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（一）查询
1 、基本查询（等于、大于、包含字符、日期、字段比较、逻辑）
2 、关联查询（即为join查询）（一对多、多对多、一对一）
3 、聚合查询（统计查询）
（二）关联对象（已知A表的一条记录，查B表的一条或多条记录）
1 、已知一本图书，查询书中所有的英雄
2 、已知一个英雄，查询图书
3 、自关联
 
 
（一）查询
实现sql中where的功能，调用过滤器filter()、exclude()、get()，下面以filter()为例
属性名称和比较运算符间使用两个下划线（双下划线），所以属性名不能包括多个下划线
属性名称__比较运算符=值
注意：没有“__运算符”部分，表示等于。
 
1 、基本查询（等于、大于、包含字符、日期、字段比较、逻辑）
 
    list=BookInfo.books.filter(id__exact=3)
    list=BookInfo.books.filter(id=3)
    list=BookInfo.books.filter(id__lte=3)
    list=BookInfo.books.filter(id__in=[1,3,5])  # 查询编号为1或3或5的图书
 
    list=BookInfo.books.filter(btitle__contains="传")  # 查询书名包含‘传’的图书
    list=BookInfo.books.filter(btitle__endswith="部")  # 查询书名以‘部’结尾的图书
    list=BookInfo.books.filter(btitle__isnull=False)  # 查询书名不为空的图书
 
    list=BookInfo.books.filter(bpub_date__year=1980)  # 查询1980年发表的图书
    list=BookInfo.books.filter(bpub_date__gt=date(1990,1,1))
 
    list=BookInfo.books.filter(bread__gte=F("bcommet"))  #  两个字段比较
 
    list=BookInfo.books.filter(Q(bread__gt=20) & Q(id__gte=3))  # 逻辑与
    list=BookInfo.books.filter(bread__gt=20,id__gte=3)
    list=BookInfo.books.filter(bread__gt=20).filter(id__gte=3)
 
    list=BookInfo.books.filter(Q(bread__gt=20) | Q(id__gte=3))  # 逻辑或
    list=BookInfo.books.filter(~Q(id__gte=3))  # 逻辑非
 
2 、关联查询（即为join查询）（一对多、多对多、一对一）
（1）理解
关联查询：就是join查询
类似sql中的inner join。
如果不加__gte、__contains等运算，就是等于运算，此时就完全和inner join效果相同。
如果有__gte、__contains等运算，就属于inner join的子集。
前提是建立外键，使表相互关联。
 
（2）关联的变化
以1：N的关系举例：
如，在N端建立外键属性hbook
# 英雄模型类
class HeroInfo(models.Model):
    hbook=models.ForeignKey('BookInfo')
此时，会有以下变化：
 
1）类层面：
在1端，类层面会生成N端的对象heroinfo：
# 查询图书，要求图书中英雄的描述包含‘八’
list=BookInfo.books.filter(heroinfo__hcontent__contains='八')
 
在N端，类层面已定义1端的对象hbook（就是N端的外键属性hbook）。同时N端的mysql表中生成hbook_id字段。
# 查询书名为“天龙八部”的所有英雄
list=HeroInfo.objects.filter(hbook__btitle='天龙八部')
 
 
2）对象层面：
在1端，对象层面会生成heroinfo_set属性，表示某一本书中的所有英雄。
如：查找某本书中的所有英雄。
book.heroinfo_set.all()
 
 
在N端，对象层面hbook属性（就是N端的外键属性hbook），表示某个英雄对应的图书对象。
如：已知某个英雄对象，找到对应书的书名：
hero.hbook.htitle
 
小结：外键引发了4件事
外键所在N端：
对其本身而言，hbook表示1端的一个图书对象book
对N端而言，mysql表中产生了hbook_id字段
 
在1端：
多了heroinfo属性，用于类
多了heroinfo_set属性，用于对象
 
 
拓展：关系型数据库的关系包括三种类型：
ForeignKey：一对多，将字段定义在多的一端中。
ManyToManyField：多对多，将字段定义在两端中。
OneToOneField：一对一，将字段定义在任意一端中。
 
3 、聚合查询（统计查询）
使用aggregate()过滤器调用聚合函数
聚合函数包括：Avg，Count，Max，Min，Sum，被定义在django.db.models中
 
    # 查询图书的总阅读量
    list_sum=BookInfo.books.aggregate(Sum('bread'))
 
    # 查询图书总数   使用count时一般不使用aggregate()过滤器
    # list_count=BookInfo.books.aggregate(Count('id'))
    list_count=BookInfo.books.count()
 
使用大写的聚合函数查询，得到的结果是一个字段，如{'bread__sum':12}。
字典的键名为：被查字段名+双下划线+小写聚合函数名。如下图：
（二）关联对象（已知A表的一条记录，查B表的一条或多条记录）
关联对象的查询前提是，必须用外键建立关系如1：N、N:N、1：1
 1、已知一本图书，查询书中所有的英雄
    # 图书和英雄为1：N的关系，关系字段定义在了英雄类中
    # django会为图书类生成一个属性heroinfo_set
    # 查询编号为1的图书
    book=BookInfo.books.get(pk=1)
    # 获得book图书的所有英雄
    bookhero=book.heroinfo_set.all()
 
2 、已知一个英雄，查询图书
    # 获得编号为1的英雄
    hero=HeroInfo.objects.get(pk=1)
    # 获得hero英雄出自的图书
    bookout=hero.hbook
    # print(bookout.btitle)
 
3 、自关联
对于地区信息、分类信息等数据，表结构非常类似，每个表的数据量十分有限，为了充分利用数据表的大量数据存储功能，可以可以设计成一张表，内部的关系字段指向本表的主键，这就是自关联的表结构。
 
（1）定义自关联的模型类   models.py中
# 地区模型类  存储省 市 区县
class AreaInfo(models.Model):
    atitle=models.CharField(max_length=30)
    # 关系属性使用self指向本类，要求null和blank允许为空，因为一级数据是没有父级的
    aParent=models.ForeignKey("self",null=True,blank=True)
 
（2）定义查询视图   views.py中
# 查询广州信息
def area(request):
    area=AreaInfo.objects.get(atitle="广州市")
    return render(request,'booktest/area.html',{'area':area})
 
（3）定义模板    html文件中
模板中的数据操作，完全是面向对象的思想。
<html>
<head>
    <title>地区</title>
</head>
<body>
当前地区：{{ area.atitle }}
<hr/>
上级地区：{{ area.aParent.atitle }}
<hr/>
下级地区：
<ul>
    {% for a in area.areainfo_set.all %}
    <li>{{ a.atitle }}</li>
    {% endfor %}
</ul>
</body>
</html>
 
（三）对模型类、模型实例、外键自动添加字段的理解
模型类，相当于一张表（BookInfo类对应bookinfo表、HeroInfo对应heroinfo表）
模型实例、模型对象，相当于表中的一条记录（又称对象）（book、hero）
外键自动添加字段（属性、也称成员），如因为外键hbook字段（属性）调用外键方法，导致在另一张表BookInfo中生成类成员heroinfo（供表用）、对象成员heroinfo_set（供一条记录用）
 

 
在视图（views.py）中体会使用：
 

 

在模板（*.html）中体会使用：
 
 
 
 
 

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