Django-ORM之聚合和分组查询、F和Q查询、事务

聚合查询

聚合对查询的结果进行一步的计算加工。

aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，他的作用是，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。

用到的内置函数：

 from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count

【示例】

 # 查询价格最高的书和价格最低的书

 ret = models.Book.objects.all().aggregate(h=Max('price'),l=Min('price'))

 

 # 查询书的平均价格

 ret = models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))

分组查询

使用annotate()表示注释的意思，提供的是额外的信息，在QuerySet对象中新加了一个键值对

【示例一】

 # 查找每本书对应的作者的数量

 ret = models.Book.objects.annotate(count=Count('author')).values()

 for i in ret:

    print(i)

 # 输出

 {'id': 1, 'title': 'GO语言初级', 'price': Decimal('12.90'),'publisher_id': 1, 'count': 2}

 {'id': 2, 'title': 'Go开发',  'price': Decimal('9.99'), 'publisher_id': 1, 'count': 2}

 {'id': 3, 'title': 'python初级编程',  'price': Decimal('39.99'), 'publisher_id': 2, 'count': 1}

 {'id': 4, 'title': 'python高级编程',  'price': Decimal('0.99'), 'publisher_id': 4, 'count': 1}

 {'id': 6, 'title': 'python进阶', 'price': Decimal('99.90'),'publisher_id': 2, 'count': 1}

 

 # 给每一个对象添加了一个自定义的count键值对

【示例二】

 # 统计出每个出版社的最便宜的书的价格

 # 方法一：

 ret = models.Book.objects.values('publisher_id').annotate(m=(Min('price')))

 # 输出

 <QuerySet [{'publisher_id': 1, 'm': Decimal('9.99')}, {'publisher_id': 2, 'm': Decimal('39.99')}, {'publisher_id': 4, 'm': Decimal('0.99')}]>

 

 # 方法二：

 ret = models.Publisher.objects.values('id').annotate(m=(Min("book__price")))

 # 输出

 <QuerySet [{'id': 1, 'm': Decimal('9.99')}, {'id': 2, 'm': Decimal('39.99')}, {'id': 4, 'm': Decimal('0.99')}, {'id': 3, 'm': None}]>

 

 # 区别在于，方法一以Book表为准进行查询，查询的出版社都是本表出现的；方法二以Publisher表为准如果出版社没有出版图书，则会添加一个none

【示例三】

 # 统计不止一个作者的图书

 ret = models.Book.objects.values("title").annotate(c=Count("author")).filter(c__gt=1)

 

 # 查询各个作者出的书的总价格

 ret = models.Author.objects.values("name").annotate(s=Sum("book__price"))

F查询

Django 提供 F() 来做两个字段的值的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。

【示例一：进行查询】

# 查询销量大于库存的图书

 ret = models.Book.objects.filter(sale__gt=F('left'))

【示例二：进行数据更新】

 # 将每本书的库存改成销售数量的两倍

 ret = mode

 ret = models.Book.objects.update(left=F("sale")*2)

Q查询

filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行AND 运算。如果你需要执行更复杂的查询（例如OR语句），你可以使用Q对象。

【示例一】

 # 查询ID大于4或者小于2的图书

 ret = models.Book.objects.filter(Q(id__gt=4)|Q(id__lt=2))

可以组合& 和| 操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q 对象。同时，Q 对象可以使用~ 操作符取反，这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询。

# 查询2018年出版的价格超过30元的图书

 ret = models.Book.objects.filter(Q(publish_date__year=2018)&Q(price__gt=30))

事务

与数据库中的事务同概念，是一系列的操作的集合，操作具有原子性，事务的操作要么全部，要么全部不成功，失败后具有回滚特性。

 try:

    with transaction.atomic():

        # orm

        book1 = models.Book.objects.get(pk=1)

        book2 = models.Book.objects.get(pk=2)

        book1.num -= 50

        book1.save()

        int('ssss')

        book2.num += 50

        book2.save()

 

 except Exception as e:

    print(e)

 # 为什么try要放在with的外面，是为了模拟事务回滚的特性，如果放在with内部的话，错误发生之前的操作如果保存了就会生效，就违反了事务的原子性。