Django中常用的查询操作以及聚合查询和分组查询的介绍

本篇内容介绍了"Django中常用的查询操作以及聚合查询和分组查询的介绍"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

常用操作

<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

返回QuerySet对象的方法

all()filter()exclude()order_by()reverse()distinct()

特殊的QuerySet

values()       返回一个可迭代的字典序列values_list() 返回一个可迭代的元祖序列

返回具体对象

get()first()last()

返回布尔值的方法

exists()

返回数字的方法

count()

单表查询之神奇的双下划线

models.Tb1.objects.filter(id__lt=10, id__gt=1)   # 获取id大于1 且 小于10的值 models.Tb1.objects.filter(id__in=[11, 22, 33])   # 获取id等于11、22、33的数据models.Tb1.objects.exclude(id__in=[11, 22, 33])  # not in models.Tb1.objects.filter(name__contains="ven")  # 获取name字段包含"ven"的models.Tb1.objects.filter(name__icontains="ven") # icontains大小写不敏感 models.Tb1.objects.filter(id__range=[1, 3])      # id范围是1到3的，等价于SQL的bettwen and # 类似的还有：startswith，istartswith, endswith, iendswith　# date字段还可以：models.Class.objects.filter(first_day__year=2017)

ForeignKey操作

正向查找

对象查找(跨表)

语法：对象.关联字段.字段

示例：

book_obj = models.Book.objects.first()  # 第一本书对象print(book_obj.publisher)  # 得到这本书关联的出版社对象print(book_obj.publisher.name)  # 得到出版社对象的名称

字段查找(跨表)

语法:关联字段__字段

示例：

print(models.Book.objects.values_list("publisher__name"))

反向操作

对象查找

语法：obj.表名_set

示例：

publisher_obj = models.Publisher.objects.first()  # 找到第一个出版社对象books = publisher_obj.book_set.all()  # 找到第一个出版社出版的所有书titles = books.values_list("title")  # 找到第一个出版社出版的所有书的书名

字段查找

语法：表名__字段

示例：

titles = models.Publisher.objects.values_list("book__title")

ManyToManyField

class RelatedManager

"关联管理器"是在一对多或者多对多的关联上下文中使用的管理器。

它存在于下面两种情况：

1. 外键关系的反向查询

2. 多对多关联关系

简单来说就是当 点后面的对象 可能存在多个的时候就可以使用以下的方法

方法

• create()：创建一个新的对象，保存对象，并将它添加到关联对象集之中，返回新创建的对象。

import datetimemodels.Author.objects.first().book_set.create(title="番茄物语", publish_date=datetime.date.today())

• add()：把指定的model对象添加到关联对象集中。

    添加对象      author_objs = models.Author.objects.filter(id__lt=3)      models.Book.objects.first().authors.add(*author_objs)  添加id      models.Book.objects.first().authors.add(*[1, 2])

  
  

• set()：更新model对象的关联对象。

book_obj = models.Book.objects.first()book_obj.authors.set([2, 3])

• remove()：从关联对象集中移除执行的model对象

book_obj = models.Book.objects.first()book_obj.authors.remove(3)

• clear()：从关联对象集中移除一切对象。

book_obj = models.Book.objects.first()book_obj.authors.clear()

注意：对于ForeignKey对象，clear()和remove()方法仅在null=True时存在。

举个例子：

ForeignKey字段没设置null=True时，

class Book(models.Model):    title = models.CharField(max_length=32)    publisher = models.ForeignKey(to=Publisher)

没有clear()和remove()方法：

models.Publisher.objects.first().book_set.clear()Traceback (most recent call last):  File "", line 1, in AttributeError: 'RelatedManager' object has no attribute 'clear'

当ForeignKey字段设置null=True时，

class Book(models.Model):    name = models.CharField(max_length=32)    publisher = models.ForeignKey(to=Class, null=True)

此时就有clear()和remove()方法：

models.Publisher.objects.first().book_set.clear()

聚合查询和分组查询

聚合

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。

用到的内置函数：

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

示例：

from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Countmodels.Book.objects.all().aggregate(Avg("price")){'price__avg': 13.233333}

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。

models.Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price')){'average_price': 13.233333}

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：

models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"), Max("price"), Min("price")){'price__avg': 13.233333, 'price__max': Decimal('19.90'), 'price__min': Decimal('9.90')}

分组

假设现在有一张公司职员表：

我们使用原生SQL语句，按照部分分组求平均工资：

select dept,AVG(salary) from employee group by dept;

ORM查询:

from django.db.models import AvgEmployee.objects.values("dept").annotate(avg=Avg("salary")).values(dept, "avg")

连表查询的分组：

SQL查询：

select dept.name,AVG(salary) from employee inner join dept on (employee.dept_id=dept.id) group by dept_id;

ORM查询：

from django.db.models import Avgmodels.Dept.objects.annotate(avg=Avg("employee__salary")).values("name", "avg")

更多示例

• 示例1：统计每一本书的作者个数

book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("author"))for obj in book_list:     print(obj.author_num)211

• 示例2：统计出每个出版社买的最便宜的书的价格

publisher_list = models.Publisher.objects.annotate(min_price=Min("book__price"))for obj in publisher_list:     print(obj.min_price)9.9019.90

• 示例3：统计不止一个作者的图书

models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).filter(author_num__gt=1)]>

• 示例4：根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序

models.Book.objects.annotate(author_num=Count("author")).order_by("author_num"), , ]>

• 示例5：查询各个作者出的书的总价格

models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum("book__price")).values("name", "sum_price")

F查询和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。

示例1：

查询评论数大于收藏数的书籍

from django.db.models import Fmodels.Book.objects.filter(commnet_num__gt=F('keep_num'))

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

models.Book.objects.filter(commnet_num__lt=F('keep_num')*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

models.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。

示例1：

查询作者名是小仙女或小魔女的

models.Book.objects.filter(Q(authors__name="小仙女")|Q(authors__name="小魔女"))

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。

示例2：

查询作者名字是小仙女并且不是2018年出版的书的书名。

models.Book.objects.filter(Q(author__name="小仙女") & ~Q(publish_date__year=2018)).values_list("title")

示例3：

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：查询出版年份是2017或2018，书名中带物语的所有书。

models.Book.objects.filter(Q(publish_date__year=2018) | Q(publish_date__year=2017), title__icontains="物语"), , ]>

QuerySet方法大全

################################################################### 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，Qdef exclude(self, *args, **kwargs)    # 条件查询    # 条件可以是：参数，字典，Qdef 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) > 1def 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

Django终端打印SQL语句

在Django项目的settings.py文件中，在最后复制粘贴如下代码：

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

即为你的Django项目配置上一个名为django.db.backends的logger实例即可查看翻译后的SQL语句。

在Python脚本中调用Django环境

import osif __name__ == '__main__':    os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "BMS.settings")    import django    django.setup()    from app01 import models    books = models.Book.objects.all()    print(books)

"Django中常用的查询操作以及聚合查询和分组查询的介绍"的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！