/ 2019-05-14
反向查询时,如果定义了related_name ,则用related_name替换表名,例如:
publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')
# 练习: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)
# 反向查询 不再按表名:book,而是related_name:bookList
queryResult=Publish.objects
.filter(name="人民出版社")
.values_list("bookList__title","bookList__price")
aggregate(*args, **kwargs)
# 计算所有图书的平均价格
>>> from django.db.models import Avg
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}
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。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。
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 34.35}
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:
>>> from django.db.models import Avg, Max, Min
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
###################################--单表分组查询--#######################################################
查询每一个部门名称以及对应的员工数
emp:
id name age salary dep
alex 12 2000 销售部
egon 22 3000 人事部
wen 22 5000 人事部
sql语句:
select dep,Count(*) from emp group by dep;
ORM:
emp.objects.values("dep").annotate(c=Count("id")
###################################--多表分组查询--###########################
多表分组查询:
查询每一个部门名称以及对应的员工数
emp:
id name age salary dep_id
alex 12 2000 1
egon 22 3000 2
wen 22 5000 2
dep
id name
销售部
人事部
emp-dep:
id name age salary dep_id id name
alex 12 2000 1 1 销售部
egon 22 3000 2 2 人事部
wen 22 5000 2 2 人事部
sql语句:
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id
ORM:
dep.objetcs.values("id").annotate(c=Count("emp")).values("name","c")
class Emp(models.Model):
name=models.CharField(max_length=32)
age=models.IntegerField()
salary=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2)
dep=models.CharField(max_length=32)
province=models.CharField(max_length=32)
nnotate()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值(统计方法用聚合函数)。
总结 :跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表,再按单表的思路进行分组查询。
(1) 练习:统计每一个出版社的最便宜的书
publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
for publish_obj in publishList:
print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)
annotate的返回值是querySet,如果不想遍历对象,可以用上valuelist:
queryResult= Publish.objects
.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
.values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)
'''
SELECT "app01_publish"."name", MIN("app01_book"."price") AS "MinPrice" FROM "app01_publish"
LEFT JOIN "app01_book" ON ("app01_publish"."nid" = "app01_book"."publish_id")
GROUP BY "app01_publish"."nid", "app01_publish"."name", "app01_publish"."city", "app01_publish"."email"
'''
(2) 练习:统计每一本书的作者个数
ret=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors__name'))
(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数:
queryResult=Book.objects
.filter(title__startswith="Py")
.annotate(num_authors=Count('authors'))
(4) 统计不止一个作者的图书:
queryResult=Book.objects
.annotate(num_authors=Count('authors'))
.filter(num_authors__gt=1)
(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:
Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
(6) 查询各个作者出的书的总价格:
# 按author表的所有字段 group by
queryResult=Author.objects
.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
.values_list("name","SumPrice")
print(queryResult)
在上面所有的例子中,我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较,那该怎么做呢?
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。
# 查询评论数大于收藏数的书籍
from django.db.models import F
Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))
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。
# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍
Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*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:
Book.objects.all().update(price=F("price")+30)
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。
from django.db.models import Q
Q(title__startswith='Py')
Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时,它产生一个新的Q 对象。
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))
等同于下面的SQL WHERE 子句:
WHERE name ="yuan" OR name ="egon"
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:
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")
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:
bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),
title__icontains="python"
)
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