Django模型层

模型层与ORM

一、初步认识ORM

1.什么是ORM

对象关系映射

能够让不会SQL语句的python程序员
使用python面向对象的语法来操作数据库

优势>>>:简单方便快捷
劣势>>>:效率可能会低

2.概念对接

类           表
对象         一条条数据
对象点名字    数据获取字段对应值

3.基本操作(增删改查)

models.UserInfo.objects.create()  # insert into 增
models.UserInfo.objects.filter().delete()  # delete from 删
models.UserInfo.objects.filter().update()  # update 改
models.UserInfo.objects.filter()  # where 查
from app01 import models

class Info(models.Model):
    # 字段名 = 字段类型 + 约束条件
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    age = models.IntergerField()

4.数据库迁移命令

python38 manage.py makemigrations  # 将操作记录到小本本上
python38 manage.py migirate  # 将操作同步到数据库上
'''每次在models.py中与数据相关的代码 都需要执行数据库迁移命令'''

二、ORM常用关键字

# 关键概览
1.create()
2.filter()
3.first() last()
4.update()
5.delete()
6.all()
7.values()
8.values_list()
9.distinct()
10.order_by()
11.get()
12.exclude()
13.reverse()
14.count()
15.exists()
# 1.create()  创建数据并直接当前创建的数据对象
res = models.UserInfo.objects.create(name='almra', age=24)
# 2.filter() 根据条件筛选数据 结果是QuerySet [数据对象1,数据对象2]
res = models.UserInfo.objects.filter(name='amira')  # 括号没有写默认全部筛选 括号内支持多个条件 默认是and
# 3.first() last()  QuerySet支持索引取值但只是支持正数 并且orm不建议使用索引
res = models.UserInfo.objencts.filter()[1]  # 查询到列表对应的数据 对应数据不存在会报错
res = models.UserInfo.objects.filter().first()  # 查询到列表第一个数据 对应数据不存在不会报错返回None
# 4.update()  更新数据
res = models.UserInfo.objects.filetr().update()  # 批量更新
res = models.UserInfo.objects.filetr(id=1).update()  # 自定义更新
# 5.delete()  删除数据(批量删除)
models.UserInfo.objects.filter().delete()  # 批量删除
models.UserInfo.objects.filter(id=1).delete()  # 单个删除
# 6.all()  查询所有数据 结果是QuerySet [数据对象1,数据对象2]
res = models.UserInfo.objects.all()
# 7.values()  根据指定字段获取数据    结果是QuerySet [{},{},{},{}]
res = models.UserInfo.objects.all().values('name')
res = models.UserInfo.objects.filter().values()
res = models.UserInfo.objects.values()
# 8.values_list()  根据指定字段获取数据 结果是QuerySet [(),(),(),()]
res = models.UserInfo.objects.all().values_list('name','age')
# 9.distinct()   去重 数据一定要一模一样才可以 如果有主键肯定不行
res = models.UserInfo.objects.values('name','age').distinct()
# 10.order_by()  根据指定条件排序 默认是升序 字段前面加负号就是降序
res = models.UserInfo.objects.all().order_by('age')
# 11.get()   根据条件筛选数据并直接获取到数据对象  一旦条件不存在会直接报错 不建议使用
res = models.UserInfo.objects.get(pk=1)
# 12.exclude()  取反操作
res = models.UserInfo.objects.exclude(pk=1)
# 13.reverse()  颠倒顺序(被操作的对象必须是已经排过序的才可以)
res1 = models.UserInfo.objects.all().order_by('age').reverse()
# 14.count()  统计结果集中数据的个数
res = models.User.objects.all().count()
# 15.exists()  判断结果集中是否含有数据 如果有则返回True 没有则返回False
res = models.User.objects.all().exists()

三、ORM查询SQL语句的方法

方式1:raw()

models.User.objects.raw('select * from app01_user;')

方式2:cursor()

from django.db import connection
cursor = connection.cursor()
cursor.execute('select name from app01_user;')
print(cursor.fetchall())

四、神奇的双下划线查询

只要还是queryset对象就可以无限制的点queryset对象的方法
比如:queryset.filter().values().values_list().filter()....

1.查询年龄大于18岁的用户数据/年龄小于38岁的用户数据

res = models.Users.objects.filter(age__gt=18)  # 大于18岁
res = models.Users.objects.filter(age__lt=38)  # 小于18岁

2.查询年龄大于等于18岁的用户数据/年龄小于等于38岁的用户数据

res = models.Users.objects.filter(age__gte=18)  # 大于等于18岁
res = models.Users.objects.filter(age__lte=38)  # 小于等于18岁

3.查询年龄是18岁或28岁或38岁的用户数据

res = models.User.objects.filter(age__in=(18, 28, 38))

4.查询年龄在18岁到38岁之间所有用户数据

res = models.User.objects.filter(age__range=(18, 38))

5.查询名名字中含有字母j的用户数据

res = models.User.objects.filter(name__contains='j')  # 只查j不查J字母
res = models.User.objects.filter(name__incontains='j')  # J,j都会查出来

6.查询注册年份是2022年的用户数据

res = models.User.objects.filter(register_time__year=2022)

五、ORM外键字段创建

1.ORM外键字段创建理论铺垫

MySQL外键关系
一对多:外键字段在多的一方
多对多:外键字段统一建在第三张关系表
一对一:建议放在查询频率较高的表
ORM确定外键关系
一对多:外键字段在多的一方 跟MySQL一致
多对多:外键字段建在查询频率较高的表(内部自动创建第三张表) 
一对一:建议放在查询频率较高的表 跟MySQL一致
ORM创建外键字段代码语句
针对一对多和一对一同步到表中之后会自动加_id的后缀
publish = models.ForeignKey(to='Publish',on_delete=models.CASCADE)
author_detail = models = models.OneToOneFiled(to='AuthorDetail', on_delete=models.CASCADE)
针对多对多不会在表中展示而是创建第三张表
authers = models.ManyToManyField(to='Author')

2.ORM外键字段创建相关操作

# 针对一对多 插入数据可以直接填写表中的实际字段
models.Book.objects.create(title='编程基础教学', price=888.88, publish_id=1)
models.Book.objects.create(title='编程进阶教学', price=999.99, publish_id=1)
# 针对一对多 插入数据也可以填写表中的类中字段
publish_obj = models.Publish.objects.filter(pk=1).first()
models.Book.objects.create(title='高级编程指导书', price=1000, publish=publish_obj)

'''一对一与一对多 一致'''
既可以传数字也可以传对象
# 针对多对多关系绑定
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=1).first()
book_obj.authors.add(1)  # 在第三张关系表中给当前书籍绑定作者
book_obj.authors.add(2, 3)
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=4).first()
author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=1).first()
author_obj2 = models.Author.objects.filter(pk=2).first()
book_obj.authors.add(author_obj1)
book_obj.authors.add(author_obj1, author_obj2)
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=1).first()
book_obj.authors.set((1, 3))  # 修改关系
book_obj.authors.set([2, ])  # 修改关系
author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=1).first()
author_obj2 = models.Author.objects.filter(pk=2).first()
book_obj.authors.set((author_obj1,))
book_obj.authors.set((author_obj1, author_obj2))
book_obj.authors.remove(2)
book_obj.authors.remove(1, 3)
book_obj.authors.remove(author_obj1,)
book_obj.authors.remove(author_obj1,author_obj2)
book_obj.authors.clear()

二、多对多三种创建方式

1.全自动创建
2.纯手动创建
3.半自动创建
1.全自动创建
class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    authors = models.ManyToManyField(to='Authors', on_delete=models.CASCADE)
class Authors(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)

# 优势:自动创建第三张表 并提供了add、remove、set、clear四种操作
# 劣势:第三张表无法创建更多的字段 扩展性比较差
2.手动创建
class Book(models.Moldel):
    title = model.CharField(max_length=32)
class Author(models.Model):
    name = moldel.CharField(max_length=32)
class Book2Author(models.Model):
    book = models.ForeignKey(to='Book',on_delete=models.CASCADE)
    others = models.CharField(max_length=32)
    join_time = models.DateField(auto_now_add=True)

# 优势:第三张表自己创建 扩展性强
# 劣势:编写繁琐并不再支持add、remove、set、clear以及正反向概念
3.半自动创建
class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    authors = models.ManyToManyField(to='Author',
                                     through='Book2Author',
                                     through_fields=('book', 'author')
                                     )

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)

class Book2Author(models.Model):
    book = models.ForeignKey(to='Book', on_delete=models.CASCADE)
    author = models.ForeignKey(to='Author', on_delete=models.CASCADE)
    others = models.CharField(max_length=32)
    join_time = models.DateField(auto_now_add=True)

# 优势:第三张表完全由自己创建 扩展性强 正反向概念依然清晰可用
# 劣势:编写繁琐不再支持add、remove、set、clear
# 总结
add()remove()        多个位置参数(数字 对象)
set()               可迭代对象(元组 列表) 数字 对象 
clear()             情况当前数据对象的关系

六、多表查询(基于对象和双下划线)

1.ORM跨表查询理论

MySQL跨表查询
子查询:分布操作(将一条SQL语句用括号括起来当作另外一条SQL语句的条件)
连表操作:先整合多张表之后基于单表查询即可('inner'/left/right/union join)
正反向查询(重要)
正向:由外键字段所在的表数据查询关联的表查询
反向:无外键字段的表数据查询关联的表数据查询
# 技巧:核心就看外键字段在不在当前数据所在的表中
ORM跨表查询口诀(重要)
正向查询按外键字段
反向查询按表名小写

2.基于对象的跨表查询

# 1.查询主键为1的书籍对应的出版社名称
# 先根据条件获取数据对象
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=1).first()
# 再判断正反向的概念  由书查出版社 外键字段在书所在的表中 所以是正向查询
print(book_obj.publish.name)
# 2.查询主键为4的书籍对应的作者姓名
# 先根据条件获取数据对象
book_obj = models.Book.objects.filter(pk=4).first()
# 再判断正反向的概念  由书查作者 外键字段在书所在的表中 所以是正向查询
print(book_obj.authors)  # app01.Author.None
print(book_obj.authors.all())
print(book_obj.authors.all().values('name'))
# 3.查询almira的电话号码
author_obj = models.Author.objects.filter(name='almira').first()
print(author_obj.author_detail.phone)
# 4.查询北方出版社出版过的书籍
publish_obj = models.Publish.objects.filter(name='新疆维吾尔出版社').first()
print(publish_obj.book_set)  # app01.Book.None
print(publish_obj.book_set.all())
# 5.查询almira写过的书籍
author_obj = models.Author.objects.filter(name='almira').first()
print(author_obj.book_set)  # app01.Book.None
print(author_obj.book_set.all())
# 6.查询电话号码是18988998899的作者姓名
author_detail_obj = models.AuthorDetail.objects.filter(phone=18988998899).first()
print(author_detail_obj.author)
print(author_detail_obj.author.name)

3.基于双下划线的跨表查询

 # 1.查询主键为1的书籍对应的出版社名称
res = models.Book.objects.filter(pk=1).values('publish__name','title')
print(res)
# 2.查询主键为4的书籍对应的作者姓名
res = models.Book.objects.filter(pk=4).values('title', 'authors__name')
print(res)
 # 3.查询almira的电话号码
res = models.Author.objects.filter(name='almira').values('author_detail__phone')
print(res)
# 4.查询北方出版社出版过的书籍名称和价格
res = models.Publish.objects.filter(name='新疆维吾尔出版社').values('book__title','book__price','name')
print(res)
# 5.查询almira写过的书籍名称
res = models.Author.objects.filter(name='almira').values('book__title', 'name')
print(res)
# 6.查询电话号码是110的作者姓名
res = models.AuthorDetail.objects.filter(phone=110).values('phone', 'author__name')
print(res)

4.进阶操作

# 1.查询主键为1的书籍对应的出版社名称
res = models.Publish.objects.filter(book__pk=1).values('name')
print(res) 
# 2.查询主键为4的书籍对应的作者姓名
res = models.Author.objects.filter(book__pk=4).values('name','book__title')
print(res)
# 3.查询almira的电话号码
res = models.AuthorDetail.objects.filter(author__name='almira').values('phone')
print(res)
# 4.查询北方出版社出版过的书籍名称和价格
res = models.Book.objects.filter(publish__name='新疆维吾尔出版社').values('title','price')
print(res)
# 5.查询almira写过的书籍名称
res = models.Book.objects.filter(authors__name='almira').values('title')
print(res)
# 6.查询电话号码是18988998899的作者姓名
res = models.Author.objects.filter(author_detail__phone=18988998899).values('name')
print(res)

5.补充说明

# 查询主键为4的书籍对应的作者的电话号码
res = models.Book.objects.filter(pk=4).values('authors__author_detail__phone')
print(res)
res = models.AuthorDetail.objects.filter(author__book__pk=4).values('phone')
print(res)
res = models.Author.objects.filter(book__pk=4).values('author_detail__phone')
print(res)

七、聚合查询

聚合函数:Max Min Sun Count Avg
在ORM中支持单独使用聚合函数 用关键字:aggregate

from django.db.models import Max, Min, Sum, Avg, Count
res = models.Book.objects.aggregate(Max('price'), Min('price'), Sum('price'), Avg('price'), Count('pk'))
print(res)

八、分组查询

# 温馨提示来袭哟!
如果执行ORM分组查询报错 并且有关键字sql_mode strict mode 
移除sql_mode中的only_full_group_by 即可! 代码如下

set global sql_mode='stric_trans_tables';

1.统计每一本书的作者个数

res = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors_pk')).values('title', 'author_num')
print(res)

2.统计出每个出版社卖出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书

# 1.先统计每本书作者个数
res = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('author_pk'))
# 2.再从中筛选作者个数大于1的数据
res.filter(author_num_gt=1).values('title', 'author_num')

3.查询每个作者的书总价格

res = models.Author.objects.annotate(totalprice=Sum('book__price'),count_book=Count('book_pk')).values('name','totalprice','count_book')
print(res)
# 按照表名分组
models.表名.objects.annotate()
# 按照values括号内指定的字段分组
models.表名.objects.values('字段名').annotate()
res = models.Book.objects.values('publish_id').annotate(count_pk=Count('pk')).values('publish_id','count_pk')
print(res)

九、F与Q查询

1.什么是F查询?
F查询:同一张表格的不同字段之间的查询
当查询条件不是明确的 也需要从数据库中获取 就需要使用F查询
2.什么是Q查询?
Q查询:需要复杂的逻辑关系的时候使用Q查询
逗号默认是and,处理不了or not 这样的更复杂查询条件 这时Q查询用上排场了
| 表示取或or
& 表示取且and
~ 表示取反not

1.查询库存数量大于卖出的书籍数量

from django.db.models import F
res = models.Book.objects.filter(stock__gt=F('sold'))
print(res)

2.将所有书的价格涨800

from django.db.models import F
models.Book.objects.update(price=F(price) + 800)

3.将所有书的名称后面追加爆款

from django.db.models import F
from django.db.models.functions import Concat
from django.db.models import Value

models.Book.objects.update(title=Concat(F('title'),Value('爆款')))

4.查询主键是1或者大于2000的书籍

from django.db.models import Q
res = models.Book.objects.filter(Q(pk=1) | Q(price__gt=2000))

十、Q查询进阶操作

from django.db.models import Q
q_obj = Q()  # 1.产生Q对象
q_obj.connector = 'or'  # 默认多个条件的连接是and可以修改为or
q_obj.children.append(('pk', 1))  # 2.添加查询条件
q_obj.children.append(('price__gt', 2000))  # 支持添加多个
res = models.Book.objects.filter(q_obj)  # 查询支持直接填写q对象
print(res)

十一、ORM查询优化

1.ORM的查询默认都是惰性查询

如果你仅仅只是书写了ORM语句  没有用该语句所查询出来的参数
那么ORM会自动识别 直接不执行 这个性质可以提升效率 节省资源    

2.ORM自带分页查询(limit)

平时我们学习过程当中处理数据的量很少 我们没有注意到ORM自带的分页查询功能
将来在工作过程中要处理的数据上千万的  这个时候我们得关注一下ORM的分页查询 
如果没有分页查询功能那数据库内存也会  受不了的 直接回导致项目瘫痪 系统崩掉   

3.only与defer

res = models.Book.objects.only('title', 'price')  # only关键字查询详解
print(res)  # 结果是queryset对象[数据对象、数据对象]
for obj in res:
    print(obj.title)  # 点击括号内填写的字段 不走SQL查询语句
    print(obj.publish_time)  # 可以执行括号内没有的字段并获取数据 但是会走SQL查询语句
res = models.Book.objects.defer('title', 'price')  # defer关键字查询详解
print(res)  # 结果是queryset对象[数据对象、数据对象]
for obj in res:
    print(obj.title)  # 点击括号内填写的字段 走SQL查询语句
    print(obj.publish_time)  # 点击括号内没有的字段获取数据 不会走SQL查询语句

4.selected_related与prefetch_related

res = models.Book.objects.selected_related('authors')  # selected_related相当于连表查询 不支持多对多
for obj in res:
    print(res)
res = models.Book.objects.prefetch_related('publish')  # prefetch_related相当于子查询
for obj in res:
    print(obj.publish.name)

十二、ORM批量操作数据(ORM操作优化)

关键字:
bulk_create()  # 批量创建数据
bulk_update()  # 批量更新数据
def ab_bk_func(request):
    book_obj_list = []  # 可以用列表生成式[... for i in ... if ...] 
    for i in range(1, 100000):
        book_obj = models.Books01(title='第%s本书' % i)  # 单纯的用类名加括号产生对象
        book_obj_list.append(book_obj)
    models.Books01.objects.bulk_create(book_obj_list)  # 批量插入数据
    """使用orm提供的批量插入操作 5s 10万条左右"""
    book_queryset = models.Books01.objects.all()  # 查询出所有的表中并展示到前端页面
    return render(request, 'BkPage.html', locals())

十三、ORM事务操作

1.SQL事务相关理论知识

1.事务的四大特性(ACID)
    A(Atomicity 原子性)
    C(Consistency 一致性)
    I(Isolation 隔离性)
    D(Durability 持续性) 

2.相关SQL关键字
    start transaction;  # 启动事务
    rollback;  # 回退 回滚
    commit;  # 把事务保存到数据库
    savepoint;  # 在回滚中保存一个节点下次直接定位到此节点

3.相关SQL重要概念
    脏读:是指一个线程中的事务读取到了另外一个线程中未提交的数据
    幻读 :指一个线程中的事务读取到了另外一个线程中提交的insert的数据
    不可重复读: 是指一个线程中的事务读取到了另外一个线程中提交的update的数据
    MVCC多版本控制:是通过数据行的多个版本管理来实现数据库的并发控制

2.django orm 提供了三种开启事务方法

# 方法一:在配置文件里写如下代码 全局有效
'ATOMIC_REQUESTS':True
# 方法二:装饰器 局部有效
from django.db import transation
@transaction.atomic
def index():pass
# 方法三:with上下文管理  局部有效
from django.db import transation
def reg():
    with transaction.atomic():pass 

十四、ORM常用字段

1.AutoFiled(primary_key=True)  # 主键
2.CharField(max_length=32)  # 字符
3.IntegerField  # 整型
4.BigIntegerField  # 大整型
5.DecimalField(max_digits=8, decimal_places=2)  # 十进制字段
6.DateField(auto_now, auto_now_add)  # 年月日
7.DateTimeField(auto_now, auto_now_add)  # 年月日时分秒
8.BooleanField  # 传布尔值自动存0或1
9.TextField  # 存储大段文本
10.EmailField  # 存储邮件格式数据
11.FileField  # 传文本对象 自动保存到提前配置好的路径下并保存路径信息
# 可以自定义字段
class MyCharField(models.Field):
    def __init__(self,max_length, *args, **kwargs):
        self.max_length = max_length
        super().__init__(max_length=manx_length, *args, **kwargs)

    def db_type(self, connection):
        return 'char(%s)' % self.max_length

class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    info = MyCharField(max_length=64)

十五、ORM常用字段参数

primary_key  # 主键
verbose_name  # 注释
max_length  # 字段长度
max_digits  # 小数总共多少位
decimal_places  # 小数点后面的位数
auto_now  # 每次操作数据自动更新事件
auto_now_add  # 首次创建自动更新事件 后续不会自动更新
null  # 允许字段为空
default  # 字段默认值
unique  # 唯一值
db_index  # 给字段添加索引
choices  # 当某个字段的可能性能被列举完全的情况下使用
外键字段
to  #关联表
to_field  # 关联字段
on_delete=models.CASCADE  # 级联操作 当主表删除一条数据 从表关联数据同时被删除
on_delete=models.SET_NULL  # 当主表删除一条数据 从表关联字段设置为null 定义外键必须可以允许为空
on_delete=models.PROTECT  # 当主表删除一条数据 从表关联字段是受保护的外键 所以都不允许删除
on_delete=models.SET_DEFAULT  # 当主表删除一条数据 从表关联字段设置为默认值 定义外键必须有一个默认值
on_delete=models.SET()  # 当主表删除一条数据 从表关联字段设置为SET()中设置的值
on_delete=models.DO_NOTHING  # 什么都不做 一切都看数据库级别的约束
# 详细说一下choices参数 因为在项目里常用
class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)
    info = MyCharField(max_length=64)
    gender_choice = (
         (1, '男性')
         (2, '女性')
         (3, '其他')
    )
    gender = models.IntegerField(choices=gender_choice,null=True)
user_obj = User.objects.filter(pk=1).first()
user_obj.gender
user_obj.get_gender_display()

文章来源于互联网:Django模型层

THE END
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