那么接下来就会如我们看到这般：
|
1
2
3
4
|
# 查询 明教出版社出版过的所有书籍publish=Publish.objects.get(name="明教出版社")book_list=publish.book_list.all() # 与明教出版社关联的所有书籍对象集合 |
5、基于双下划线的跨表查询
Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系，它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的model 为止。
''' 正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表 '''
1、一对多查询
# 练习: 查询明教出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多) # 正向查询 按字段:publish queryResult=Book.objects.filter(publish__name="明教出版社").values_list("title","price") # 反向查询 按表名:book queryResult=Publish.objects.filter(name="明教出版社").values_list("book__title","book__price")
2、多对多查询
# 练习: 查询令狐冲出过的所有书籍的名字(多对多) # 正向查询 按字段:authors: queryResult=Book.objects.filter(authors__name="令狐冲").values_list("title") # 反向查询 按表名:book queryResult=Author.objects.filter(name="令狐冲").values_list("book__title","book__price")
3、一对一查询
# 查询令狐冲的手机号 # 正向查询 ret=Author.objects.filter(name="令狐冲").values("au_detail__tel") # 反向查询 ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="令狐冲").values("tel")
4、进阶练习(连续跨表)
# 练习: 查询明教出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名 # 正向查询 queryResult=Book.objects.filter(publish__name="明教出版社").values_list("title","authors__name") # 反向查询 queryResult=Publish.objects.filter(name="明教出版社").values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name") # 练习: 手机号以132开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称 # 方式1: queryResult=Book.objects.filter(authors__au_detail__tel__startswith="132").values_list("title","publish__name") # 方式2: ret=Author.objects.filter(au_detail__tel__startswith="132").values("book__title","book__publish__name")
6、聚合查询和分组查询
1、聚合查询aggregate
我们先通过一个例子来感受一下吧。
|
1
2
3
|
# 计算所有图书的平均价格books = models.Book.objects.aggregate(Avg("price"))books = models.Book.objects.aggregate(avg_price=Avg("price")) # 指定字典的key为avg_price |
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，可以向聚合子句指定它（如上例）。
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：
|
1
2
3
4
|
from django.db.models import Avg, Max, Min# 计算所有图书的平均价格、最贵价格和最便宜价格books = models.Book.objects.aggregate(Avg("price"), Max("price"), Min("price")) |
2、分组查询annotate
在讲之前，我们先回忆一下，我们之前学过的SQL语句，该如何查询。咱们对比一下ORM代码，来加深理解。
先来单表的练练手：
表结构为：
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)
准备数据：
INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('1', '令狐冲', '24', '6000.00', '销售部', '河南'); INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('2', '任盈盈', '18', '8000.00', '关公部', '广东'); INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('3', '任我行', '56', '10000.00', '销售部', '广东'); INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('4', '岳灵珊', '19', '6000.00', '关公部', '河南'); INSERT INTO `bkm`.`app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('5', '小龙女', '20', '8000.00', '关公部', '河北');
查询操作：
# 查询每一个部门名称以及对应的员工数 SQL: select dep, count(1) from emp group by dep; ORM: models.Emp.objects.values('dep').annotate(c=Count('id')) # 查询每一个部门名称以及对应的员工的平均工资 SQL： select dep, avg(salary) from app01_emp GROUP BY dep; ORM: models.Emp.objects.values('dep').annotate(a=Avg('salary'))
好了，接下来。我们在玩一下多表的分组查询。
表结构为：
