Django之model联表:一对多、跨表操作，联表查询

表结构概述

model.py :

class Something(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=32)

class UserType(models.Model):
    caption = models.CharField(max_length=32)
    s = models.ForeignKey('Something')
　　#这个s不是字段名，字段名是something_id,这里的s作用是查询的时候用：row.s.id或row.s.name

# 超级管理员，普通用户，游客，黑河
class UserInfo(models.Model):
    user = models.CharField(max_length=32)
    pwd = models.CharField(max_length=32)
    user_type = models.ForeignKey('UserType')
    # user_type_id

关系:

• something --> usertype 一对多
• usertype --> userinfo 一对多

表单中的数据:

something:

id	name
1	something1
2	something2

usertype:

id	caption	something_id
1	超级管理员	1
2	普通管理员	1
3	黑客	2

userinfo:

id	user	pwd	usertype_id
1	alex	123	1
2	eric	123	2

简要说明

Django中:

1. 某表中foreignkey关联另一张表后,会自动在本表单中创建一个名称为另一张表的列:xxx_id
2. 一对多创建时,foreignkey需要使用在一对多中的多的表单中

查询

userinfo_obj = UserInfo.objects.all()

结果为一个类的列表,类似:[UserInfo对象,UserInfo对象,]

以上语句会得到的数据为一个元素为查询目标表单对象的列表,所以例子中的userinfo_obj为一个queryset对象我们可以通过`print(userinfo_obj.query)来查看SQL语句.

取值

比较简单:

id = userinfo_obj[0].user.id
user = userinfo_obj[0].user.user
pwd = userinfo_obj[0].user.pwd
...

values与vlue_list

queryset = UserInfo.objects.all().values('user')
结果:
[｛‘user’: 'alex'｝,｛‘user’: 'eirc'｝]

=================================

queryset = UserInfo.objects.all().value_list('user')
结果:
[（'alex'）,（'eirc'）]

查询中:

• 使用values('列名称'),结果为字典组成的列表
• 使用value_list('列名称'),结果为元组组成的列表

所以,未来操作中,我们可以使用这两个方便的东西来遍历字典取值还是使用元组取值

一对多操作

创建数据

一般我们是来这么做的:

UserInfo.objects.create(user='cc','pwd' = '123'，user_type=UserType.objects.get(id=2))

很麻烦吧,其实是两步操作了,但因为建表时有了user_type_id,所以我们可以这么搞:

UserInfo.objects.create(user='cc','pwd'='123',user_type_id=2)

很简单吧...

数据查询

单表查询:

UserInfo.objects.filter(user='alex')

反向查询

需求:查询所有用户类型等于 普通用户 的所有用户名和密码

两步操作:

uid = UserType.objects.filter(caption='普通用户') 
userinfo_obj = UserInfo.objects.filter(user_type_id=uid)

两步操作很简单,那就引出了神奇的双下划线:__

queryset = UserInfo.objcets.filter(user_type__caption='普通用户')

###结果
[UserInfo对象,UserInfo对象,UserInfo对象,]
row = queryset[0] #取到一个元素
user = row.user
password = row.pwd #取到具体信息
row.user_type.id
row.user_type.caption

总结下:

• 一对多中,正下查询使用foreignkey 的 _id 查询:row.外键字段.外键表的字段
• 一对多中反向查询,首先还是在在一对多中的多的表单中查询,可以使用__连接相关表中的列名去查询:row__

其实感觉__有点像关系连线的意思

queryset = UserInfo.objects.filter(user_type__caption='普通用户').values('user','pwd','user_type__caption')  

####结果 [{'user':'alex','pwd':'123','user_type__caption':'普通用户'}{'user':'eric','pwd':'123','user_type__caption':'普通用户'}]

三张表跨表操作

跟上面一样,直接用__即可

queryset = UserInfo.objects.filter(user_type__s__name='xxx')

进阶操作

获取个数:

UserInfo.objects.filter(name = 'alex').count()

大于小于,还是使用双下划线__

UserInfo.objects.filter(id__gt=2)#获取ID大于2的数据 
UserInfo.objects.filter(id__lt=5)#获取ID小余5的数据 
UserInfo.objects.filter(id__gt=2,id__lt=5)  #获取ID大于2小于5的数据

in:

UserInfo.objects.filter(id__in=[11,22,33])  #获取id等于11、22、33的数据 
UserInfo.objects.exclude(id__in=[11,22,33]) #not in

contains(包含):

UserInfo.objects.filter(name__contains="ven")   #获取name列中包含'ven'的数据 
UserInfo.objects.filter(name__icontains="Ven")  #获取name列中包含'ven'的数据,对大小写不敏感  
UserInfo.objects.exclude(name__icontains="ven") #不包含

range:

UserInfo.objects.filter(id__range=[1,10])   #范围,between and ,获取id在1到10范围中的数据

联表查询

用原生代码联表：

from django.db import connection
cursor = connection.cursor()
sql = "select sum(d.count) from t_script_detail_desc as d left join t_scripts as s on d.script_id = s.script_id where d.create_time ='%s' and s.script_area = %s" %(one,self.area)
cursor.execute(sql)
num=cursor.fetchall()

有做外键关联的：

ShareScripts.objects.filter(share_obj__script_area=self.area,share_time__range=[starttime,stoptime]).count()

没有外键关联的联表，用extra：

#2个表关联
num=OperationTask.objects.filter(task_create_time__range=[starttime,stoptime],task_area=x).extra(select={'temp_type_id':'temp_type_id'},tables=['t_operation_templet'], where=['task_temp_id = temp_id']).values('temp_type_id').annotate(c=Count('task_id')).values('temp_type_id','c')

  count = ScriptsDetailDesc.objects.extra(select={'script_id': 'script_id'}, tables=['t_scripts'],where=['t_script_detail_desc.script_id = t_scripts.script_id']).aggregate(Sum('count'))

#3个表关联
result=OperationTask.objects.filter(task_create_time__range=[starttime,stoptime]).extra(select={'temp_type_id':'temp_type_id','name':'oper_type_name'},tables=['t_operation_templet','t_operation_types'], where=['task_temp_id = temp_id','temp_type_id = t_operation_types.id']).values('temp_type_id').annotate(c=Count('task_id')).values('name','c')

没有外键关联的联表，用extra 条件搜索：

num = ScriptsDetailDesc.objects.filter(create_time=one).extra(
                    tables=['t_scripts'],
                    where=['t_script_detail_desc.script_id = t_scripts.script_id','script_area =%s'],params = [self.area]).aggregate(Sum('count'))
num = ScriptsDetail.objects.filter(update_time__startswith=one).extra(
                    tables=['t_scripts'],
                    where=['t_script_detail.script_id = t_scripts.script_id','t_scripts.script_area =%s'],params = [self.area]).count()

部分参考：https://www.cnblogs.com/ccorz/p/5864470.html