django这些查询技巧你会了吗?

Author:闫玉良

任何不考虑后果的查询都是耍流氓!

更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』

关联查询优化,只会进行一次查询,然后缓存结果。平时其他方法都是惰性查询,当每次取值时都会查询一次数据库。

建议:所有关联查询使用此方法。

假设有两张表,一张表是书籍,一张表是英雄人物:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
from django.db import models


# 书籍表
class BookInfo(models.Model):
btitle = models.CharField(max_length=20, verbose_name='名称')

class Meta:
db_table = 'tb_books'


# 英雄表
class HeroInfo(models.Model):
GENDER_CHOICES = (
(0, 'male'),
(1, 'female')
)
hname = models.CharField(max_length=20, verbose_name='名称')
hgender = models.SmallIntegerField(choices=GENDER_CHOICES, default=0, verbose_name='性别')
hbook = models.ForeignKey(BookInfo, on_delete=models.CASCADE, verbose_name='图书')

class Meta:
db_table = 'tb_heros'

现在要查询所有的英雄以及他们所在的书籍名称:

1
2
3
4
5
heros = HeroInfo.objects.select_related('hbook').all()
# 查询之后构造一个字典
heros_dict = {}
for hero in heros:
heros_dict[hero.hname] = hero.hbook.btitle # 关联查询后,直接使用.取值即可,不会再进行数据库查询

1.如上 select_related 中的参数 hbook 为外键名称,它会将所关联的表中所有信息都查询出来。

2.如果书籍表 BookInfo 中还有外键,我们还想再关联查询那张表的信息,可以用如下的方式:hbook__外键名称,外键和外键之间用双下划线连接。如果有三层关系可以:外键名称__外键名称__外键名称,以此类推,快乐就完事儿了。

3.select_related 中还可以通过参数 depth 指定查询的深度。比如示例中可以改为:select_related(depth=1),它的意思就是往下查询一层。如果书籍表中还有外键,我们都想查询出来,可以:select_related(depth=2),以此类推。

4.示例中的方式是指定查询的外键,只查询了英雄类中所关联的图书。如果英雄类中有好几个外键,我们都想关联查询,参数 depth 的优势就凸显出来了,不需要详细写出每一个外键的名称。

最后的结果形如:

1
2
3
4
5
{
'迪迦': '迪迦奥特曼',
'武松': '水浒传',
...
}

2.values_list

取出指定字段,组成列表

比如我需要一个所有英雄名称的列表:['迪迦', '武松'...]。你可能想到的方法是查询出所有的英雄信息,然后遍历每个对象,将对象的名称放到指定的列表中,完成需求。使用 values_list 可以一步到位:

1
list(HeroInfo.objects.values_list('hname', flat=True))

2.1 详解

1.values_list 中第一个参数填写的是要查询的字段名称,此处为 hname ;第二个参数 flat 设置为 True 是为了不以元祖的形式展示,而是直接将值取出来,形如:

1
2
3
<QuerySet ['迪迦', '武松'...]>
# 不设置 flat 结果如下
<QuerySet [('迪迦',), ('武松',)...]>

2.有人会问:为什么外面要使用 list 方法呢?如上示例,查询结果是一个 QuerySet 对象,为了使用方便,一般根据需要转换为 python 的列表。

3.annotate

聚合函数

需求:统计出英雄表中男女的数量,显示聚合结果。

1
2
3
from django.db.models import Count

HeroInfo.objects.values('hgender').annotate(number=Count('hgender'))

3.1 详解

1.上方的意思是根据字段 hgender 进行分组,然后统计每组的人数,人数一列起名为 number

2.查询结果如下:

1
<QuerySet [{'hgender': 0, 'number': 10}, {'hgender': 1, 'number': 3}]>

3.可以看出英雄表中男性(0)为 10 人;女性(1)为 3 人。

4.注意valuesannotate 的顺序一定要特别关注!示例中的顺序代表根据性别分组显示聚合结果,但是反过来后就变成了先根据 hgender 统计数量,最后只取字段 hgender 的值。

也许你会想示例中既然 annotate 可以统计数量,那么直接使用去掉 values 不是好了?不对!它是统计了数量,但只是为查询的每行记录赋予了一个新字段 number ,并没有聚合结果,不如示例中那样清晰,哪个性别有几个,展示的明明白白。

更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』

打赏
  • 版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 Apache License 2.0 许可协议。转载请注明出处!
  • 页面访问量: 独立访客访问数:
  • 更多精彩文章请关注微信公众号『全栈技术精选』,id 为『Pythonnote』

请我喝杯咖啡吧~

支付宝
微信