django这些查询技巧你会了吗?
❝小闫分享:不知你是否发现,当你越害怕发生一件事时,它往往真的会发生,这就是墨菲定律。墨菲定律本质是凡是可能出错的事有很大几率会出错。
❞
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』
1.select_related
❝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:
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:
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。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
最后的结果形如:
{
'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:
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:
'迪迦',
'武松'...]>
# 不设置 flat 结果如下
'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。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
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:
'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」:values
和 annotate
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』
排版:小闫
图片素材:小闫
文案:小闫
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