Django框架08 /聚合查询、分组、F/Q查询、原生sql相关、分页查询
1. 聚合查询
aggregate(*args, **kwargs)
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。
代码示例:
# 计算所有图书的平均价格
>>> from django.db.models import Avg
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
# 结果:
{'price__avg': 34.35}
>>> Book.objects.all().aggregate(a=Avg('price')) # 或者给它起名字:aggretate(a=Avg('price'))
# 结果:
{'a': 34.35}
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
# 结果:
{'average_price': 34.35}
如果希望生成不止一个聚合,可以向aggregate()子句中添加另一个参数。
例如: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'))
# count('id'),count(1)也可以统计个数
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
2. 分组
annotate
代码示例:
models.Publish.objects.annotate(avg_price=Avg('book__price')).values('avg_price')
# objects后面不写values默认是以id为依据分组
models.Book.objects.values('publish_id').annotate(avg_price=Avg('price'))
# objects后面写values,以values里边的字段为依据进行分组
# 结果:
# {'pulish_id':1,'avg_price':11.11}
# 分组后排序:
Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
注意:annotate里面必须写个聚合函数,不然没有意义,并且必须有个别名=,别名随便写,但是必须有,用哪个字段分组,values里面就写哪个字段,annotate其实就是对分组结果的统计,统计你需要什么。
3. F查询和Q查询
F查询 /针对自己单表中字段的比较和处理
from django.db.models import F
models.Book.objects.filter(good__gt=F('comment'))
models.Book.objects.all().update(price=F('price')+100)
Q查询 /与& 或| 非~/针对多个条件的或与非进行查询
from django.db.models import Q
filter(Q(xx=11)|Q(ss=22)&Q(oo=33))
filter(Q(Q(xx=11)|Q(ss=22))&Q(oo=33)) # &优先级高,先执行后面的&运算,再执行前面的|运算
filter(Q(Q(xx=11)|Q(ss=22))&Q(oo=33),name='dd') # 逗号(,)隔开的话,优先级是先执行完前面的或(|),再执行逗号(,)后面的and关系
4. orm执行原生sql
方式一:只能对本表进行原生sql操作
models.Publish.objects.raw('原生sql')
# <RawQuerySet: select * from app01_publish;>
# 代码示例:
def test(request):
ret = models.Publish.objects.raw('select * from app01_publish;')
for i in ret:
print(i)
return HttpResponse('Test is completed')
方式二:对所有的表都可以进行原生sql操作
from django.db import connection
cursor = connection.cursor()
cursor.execute(sql,[arg,]) # [arg,] -- 参数
cursor.fetchall()
# 代码示例:
from django.db import connection
cursor = connection.cursor()
cursor.execute('select * from app01_publish;')
print(cursor.fetchall())
return HttpResponse('Test is completed')
5. 展示orm转换成原生sql语句
显示orm语句转换成的原生sql语句
models.Book.objects.filter(good__gt=F('comment')*2)
from django.db import connection
print(connection.queries)
6. 设置 sql_mode
1.查看当前会话的sql_mode:
select @@sql_mode
2.设置当前会话的sql_mode:
set @@sql_mode = 'only_full_group_by';
3.设置全局会话的sql_mode:
set global sql_mode = 'only_full_group_by';
4.在配置文件中修改
7. orm查询示例
代码示例:
def test(request):
from django.db.models import Max,Avg,Q
# 1 查询每个作者的姓名以及出版的书的最高价格
ret = models.Author.objects.annotate(max_price=Max('book__price')).values('name','max_price')
print(ret)
# 2 查询作者id大于2作者的姓名以及出版的书的最高价格
ret = models.Author.objects.filter(id__gt=2).annotate(max_price=Max('book__price')).values('name','max_price')
print(ret)
# 3 查询作者id大于2或者作者年龄大于等于20岁的女作者的姓名以及出版的书的最高价格
ret = models.Author.objects.filter(Q(id__gt=2)|Q(age__gte=20),sex='female').annotate(max_price=Max('book__price')).values('name','max_price')
print(ret)
# 4 查询每个作者出版的书的最高价格的平均值
ret = models.Author.objects.annotate(max_price=Max('book__price')).aggregate(Avg('max_price'))
print(ret)
# 5 每个作者出版的所有书的最高价格以及最高价格的那本书的名称(orm查询会有问题)
ret = models.Author.objects.annotate(a=Max('book__price')).values('a','book__title')
print(ret)
# 分组后取到的书名只有一个,取的都是每组的第一个
# 原生sql查询
# select * from
# (select app01_author.id, app01_book.title, app01_book.price from app01_author
# inner join app01_book_authors on app01_author.id=app01_book_authors.author_id
# inner join app01_book on app01_book_authors.book_id=app01_book.id order by app01_book.price)
# as t1 group by t1.id;
return HttpResponse('Test is completed')
# 注意点:
# 1.as t1 是将查出来的一张虚拟表合并成一张表,里边有重复的字段合不成一张表(同一张表不能出现重复的字段),应该select出需要的字段,再合并成一张表
# 2.分组是对新合成的t1表进行分组
8. 分页查询优化
page = 1 # 页数
page_num = 10 # 每页数量
# 开始点
startPos = (page - 1) * page_num
# 结束点
endPos = startPos + page_num
# 根据开始点和结束点先查询所需要的数据
question_set = Question.objects.filter(**filters).order_by('-id')[startPos:endPos]