django orm 基于双下划线的跨表查询

一..基于双下划线的跨表查询(join实现)

key:正向查询按字段,反向查询按表明小写

1.一对多跨表查询

    查询在跨表中可以有两种方式,正向查询就是关键字段在你要搜索的表,没有关键字段就是反向查询
    跨表查询的显著特点是__双下划线,这道题中在你要找到name,但是Book中没有,通过正向查询关键字段+__来
    跨表找到name
    ret=Book.objects.filter(title="python").values("publish__name")
        # print(ret)
    ret=Publish.objects.filter(book__title="python").values("name")
    print(ret)   <QuerySet [{'name': '云南出版社'}]>

    2 查询小瑞出版社出版的所有的书籍的名称
    这道题中反向解析在出版社开始找,但是条件没有'小瑞',跨表寻找条件,
    在filter条件先通过反向查询表名小写__+条件找到
    ret=Book.objects.filter(publish__name="小瑞").values("title")
    print(ret)
    ret=Publish.objects.filter(name="小瑞").values("book__title")
    print(ret)<QuerySet [{'book__title': 'linux'}, {'book__title': 'css'}]>

2.多对多

    3 查询python这本书籍的作者的年龄
    在多对多的环境下,和一对多查询一样,是因为django是在太过强大,通过字段和表名小写
    将多对多关系的三张表统统间接在一起,各取所需,
    ret=Book.objects.filter(title="linux").values("authors__age")
    print(ret)<QuerySet [{'authors__age': 18}, {'authors__age': 25}]>
    ret=Author.objects.filter(book__title="linux").values("age")
    print(ret)

   4 查询alex出版过的所有的书籍名称
    ret=Author.objects.filter(name="alex").values("book__title")
    print(ret)<QuerySet [{'book__title': 'python5'}, {'book__title': 'linux'}, {'book__title': 'css'}]>
    ret=Book.objects.filter(authors__name="alex").values("title")
    print(ret)

3.一对一

    5 查询alex的手机号
    ret=Author.objects.filter(name="alex").values("ad__tel")
    print(ret)<QuerySet [{'ad__tel': 123}]>
    ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("tel")
    print(ret)
    6 查询手机号为110的作者的名字
    ret=AuthorDetail.objects.filter(tel="234").values("author__name")
    print(ret)<QuerySet [{'author__name': 'egon'}]>
    ret=Author.objects.filter(ad__tel="234").values("name")
    print(ret)

聪明的你不难发现只要掌握了查询方式key,都是一样的

4.多个表单连续查询

  1.查询小瑞出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名
    这里可以通过表之间的关系逐步连成一张大表查询,注意的是连接时
    是正向还是反向查询
    ret=Publish.objects.filter(name="小瑞").values("book__title","book__authors__name")
    print(ret)<QuerySet [{'book__title': 'linux', 'book__authors__name': 'alex'}, {'book__title': 'css', 'book__authors__name': 'alex'}, {'book__title': 'linux', 'book__authors__name': 'egon'}, {'book__title': 'css', 'book__authors__name': 'egon'}]>
    ret=Author.objects.filter(book__publish__name="小瑞").values("name","book__title")
    print(ret)

 

二>

聚合,分组

聚合与分组的区别是,聚合显示的是 aggregate 后面的结果,如

而分组后的结果往往是以all() 分组的话 ,前面不写values().如

一个个queryset对象列表,,需要values 来取出接轨

要是在values为条件分组的话,显示的是values()里面的条件和annotate后面的函数 组成键值对

要是在条件的后面写上了values(),按照具体要求分组,则是会是按你的要求分组

 

1.聚合

    #聚合
    #查询所有作者的平均年龄
    #聚合分组前一定要引入模块,才会有效
    from django.db.models import Avg,Max,Sum,Min,Count
    # 查询坐着的平均年龄
    # ret=Author.objects.aggregate(Avg("age"))
    # print(ret){'age__avg': 21.6667}
    # # 查询所有书籍的个数
    # ret=Book.objects.aggregate(c=Count("title"))
    # print(ret) {'c': 4}

2.分组

 

 单表分组查询
这里的结果就是一个由title 与 c 组成的键值对
    查询书籍表每一个出版社id以及对应的书籍个数
    ret=Book.objects.values("title").annotate(c=Count(1))
    print(ret)<QuerySet [{'title': 'python5', 'c': 1}, {'title': 'python', 'c': 1}, {'title': 'linux', 'c': 1}, {'title': 'css', 'c': 1}]>
    # 查询每一个部门的名称以及对应员工的平均薪水
    ret=Author.objects.values("name").annotate(a=Avg("age"))
    print(ret)<Que

跨表分组查询
    在跨表分组中,可以在函数中使用跨表,也可以在后面的values()进行取键值对的跨表,和跨表查询一样
    查询每一个出版社的名称以及对应的书籍平均价格
    ret=Publish.objects.annotate(c=Avg("book__price")).values("book__title","book__price","email")
    print(ret)<QuerySet [{'book__title': 'python5', 'book__price': Decimal('100.00'), 'email': '234'}, {'book__title': 'python', 'book__price': Decimal('100.00'), 'email': '234'}, {'book__title': 'linux', 'book__price': Decimal('100.00'), 'email': '123'}, {'book__title': 'css', 'book__price': Decimal('150.00'), 'email': '123'}]>
    查询每一个作者的名字以及出版的书籍的最高价格
    ret=Author.objects.values("name").annotate(c=Max("book__price"))
    print(ret)<QuerySet [{'name': 'alex', 'c': Decimal('150.00')}, {'name': 'egon', 'c': Decimal('150.00')}, {'name': 'zero', 'c': None}]>
    查询每一个书籍的名称以及对应的作者的个数
    ret=Book.objects.values("pk").annotate(c=Count("authors"))
    print(ret)
    ret=Book.objects.annotate(c=Count("authors"))
    print(ret)
    4 查询作者数不止一个的书籍名称以及作者个数
    ret=Author.objects.annotate(c=Count("book__title")).filter(c__gt=1).values("book__title","c")
    print(ret)
    ret=Book.objects.annotate(c=Count("authors__name")).filter(c__gt=1).values("title","c")
    print(ret)<QuerySet [{'title': 'python5', 'c': 2}, {'title': 'linux', 'c': 2}, {'title': 'css', 'c': 2}]>
    5 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序
    ret=Book.objects.annotate(c=Count("authors__name")).order_by("c")
    print(ret)<QuerySet [<Book: Book object (2)>, <Book: Book object (1)>, <Book: Book object (4)>, <Book: Book object (3)>]>
    6 统计每一本以py开头的书籍的名称以及作者个数
    ret=Book.objects.annotate(c=Count("authors__name")).filter(title__startswith="py").values("title")
    print(ret)

 

3.F与Q

F是在filter中,比如说进行两个变量的比较,之类的用F函数

在这之前需要引入函数

from django.db.models import F,Q

    from django.db.models import F,Q
    # 查询评论数大于100的所有的书籍名称
    ret=Book.objects.filter(count_num__gt=1000).values("title")
    print(ret)
    # 查询评论数大于2倍点赞数的所有的书籍名称
    ret=Book.objects.filter(count_num__gt=F("poll_num"))
    print(ret)
    # 查询评论数大于2倍点赞数的所有的书籍名称
    Book.objects.filter(count_num__gt=F("poll_num")*2)
    ret = Book.objects.filter(Q(price__gt=300)|~Q(comment_count__gt=3000))
    print(ret)

Q函数则是进行条件的判断时,比如价格>100或者地址在xxx"",通过比较的函数对比出来

& 和  |或 ~非

ret = Book.objects.filter(Q(price__gt=300)|~Q(comment_count__gt=3000))
print(ret)