是过滤掉指定的字段,而only
是只提取指定的字段。
get
get:获取满足条件的数据。这个函数只能返回一条数据,并且如果给的条件有多条数据,那么这个方法会抛出MultipleObjectsReturned
错误,如果给的条件没有任何数据,那么就会抛出DoesNotExit
错误。所以这个方法在获取数据,只能有且只有一条。
create
create:创建一条数据,并且保存到数据库中。这个方法相当于先用指定的模型创建一个对象,然后再调用这个对象的save方法。示例代码如下:
article = Article(title='abc')
article.save()
# 下面这行代码相当于以上两行代码
article = Article.objects.create(title='abc')
get_or_create
get_or_create:根据某个条件进行查找,如果找到了那么就返回这条数据,如果没有查找到,那么就创建一个。示例代码如下:
obj,created= Category.objects.get_or_create(title='默认分类')
如果有标题等于默认分类的分类,那么就会查找出来,如果没有,则会创建并且存储到数据库中。这个方法的返回值是一个元组,元组的第一个参数obj
是这个对象,第二个参数created
代表是否创建的。
bulk_create
bulk_create:一次性创建多个数据。示例代码如下:
Tag.objects.bulk_create([
Tag(name='111'),
Tag(name='222'),
])
count
获取提取的数据的个数。如果想要知道总共有多少条数据,那么建议使用count
,而不是使用len(articles)这种。因为count在底层是使用select count(*)来实现的,这种方式比使用len函数更加的高效。
first和last
first和last:返回QuerySet
中的第一条和最后一条数据
aggregate
aggregate:使用聚合函数。具体详情可参考这篇:https://www.cnblogs.com/jiakecong/p/14784109.html
exists
exists:判断某个条件的数据是否存在。如果要判断某个条件的元素是否存在,那么建议使用exists
,这比使用count
或者直接判断QuerySet
更有效得多。示例代码如下:
result = Book.objects.filter(name="三国演义").exists()
print(result)
distinct
distinct:去除掉那些重复的数据。这个方法如果底层数据库用的是MySQL
,那么不能传递任何的参数。比如想要提取所有销售的价格超过80元的图书,并且删掉那些重复的,那么可以使用distinct
来帮我们实现,示例代码如下:
books = Book.objects.filter(bookorder__price__gte=80).distinct()
需要注意的是,如果在distinct
之前使用了order_by
,那么因为order_by
会提取order_by
中指定的字段,因此再使用distinct
就会根据多个字段来进行唯一化,所以就不会把那些重复的数据删掉。示例代码如下:
orders = BookOrder.objects.order_by("create_time").values("book_id").distinct()
那么以上代码因为使用了order_by
,即使使用了distinct
,也会把重复的book_id
提取出来。
update
update:执行更新操作,在SQL底层走的也是update
命令。比如要将所有category
为空的article
的article
字段都更新为默认的分类。示例代码如下:
Article.objects.filter(category__isnull=True).update(category_id=3)
delete
delete:删除所有满足条件的数据。删除数据的时候,要注意on_delete
指定的处理方式。
切片
切片操作:有时候我们查找数据,有可能只需要其中的一部分。那么这时候可以使用切片操作来帮我们完成。QuerySet
使用切片操作就跟列表使用切片操作是一样的。示例代码如下:
books = Book.objects.all()[1:3]
for book in books:
print(book)
切片操作并不是把所有数据从数据库中提取出来再做切片操作。而是在数据库层面使用LIMIE
和OFFSET
来帮我们完成。所以如果只需要取其中一部分的数据的时候,建议大家使用切片操作。
Django将QuerySet转换为SQL语句去执行的五种情况
- 迭代:在遍历
QuerySet
对象的时候,会首先先执行这个SQL语句,然后再把这个结果返回进行迭代。比如以下代码就会转换为SQL语句:
for book in Book.objects.all():
print(book)
- 使用步长做切片操作:
QuerySet
可以类似于列表一样做切片操作。做切片操作本身不会执行SQL语句,但是如果如果在做切片操作的时候提供了步长,那么就会立马执行SQL
语句。需要注意的是,做切片后不能再执行filter
方法,否则会报错。 - 调用len函数:调用len函数用来获取
QuerySet
中总共有多少条数据也会执行SQL语句。 - 调用list函数:调用list函数用来将一个
QuerySet
对象转换为list对象也会立马执行SQL语句。 - 判断:如果对某个
QuerySet
进行判断,也会立马执行SQL语句。
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