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Django_模型详解

Django_模型ORM

Django中内嵌了ORM框架，不需要直接编写SQL语句进行数据库操作，而是通过定义模型类，操作模型类来完成对数据库中表的增删改查和创建等操作。

O是object，也就类对象的意思。

R是relation，翻译成中文是关系，也就是关系数据库中数据表的意思。

M是mapping，是映射的意思。

映射：

类：sql语句table表

类成员变量：table表中的字段、类型和约束

类对象：sql表的表记录

ORM的优点

数据模型类都在一个地方定义，更容易更新和维护，也利于重用代码。

ORM 有现成的工具，很多功能都可以自动完成，比如数据消除、预处理、事务等等。

它迫使你使用 MVC 架构，ORM 就是天然的 Model，最终使代码更清晰。

基于 ORM 的业务代码比较简单，代码量少，语义性好，容易理解。

新手对于复杂业务容易写出性能不佳的 SQL,有了ORM不必编写复杂的SQL语句, 只需要通过操作模型对象即可同步修改数据表中的数据.

开发中应用ORM将来如果要切换数据库.只需要切换ORM底层对接数据库的驱动【修改配置文件的连接地址即可】

ORM 也有缺点

ORM 库不是轻量级工具，需要花很多精力学习和设置，甚至不同的框架，会存在不同操作的ORM。

对于复杂的业务查询，ORM表达起来比原生的SQL要更加困难和复杂。

ORM操作数据库的性能要比使用原生的SQL差。

ORM 抽象掉了数据库层，开发者无法了解底层的数据库操作，也无法定制一些特殊的 SQL。【自己使用pymysql另外操作即可，用了ORM并不表示当前项目不能使用别的数据库操作工具了。】

我们可以通过以下步骤来使用django的数据库操作

1. 配置数据库连接信息
2. 在models.py中定义模型类
3. 生成数据库迁移文件并执行迁文件[注意：数据迁移是一个独立的功能，这个功能在其他web框架未必和ORM一块的]
4. 通过模型类对象提供的方法或属性完成数据表的增删改查操作

配置数据库信息

在settings.py中保存了数据库的连接配置信息，Django默认初始配置使用sqlite数据库。

使用MySQL数据库首先需要安装驱动程序
```
pip install PyMySQL
```
在Django的工程同名子目录的__init__.py文件中添加如下语句
```
from pymysql import install_as_MySQLdb
install_as_MySQLdb() # 让pymysql以MySQLDB的运行模式和Django的ORM对接运行
```
作用是让Django的ORM能以mysqldb的方式来调用PyMySQL。

修改database里面的信息

原本在setting中默认的是sqlite3版本的数据库引擎，

现在将其改为mysql数据库的信息

DATABASES = {
    "default" : {
        "ENGINE":"django.db.backends.mysql",
        "HOST": "127.0.0.1",  # 数据库主机
        "PORT": 3306,  # 数据库端口
        "USER": "root",  # 数据库用户名
        "PASSWORD": "123456",  # 数据库用户密码
        "NAME": "student"  # 数据库名字
    }
}

在mysql中创建数据库

mysql> create database student default charset=utf8mb4;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

如果想打印orm转换过程中的sql，需要在settings中进行如下配置：


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

定义模型类

模型类被定义在”子应用/models.py”文件中。

模型类必须直接或者间接继承自django.db.models.Model类。


class Information(models.Model):

    choices =(
        (0,"单身"),
        (1,"有对象"),
        (2,"已婚")
    )

    name = models.CharField(max_length=20, db_index=True, verbose_name="姓名")
    age = models.SmallIntegerField(verbose_name="年龄")
    is_married = models.SmallIntegerField(choices=choices, default=0)
    profess = models.CharField(db_column="faculty", max_length=5, db_index=True,verbose_name="专业")
    description = models.TextField(default="", verbose_name="个性签名")

    class Meta:
        db_table = "Regina_information"

（1）数据库表名

模型类如果未指明表名db_table，Django默认以 小写app应用名_小写模型类名 为数据库表名。

可通过db_table 指明数据库表名。

（2）关于主键

django会为表创建自动增长的主键列，每个模型只能有一个主键列。

如果使用选项设置某个字段的约束属性为主键列(primary_key)后，django不会再创建自动增长的主键列。

class Student(models.Model):
    # django会自动在创建数据表的时候生成id主键/还设置了一个调用别名 pk
    id = models.AutoField(primary_key=True, null=False, verbose_name="主键") # 设置主键

默认创建的主键列属性为id，可以使用pk代替，pk全拼为primary key。

（3）属性命名限制

不能是python的保留关键字。
不允许使用连续的2个下划线，这是由django的查询方式决定的。__ 是关键字来的，不能使用！！！
定义属性时需要指定字段类型，通过字段类型的参数指定选项，语法如下：
```
属性名 = models.字段类型(约束选项, verbose_name="注释")
```

（4）字段类型

类型	说明
AutoField	自动增长的IntegerField，通常不用指定，不指定时Django会自动创建属性名为id的自动增长属性
BooleanField	布尔字段，值为True或False
NullBooleanField	支持Null、True、False三种值
CharField	字符串，参数max_length表示最大字符个数，对应mysql中的varchar
TextField	大文本字段，一般大段文本（超过4000个字符）才使用。
IntegerField	整数
DecimalField	十进制浮点数，参数max_digits表示总位数，参数decimal_places表示小数位数,常用于表示分数和价格 Decimal(max_digits=7, decimal_places=2) ==> 99999.99~ 0.00
FloatField	浮点数
DateField	日期参数auto_now表示每次保存对象时，自动设置该字段为当前时间。参数auto_now_add表示当对象第一次被创建时自动设置当前。参数auto_now_add和auto_now是相互排斥的，一起使用会发生错误。
TimeField	时间，参数同DateField
DateTimeField	日期时间，参数同DateField
FileField	上传文件字段,django在文件字段中内置了文件上传保存类, django可以通过模型的字段存储自动保存上传文件, 但是, 在数据库中本质上保存的仅仅是文件在项目中的存储路径!!
ImageField	继承于FileField，对上传的内容进行校验，确保是有效的图片

（5）约束选项

选项	说明
null	如果为True，表示允许为空，默认值是False。相当于python的None
blank	如果为True，则该字段允许为空白，默认值是False。相当于python的空字符串，“”
db_column	字段的名称，如果未指定，则使用属性的名称。
db_index	若值为True, 则在表中会为此字段创建索引，默认值是False。相当于SQL语句中的key
default	默认值，当不填写数据时，使用该选项的值作为数据的默认值。
primary_key	如果为True，则该字段会成为模型的主键，默认值是False，一般不用设置，系统默认设置。
unique	如果为True，则该字段在表中必须有唯一值，默认值是False。相当于SQL语句中的unique

（6）外键

在设置外键时，需要通过on_delete选项指明主表删除数据时，对于外键引用表数据如何处理，在django.db.models中包含了可选常量：

CASCADE 级联，删除主表数据时连通一起删除外键表中数据
PROTECT 保护，通过抛出ProtectedError异常，来阻止删除主表中被外键应用的数据
SET_NULL 设置为NULL，仅在该字段null=True允许为null时可用
SET_DEFAULT 设置为默认值，仅在该字段设置了默认值时可用

SET() 设置为特定值或者调用特定方法，例如：

from django.conf import settings
from django.contrib.auth import get_user_model
from django.db import models

def get_sentinel_user():
    return get_user_model().objects.get_or_create(username="deleted")[0]

class UserModel(models.Model):
    user = models.ForeignKey(
        settings.AUTH_USER_MODEL,
        on_delete=models.SET(get_sentinel_user),
    )

DO_NOTHING 不做任何操作，如果数据库前置指明级联性，此选项会抛出IntegrityError异常

数据迁移

将模型类定义表架构的代码转换成SQL同步到数据库中，这个过程就是数据迁移。django中的数据迁移，就是一个类，这个类提供了一系列的终端命令，帮我们完成数据迁移的工作。

（1）生成迁移文件

所谓的迁移文件, 是类似模型类的迁移类,主要是描述了数据表结构的类文件.

python manage.py makemigrations

在app目录下有一个migrations的文件夹，运行这个命令之后，可能会发生报错

这是因为在setting文件中没有添加这个子应用的配置信息，需要手动补上

这样的话，数据迁移就算成功了，同时migrations文件夹下会新生成一个文件0001_initial.py,但注意此时的数据库是没有参加这个操作的，所以里面还是空的

# Generated by Django 3.2 on 2022-09-15 11:59

from django.db import migrations, models


class Migration(migrations.Migration):

    initial = True

    dependencies = [
    ]

    operations = [
        migrations.CreateModel(
            name="Information",
            fields=[
                ("id", models.BigAutoField(auto_created=True, primary_key=True, serialize=False, verbose_name="ID")),
                ("name", models.CharField(db_index=True, max_length=20, verbose_name="姓名")),
                ("age", models.SmallIntegerField(verbose_name="年龄")),
                ("is_married", models.SmallIntegerField(choices=[(0, "单身"), (1, "有对象"), (2, "已婚")], default=0)),
                ("profess", models.CharField(db_column="faculty", db_index=True, max_length=5, verbose_name="专业")),
                ("description", models.TextField(default="", verbose_name="个性签名")),
            ],
            options={
                "db_table": "Regina_information",
            },
        ),
    ]

（2）同步到数据库中

python manage.py migrate

这个主键就是自动生成的，其他的和我们最开始定义的一样。

补充：在django内部提供了一系列的功能，这些功能也会使用到数据库，所以在项目搭建以后第一次数据迁移的时候，会看到django项目中其他的数据表被创建了，但除了Regina_information，其他的并不重要。

在建立好数据之后，如果我们对数据库结构有想法，比如将原有对faculty那一列删掉，再加上一个新的省份的表

 #profess = models.CharField(db_column="faculty", max_length=5, db_index=True,verbose_name="专业")
  province = models.CharField(max_length=20, verbose_name="籍贯")

然后我们再去运行前两个命令

会发生这样一个问题：新的province列需要添加一个默认值，这里还给出了两个修改的方法，一个是直接在命令行里添加，一个是退出运行在文件里添加

选择1在命令行里添加好了之后提示数据迁移文件生成成功了

然后再迁移到数据库里

（3）添加记录

首先建立好路由，然后视图函数需要添加一个Information的类对象

def add(request):

    stu = Information("ivanlee",23,1,"nothing","shanxi")
    stu.save()

    return HttpResponse("success")

本身id值是自动产生的，但是如果类对象里不添加这个值，并且不写清楚具体对应的参数名称，就会造成找不到id值

所以要把参数写全

stu = Information(name="ivanlee", age=23,is_married = 1,description = "nothing",province = "shanxi")

此时再去数据库查看

此时代码中也可以进行打印，说明这些内容数据可以进行调用。

查询数据

1. 基础查询

ORM中针对查询结果的限制,提供了一个查询集[QuerySet].这个QuerySet,是ORM中针对查询结果进行保存数据的一个类型,我们可以通过了解这个QuerySet进行使用,达到查询优化,或者限制查询结果数量的作用。

1）all()

查询所有对象，返回queryset对象。查询集，也称查询结果集、QuerySet，表示从数据库中获取的对象集合。

  # 1. all(): 返回一个queryset对象
    res = Test.objects.all()
    return HttpResponse(res)

此时返回了100个类对象，这种对象的名字叫做<class "django.db.models.query.QuerySet">,此时看不到所有内容和信息，所以在models文件里添加

    def __str__(self):
        return str(self.id)+": "+self.name + " "+str(self.age)+"
"

这个内容是自定义的，方便返回值

2) first()&&last()

stu1 = Test.objects.first()
print(stu1.name)
stu2 = Test.objects.last()
print(stu2.age)

3) filter()

这个函数等同于SQL语句中的where函数，括号中添加条件

 stu = Test.objects.filter( id =12)
    print(stu)
    
>>>
(0.001) SELECT `db_student`.`id`, `db_student`.`name`, `db_student`.`sex`, `db_student`.`class`, `db_student`.`age`, `db_student`.`description`, `db_student`.`create_time`, `db_student`.`update_time` FROM `db_student` WHERE `db_student`.`id` = 12 LIMIT 21; args=(12,)

<QuerySet [<Test: 12: 张嘉睿 23<br>>]>

虽然这里只返回了一个数据，但返回类型依然是queryset对象

这里过滤还有一个逻辑与的操作，不允许使用大于小于号或者逻辑或操作。例如

    stu = Test.objects.filter(id = 7, name="李艺帆")
    print(stu)

4) exclude()

这个方法与filter方法相反

stu = Test.objects.exclude( age = 20)

取到的值均为年龄不是20岁的信息

5）get()

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。

student = Student.objects.get(pk=1)
print(student)
print(student.description)
get使用过程中的注意点：get是根据条件返回多个结果或者没有结果，都会报错
try:
    student = Student.objects.get(name="刘德华")
    print(student)
    print(student.description)
except Student.MultipleObjectsReturned:
    print("查询得到多个结果！")
except Student.DoesNotExist:
    print("查询结果不存在！")

6) order_by()

order_by(“字段”) # 按指定字段正序显示，相当于asc从小到大

stu = Test.objects.all()
return HttpResponse(stu.order_by("age"))

order_by(“-字段”) # 按字段倒序排列，相当于 desc 从大到小

stu = Test.objects.all()
return HttpResponse(stu.order_by("-id"))

order_by(“第一排序”,”第二排序”,…)

stu = Test.objects.all()
return HttpResponse(stu.order_by("id","-clas"))

7）count()

查询集中对象的个数，返回一个个数

count = Student.objects.filter(sex=1).count()
print(count)

8）exists()

判断查询集中是否有数据，如果有则返回True，没有则返回False

# 查询Student表中是否存在学生
print(Student.objects.exists())

9）values()、values_list()

value()把结果集中的模型对象转换成字典,并可以设置转换的字段列表，达到减少内存损耗，提高性能
values_list(): 把结果集中的模型对象转换成列表，并可以设置转换的字段列表（元祖），达到减少内存损耗，提高性能

# values 把查询结果中模型对象转换成字典
stu = Test.objects.filter(age = 23)
print(stu.values())
print(stu.values("name","clas"))

这里返回的全部都是queryset集合，但是得到这个字典集合就可以进行序列化

print(json.dumps(list(stu.values("name","clas")),ensure_ascii=False))

stu = Test.objects.filter(age = 23)
print(stu.values_list("name","clas"))

10) distinct()

如果查询到的数据里有重复的值，使用这个方法可以进行去重，最简单的来说，我们用1和2来区分性别，一共100条信息，那么就会有100个数据，运用去重就得到了两个值

 stu = Test.objects.values("sex")
  print(stu)
  print(stu.distinct())

2. 模糊查询

在基础查询中，我们只能使用age = 23或者id = 7这种全等匹配，导致我们无法去条件查询获取更多的数据。模糊查询就可以弥补这一点

1）包含

说明：如果要包含%无需转义，直接写即可。这个和SQL语句中的like关键字功能一致

使用filter方法完成这一功能

    stu = Test.objects.filter(name__startswith = "张")
    stu = Test.objects.filter(name__endswith="帆")
    stu = Test.objects.filter(name__contains = "嘉")
WHERE `db_student`.`name` LIKE BINARY "张%" LIMIT 21; args=("张%",)
WHERE `db_student`.`name` LIKE BINARY "%帆" LIMIT 21; args=("%帆",)
WHERE `db_student`.`name` LIKE BINARY "%嘉%" LIMIT 21; args=("%嘉%",)

2）isnull()

判断所选项是否为空

stu = Test.objects.filter(description__isnull = False)

3) 比较查询

gt 大于 (greater then)

gte 大于等于 (greater then equal)

lt 小于 (less then)

lte 小于等于 (less then equal)

stu = Test.objects.filter(id__gte = 7, id__lte = 12)

stu = Test.objects.filter(age__gt = 22).order_by("id")

上述的区域查询也可以通过另一个参数range完成

stu = Test.objects.filter(id__range = (7,12))  #这里都是闭区间

4）in()

表示一个或的关系，满足一个就会获取

stu = Test.objects.filter(id__in = [7,12])

5) 日期

stu = Test.objects.filter(create_time__year = 2020)
stu = Test.objects.filter(create_time__month = 11)

3. 高阶查询

1） F查询

之前的查询都是对象的属性与常量值比较，两个属性怎么比较呢？答：使用F对象，被定义在django.db.models中。

查询登记时间和更新时间不同的数据
stu = Test.objects.exclude(create_time = F("update_time"))

发现这两个数据不一样

2）Q查询

多个过滤器逐个调用表示逻辑与关系，同sql语句中where部分的and关键字。

与：&

或：｜

非：～

stu = Test.objects.filter(Q(id__gt = 10) | Q(age__gt = 20))  年龄大于20或者序号大于10
stu = Test.objects.filter(~Q(id__gt = 10) )  序号不大于10

3）聚合查询

使用aggregate()过滤器调用聚合函数。聚合函数包括：Avg 平均，Count 数量，Max 最大，Min 最小，Sum 求和，被定义在django.db.models中。

res = Test.objects.aggregate(Avg("age"))
>>>{"age__avg": 20.47}
原生SQL语句为：SELECT AVG(`db_student`.`age`) AS `age__avg` FROM `db_student`; args=();

如果我们想按照自己的需求来起名，也可以修改为：

res = Test.objects.aggregate(DIY_avg = Avg("age"))

查看最大的年龄和最小年龄

stu = Test.objects.aggregate(MAxage = Max("age"))
    stu = Test.objects.aggregate(minage=Min("age"))

4) 分组查询

QuerySet对象.annotate()
# annotate() 进行分组统计，按前面select 的字段进行 group by
# annotate() 返回值依然是 queryset对象，增加了分组统计后的键值对
模型对象.objects.values("id").annotate(course=Count("course__sid")).values("id","course")
# 查询指定模型， 按id分组 , 将course下的sid字段计数，返回结果是 name字段 和 course计数结果 

# SQL原生语句中分组之后可以使用having过滤，在django中并没有提供having对应的方法，但是可以使用filter对分组结果进行过滤
# 所以filter在annotate之前，表示where，在annotate之后代表having
# 同理，values在annotate之前，代表分组的字段，在annotate之后代表数据查询结果返回的字段

stu = Test.objects.values("sex").annotate(avg_age = Avg("age"))

5）原生SQl

执行原生SQL语句,也可以直接跳过模型,才通用原生pymysql.

 ret = Student.objects.raw("SELECT id,name,age FROM db_student")  # student 可以是任意一个模型
 # 这样执行获取的结果无法通过QuerySet进行操作读取,只能循环提取
stu = Test.objects.raw("select id,name,class from db_student where id > 6 and id < 13")
    print(stu)
    for item in stu:
        print(item,type(item))

4. 修改记录

# 1.基于模型类对象操作save
    stu = Test.objects.get(id = 12)
    print(stu.name, stu.age)
    stu.age = 22
    stu.save()

这种方法确实可以达到效果，但是根据sql语句来看，他会更新所有的数据，这样会导致效率很慢

UPDATE `db_student` SET `name` = "张嘉睿", `sex` = 1, `class` = 503, `age` = 22, `description` = "春去秋来，又一年。What did you get ?", `create_time` = "2020-11-20 10:00:00", `update_time` = "2020-12-20 10:00:00" WHERE `db_student`.`id` = 12; args=("张嘉睿", 1, 503, 22, "春去秋来，又一年。What did you get ?", "2020-11-20 10:00:00", "2020-12-20 10:00:00", 12); alias=default

# 2.queryset的update方法
Test.objects.filter(id = 7).update(age = 22, description = "我爱张嘉睿")
UPDATE `db_student` SET `age` = 22, `description` = "我爱张嘉睿" WHERE `db_student`.`id` = 7; args=(22, "我爱张嘉睿", 7); alias=default

这样sql语句的效率会很高

现在如果将选中的所有的人的年龄都家三岁，并且修改掉个性签名，这里就用到之前所说的F函数和Q函数

Test.objects.filter(~Q(id = 7) & ~Q(id = 12)).update(age = F("age")+3, description = "张嘉睿嫁给李艺帆")

5. 删除记录

# 1. 基于模型类删除
Test.objects.get(pk = 100).delete()
# 2. 基于queryset删除
Test.objects.filter(id = 99).delete()

创建关联模型

先创建好几张表

from django.db import models

# Create your models here.

class Clas(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32, verbose_name="班级名称")

class Course(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32, verbose_name="班级名称")

class Student(models.Model):

    sex_choices = (
        (0, "女"),
        (1, "男"),
        (2, "保密"),
    )
    name = models.CharField(max_length=32, unique=True, verbose_name="姓名")
    age = models.SmallIntegerField(verbose_name="年龄", default=18)  # 年龄
    sex = models.SmallIntegerField(choices=sex_choices)
    birthday = models.DateField()

    #建立一对多的关系: 在数据库中自动创建一个clas_id字段
    clas = models.ForeignKey(to="Clas", on_delete=models.CASCADE, db_constraint=False)

    #多对多的关系：
    stu_course = models.ManyToManyField("Course",db_table="DIY_stu_course")

    #一对一关系: 建立关联字段
    stu_detail = models.OneToOneField("StudentDetail", on_delete=models.CASCADE)


class StudentDetail(models.Model):
    tel = models.CharField(max_length=11)
    email = models.CharField(max_length=20)

一定记得要在setting文件同目录下的init文件里添加字段，不然就会报错

由于多对多关系会建立一个新的表，所以一共有5张表，

mysql> desc DIY_stu_course;
+------------+------------+------+-----+---------+----------------+
| Field      | Type       | Null | Key | Default | Extra          |
+------------+------------+------+-----+---------+----------------+
| id         | bigint(20) | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| student_id | bigint(20) | NO   | MUL | NULL    |                |
| course_id  | bigint(20) | NO   | MUL | NULL    |                |
+------------+------------+------+-----+---------+----------------+

mysql> desc regina_student;
+---------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field         | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+---------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id            | bigint(20)  | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name          | varchar(32) | NO   | UNI | NULL    |                |
| age           | smallint(6) | NO   |     | NULL    |                |
| sex           | smallint(6) | NO   |     | NULL    |                |
| birthday      | date        | NO   |     | NULL    |                |
| clas_id       | bigint(20)  | NO   | MUL | NULL    |                |
| stu_detail_id | bigint(20)  | NO   | UNI | NULL    |                |
+---------------+-------------+------+-----+---------+----------------+

关联添加

1）一对一和一对多

因为课程，班级都是独立的数据，所以可以简单手动创建，但是学生表需要关联添加

stu = Student.objects.create(name="regina",age=22,sex=0, birthday="2000-01-27", clas_id = 1, stu_detail_id=1)
    print(stu)
    print(stu.name)

    # stu.clas是一个模型类
    print(stu.clas)

    #所以想获取学生的班级信息直接调用stu.clas
    print(stu.clas.name)
>>>
Student object (1)
regina
Clas object (1)
python127

2）多对多关系

 # 多对多关联记录的增删改查
stu = Student.objects.create(name="ivanlee",age=22,sex=1, birthday="1999-07-17", clas_id = 1, stu_detail_id=2)
c1 = Course.objects.get(title="basketball")
c2 = Course.objects.get(title="math")
stu.stu_course.add(c1,c2)

stu2 = Student.objects.get(name="regina")
c3 = Course.objects.get(title="valleyball")
stu2.stu_course.add(c2,c3)

因为学生与课程是多对多的关系，所以一个学生可以选择多门课程，一个课程也可以被多名学生选中，因此c2可以被反复添加

多对多关系会单独生成一张表，我给他起了名字叫做DIY_Stu_course

其实添加方式也可以通过添加课程id值直接添加,或者是通过列表传参的方式

stu2.stu_course.add(4)
stu.stu_course.add(*[3,4])

删除

删除操作

stu = Student.objects.get(name="regina")
stu.stu_course.remove()

如果想要删除某个同学的全部选课，可以使用clear函数

stu.stu_course.clear()

如果想要清空并且重新选新的课，可以直接使用set函数，相当于set = clear + add

stu.stu_course.set(1,2)

查找

想要查询学生课程的名称使用all函数

stu = Student.objects.get(name="regina")
course = stu.stu_course.all()
print(course)

all函数所对应的sql语句为：

SELECT `regina_course`.`id`, `regina_course`.`title` FROM `regina_course` INNER JOIN `DIY_stu_course` ON (`regina_course`.`id` = `DIY_stu_course`.`course_id`) WHERE `DIY_stu_course`.`student_id` = 1 LIMIT 21;

关联查询

一对多

"""
    基于对象的关联查询（子查询）
    """
    # 查询学生的课程名称
    # 正向查询：通过学生表的关联属性去查到关联的表字段

    stu = Student.objects.get(name = "regina")
    print(stu.clas.name)

    # 反向查询方法1：查看某个班的学生有哪些
    # 要依赖一个表名的小写和_set的组合，表示这是一个集合的形式
    class_ = Clas.objects.get(name = "python127")
    name_ = class_.student_set.all()
    print(name_)  #<QuerySet [<Student: regina>, <Student: ivanlee>]

上述反向查询使用的名字是系统默认的命名方式，如果想要根据自己的要求写名字，需要修改models文件

最初就是在建立关系时使用的参数里没有添加related_name字段，现在设置为自己定义的可以直接进行查询

class_ = Clas.objects.get(name = "python127")
name_ = class_.DIY_studetlist.all()

一对一

# 一对一的关联查询
    stu = Student.objects.get(name="regina")
    print(stu.stu_detail.email)

    email_ = StudentDetail.objects.get(tel=155)
    print(email_.student.name)

这里的反向查询直接输入小写的原表明即可，因为这是一对一关系，只会搜索到一个对象，但同样可以使用related_name进行改写

多对多

# 多对多的关联查询
    stu = Student.objects.get(name="regina")
    print(stu.stu_course.all())

    course_name = Course.objects.get(title="math")
    ret = course_name.student_set.all()
    print(ret)

多对多的方式基本上和一对多一样

现在把数据库改一下

stu_course = models.ManyToManyField("Course",related_name="DIY_studentcourse",db_table="DIY_stu_course")

ret = course_name.DIY_studentcourse.all()
    print(ret.values("name","age"))

`join`查询

首先复习一下sql语句中的join用法

-- 查询学生的姓名和所在班级的名称

select regina_student.name, regina_clas.name from regina_student inner join regina_clas on regina_student.clas_id = regina_clas.id;

如果通过多对多关联表进行join

-- 查询学生的姓名和选修的课程

select * from regina_student left join DIY_stu_course Dsc on regina_student.id = Dsc.student_id;

这里面并没有出现课程的名称，所以继续连接另外一个表

select name, course_id, regina_course.title from regina_student left join DIY_stu_course on regina_student.id = DIY_stu_course.student_id inner join regina_course on regina_course.id = DIY_stu_course.course_id;

基于双下划线查询

# 正向查询
    ret1 = Student.objects.filter(age__gt=20).values("name" , "clas__name")
    print(ret1)
    # 反向查询
    ret2 = Clas.objects.filter(DIY_studetlist__age__gt=20).values("DIY_studetlist__name","name")
    print(ret2)
    
    
<QuerySet [{"name": "regina", "clas__name": "python127"}, {"name": "ivanlee", "clas__name": "python127"}]>
<QuerySet [{"DIY_studetlist__name": "regina", "name": "python127"}, {"DIY_studetlist__name": "ivanlee", "name": "python127"}]>

多对多
stu = Student.objects.filter(name = "regina").values("name","stu_course__title")
    print(stu)
<QuerySet [{"name": "regina", "stu_course__title": "valleyball"}, {"name": "regina", "stu_course__title": "history"}, {"name": "regina", "stu_course__title": "math"}]>

#查询选了数学的学生姓名
    cou = Course.objects.filter(title="math").values("DIY_studentcourse__name")
<QuerySet [{"DIY_studentcourse__name": "ivanlee"}, {"DIY_studentcourse__name": "regina"}]>

#查询所有学生的姓名和手机号
    stu = Student.objects.filter().values("name", "stu_detail__tel")
<QuerySet [{"name": "regina", "stu_detail__tel": "155"}, {"name": "ivanlee", "stu_detail__tel": "1888"}]>

这些都是有相关联的表都查询，如果两个表之间没有直接关系，就需要借助一个中间表进行联系

#查询手机号为110的学生姓名以及班级名称
    stu = StudentDetail.objects.filter(tel="155").values("student__name","student__clas__name")
<QuerySet [{"student__name": "regina", "student__clas__name": "python127"}]>

-------或者---------
stu = Student.objects.filter(stu_detail__tel="155").values("name","clas__name")

以下就是如果碰到关联查询并且还需要分组：

-- 查询每个班的人数
select regina_clas.name, count(*) as "人数" from regina_student inner join regina_clas on clas_id = regina_clas.id group by regina_clas.name;

select regina_clas.name, count(regina_student.name) as "人数" from regina_clas left join regina_student on clas_id = regina_clas.id group by regina_clas.name;

换成ORM模型里的语言：

num = Clas.objects.values("name").annotate(人数 = Count("DIY_studetlist__name"))

<QuerySet [{"name": "python127", "人数": 2}, {"name": "java717", "人数": 0}, {"name": "php1221", "人数": 0}, {"name": "C++1999", "人数": 0}]>

# 查询每一个学生的姓名和选的课程数目
    num = Student.objects.values("name").annotate(数目 = Count("stu_course__title"))
  
<QuerySet [{"name": "ivanlee", "数目": 4}, {"name": "regina", "数目": 3}]>

# 查询每一个学生的姓名，年龄和选的课程数目
num = Student.objects.values("name","age").annotate(数目 = Count("stu_course__title"))
  ----优化后-----
num = Student.objects.all().annotate(no = Count("stu_course__title")) #打印num并不会生成数量，但是回会有新的属性值no
print(num.values("name","age","no"))
  
<QuerySet [{"name": "ivanlee", "age": 22, "no": 4}, {"name": "regina", "age": 22, "no": 3}]>

# 每一个课程名称以及选修学生的个数
    num = Course.objects.all().annotate(人数 = Count("DIY_studentcourse__name"))
    print(num.values("title","人数"))
    
<QuerySet [{"title": "basketball", "人数": 1}, {"title": "valleyball", "人数": 1}, {"title": "computer", "人数": 1}, {"title": "history", "人数": 2}, {"title": "math", "人数": 2}]>

# 查询选修课程个数大于1的学生姓名和手机号和课程个数 (sql中的having关键字)

    num = Student.objects.all().annotate(sum = Count("stu_course__title")).filter(sum__gt = 1)
    print(num.values("name","stu_detail__tel","sum"))
    
SELECT `regina_student`.`name`, `regina_studentdetail`.`tel`, COUNT(`regina_course`.`title`) AS `sum` FROM `regina_student` LEFT OUTER JOIN `DIY_stu_course` ON (`regina_student`.`id` = `DIY_stu_course`.`student_id`) LEFT OUTER JOIN `regina_course` ON (`DIY_stu_course`.`course_id` = `regina_course`.`id`) INNER JOIN `regina_studentdetail` ON (`regina_student`.`stu_detail_id` = `regina_studentdetail`.`id`) GROUP BY `regina_student`.`id`, `regina_studentdetail`.`tel` HAVING COUNT(`regina_course`.`title`) > 1 ORDER BY NULL LIMIT 21; args=(1,)

<QuerySet [{"name": "regina", "stu_detail__tel": "155", "sum": 3}, {"name": "ivanlee", "stu_detail__tel": "1888", "sum": 4}]>

还可以根据数据进行排序

# 查询选修课程个数大于1的学生姓名和课程个数,并按照课程数排序

    num = Student.objects.all().annotate(sum = Count("stu_course__title")).order_by("sum")
    print(num.values("name","sum"))
    
<QuerySet [{"name": "regina", "sum": 3}, {"name": "ivanlee", "sum": 4}]>

按照首字母排序也可以

num = Student.objects.all().annotate(sum = Count("stu_course__title")).order_by("name")
    print(num.values("name","sum"))
 
<QuerySet [{"name": "ivanlee", "sum": 4}, {"name": "regina", "sum": 3}]>

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