django的多表操作
1.使用场景
在实际生产过程多，我们面对的数据纷繁复杂，此时就需要良好的数据结构设计，多表之间的约束关系为我们提供了数据管理以及查询的便利。在MYsql中我们利用外键（foreign key）来实现这样的约束关系，在django中我们通过调用相应的API来实现这样的功能。
2.创建模型
实例：我们来假定下面这些概念，字段和关系
- 作者模型：一个作者有姓名和年龄。作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）
- 出版商模型：出版商有名称，所在城市以及email。
- 书籍模型： 书籍有书名和出版日期，一本书可能会有多个作者，一个作者也可以写多本书，所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);
- 一本书只应该由一个出版商出版，所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。
模型建立的代码（module）如下：
1 from django.db import models 2 # Create your models here. 3 4 class Author(models.Model): 5 nid = models.AutoField(primary_key=True) 6 name=models.CharField( max_length=32) 7 age=models.IntegerField() 8 9 # 与AuthorDetail建立一对一的关系 10 authorDetail=models.OneToOneField(to="AuthorDetail",on_delete=models.CASCADE) 11 12 class AuthorDetail(models.Model): 13 14 nid = models.AutoField(primary_key=True) 15 birthday=models.DateField() 16 telephone=models.BigIntegerField() 17 addr=models.CharField( max_length=64) 18 19 class Publish(models.Model): 20 nid = models.AutoField(primary_key=True) 21 name=models.CharField( max_length=32) 22 city=models.CharField( max_length=32) 23 email=models.EmailField() 24 25 class Book(models.Model): 26 27 nid = models.AutoField(primary_key=True) 28 title = models.CharField( max_length=32) 29 publishDate=models.DateField() 30 price=models.DecimalField(max_digits=5,decimal_places=2) 31 32 # 与Publish建立一对多的关系,外键字段建立在多的一方 33 publish=models.ForeignKey(to="Publish",to_field="nid",on_delete=models.CASCADE) 34 # 与Author表建立多对多的关系,ManyToManyField可以建在两个模型中的任意一个，自动创建第三张表 35 authors=models.ManyToManyField(to='Author',)
在MYSQL生成的表如下：
注意事项：
- 表的名称myapp_modelName，是根据 模型中的元数据自动生成的，也可以覆写为别的名称
- id 字段是自动添加的
- 对于外键字段，Django 会在字段名上添加"_id" 来创建数据库中的列名
- 这个例子中的CREATE TABLE SQL 语句使用PostgreSQL 语法格式，要注意的是Django 会根据settings 中指定的数据库类型来使用相应的SQL 语句。
- 定义好模型之后，你需要告诉Django _使用_这些模型。你要做的就是修改配置文件中的INSTALL_APPSZ中设置，在其中添加models.py所在应用的名称。
- 外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL)，你可以赋给它空值 None 。
3.添加表数据
在进行多表操作前，先创建一些基础的表数据：
publish表：
authordetail表:
author表：
3.1 一对多
book就是一对多的例子：
方式1: publish_obj=Publish.objects.get(nid=1) book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish=publish_obj) 方式2: book_obj=Book.objects.create(title="金瓶眉",publishDate="2012-12-12",price=100,publish_id=1)
3.2 多对多
# 当前生成的书籍对象
book_obj=Book.objects.create(title="追风筝的人",price=200,publishDate="2012-11-12",publish_id=1)
# 为书籍绑定的做作者对象
yuan=Author.objects.filter(name="yuan").first() # 在Author表中主键为2的纪录
egon=Author.objects.filter(name="alex").first() # 在Author表中主键为1的纪录
# 绑定多对多关系,即向关系表book_authors中添加纪录
book_obj.authors.add(yuan,egon) # 将某些特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。 ======= book_obj.authors.add(*[])
数据库表纪录生成如下：
book表
book_authors表
核心:book_obj.authors.all()是什么？
多对多关系其它常用API
book_obj.authors.remove() # 将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。 ====== book_obj.authors.remove(*[]) book_obj.authors.clear() #清空被关联对象集合 book_obj.authors.set() #先清空再设置
三、基于对象的跨表查询
一对多查询（Publish 与 Book）
正向查询(按字段：publish)：
# 查询主键为1的书籍的出版社所在的城市 book_obj=Book.objects.filter(pk=1).first() # book_obj.publish 是主键为1的书籍对象关联的出版社对象 print(book_obj.publish.city)
反向查询(按表名：book_set)：
publish=Publish.objects.get(name="苹果出版社")
#publish.book_set.all() : 与苹果出版社关联的所有书籍对象集合
book_list=publish.book_set.all()
for book_obj in book_list:
print(book_obj.title)
一对一查询(Author 与 AuthorDetail)
正向查询(按字段：authorDetail)：
egon=Author.objects.filter(name="egon").first() print(egon.authorDetail.telephone)
反向查询(按表名：author)：
# 查询所有住址在北京的作者的姓名
authorDetail_list=AuthorDetail.objects.filter(addr="beijing")
for obj in authorDetail_list:
print(obj.author.name)
多对多查询 (Author 与 Book)
正向查询(按字段：authors)：
# 金瓶眉所有作者的名字以及手机号
book_obj=Book.objects.filter(title="金瓶眉").first()
authors=book_obj.authors.all()
for author_obj in authors:
print(author_obj.name,author_obj.authorDetail.telephone)
反向查询(按表名：book_set)：
# 查询egon出过的所有书籍的名字
author_obj=Author.objects.get(name="egon")
book_list=author_obj.book_set.all() #与egon作者相关的所有书籍
for book_obj in book_list:
print(book_obj.title)
注意：
你可以通过在 ForeignKey() 和ManyToManyField的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，如果 Article model 中做一下更改：
publish = ForeignKey(Book, related_name='bookList')
那么接下来就会如我们看到这般：
# 查询 人民出版社出版过的所有书籍 publish=Publish.objects.get(name="人民出版社") book_list=publish.bookList.all() # 与人民出版社关联的所有书籍对象集合
四、基于双下划线的跨表查询
Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系，它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的 model 为止。
关键点：正向查询按字段，反向查询按表名。
一对多查询
# 练习1: 查询苹果出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)
# 正向查询 按字段:publish
queryResult=Book.objects
.filter(publish__name="苹果出版社")
.values_list("title","price")
# 反向查询 按表名:book
queryResult=Publish.objects
.filter(name="苹果出版社")
.values_list("book__title","book__price")
多对多查询
# 练习2: 查询alex出过的所有书籍的名字(多对多)
# 正向查询 按字段:authors:
queryResult=Book.objects
.filter(authors__name="yuan")
.values_list("title")
# 反向查询 按表名:book
queryResult=Author.objects
.filter(name="yuan")
.values_list("book__title","book__price")
混合使用
# 练习3: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名
# 正向查询
queryResult=Book.objects
.filter(publish__name="人民出版社")
.values_list("title","authors__name")
# 反向查询
queryResult=Publish.objects
.filter(name="人民出版社")
.values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name")
# 练习4: 手机号以151开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称
queryResult=Book.objects
.filter(authors__authorDetail__telephone__regex="151")
.values_list("title","publish__name")
注意：
反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name替换表名，例如：
publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')
练习1: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)
#反向查询 不再按表名:book,而是related_name:bookList
queryResult=Publish.objects
.filter(name="人民出版社")
.values_list("bookList__title","bookList__price")
五、聚合查询与分组查询
聚合 aggregate(*args, **kwargs)
# 计算所有图书的平均价格
>>> from django.db.models import Avg
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}
aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它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。如果你想要为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句提供它。
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 34.35}
如果你希望生成不止一个聚合，你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以，如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询：
>>> from django.db.models import Avg, Max, Min
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
分组
###################################－－单表分组查询－－#######################################################
查询每一个部门名称以及对应的员工数
emp:
id name age salary dep
1 alex 12 2000 销售部
2 egon 22 3000 人事部
3 wen 22 5000 人事部
sql语句:
select dep,Count(*) from emp group by dep;
ORM:
emp.objects.all().values("dep").annotate(Count("id")
###################################－－多表分组查询－－#######################################################
多表分组查询：
查询每一个部门名称以及对应的员工数
emp:
id name age salary dep_id
1 alex 12 2000 1
2 egon 22 3000 2
3 wen 22 5000 2
dep
id name
1 销售部
2 人事部
emp－dep:
id name age salary dep_id id name
1 alex 12 2000 1 1 销售部
2 egon 22 3000 2 2 人事部
3 wen 22 5000 2 2 人事部
sql语句:
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by emp.dep_id
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id,dep.name
ORM:
dep.objetcs.all().annotate(c=Count("emp")).values("name","c")
annotate()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值（统计方法用聚合函数）。
(1) 练习：统计每一本书的作者个数
bookList=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors'))
for book_obj in bookList:
print(book_obj.title,book_obj.authorsNum)
SELECT
"app01_book"."nid",
"app01_book"."title",
"app01_book"."publishDate",
"app01_book"."price",
"app01_book"."pageNum",
"app01_book"."publish_id",
COUNT("app01_book_authors"."author_id") AS "authorsNum"
FROM "app01_book" LEFT OUTER JOIN "app01_book_authors"
ON ("app01_book"."nid" = "app01_book_authors"."book_id")
GROUP BY
"app01_book"."nid",
"app01_book"."title",
"app01_book"."publishDate",
"app01_book"."price",
"app01_book"."pageNum",
"app01_book"."publish_id"
(2) 如果想对所查询对象的关联对象进行聚合：
练习：统计每一个出版社的最便宜的书
publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
for publish_obj in publishList:
print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)
annotate的返回值是querySet，如果不想遍历对象，可以用上valuelist：
queryResult= Publish.objects
.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
.values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)
方式2:
queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min('price')) ＃ 思考： if 有一个出版社没有出版过书会怎样？
(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数：
queryResult=Book.objects
.filter(title__startswith="Py")
.annotate(num_authors=Count('authors'))
(4) 统计不止一个作者的图书：
queryResult=Book.objects
.annotate(num_authors=Count('authors'))
.filter(num_authors__gt=1)
(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:
Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
(6) 查询各个作者出的书的总价格:
# 按author表的所有字段 group by
queryResult=Author.objects
.annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
.values_list("name","SumPrice")
print(queryResult)
六、F查询与Q查询
1. F查询
在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？
Django 提供 F() 来做这样的比较。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。
# 查询评论数大于收藏数的书籍
from django.db.models import F
Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))
Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。
# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍
Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)
修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元：
Book.objects.all().update(price=F("price")+30)
Q查询
filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 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。
from django.db.models import Q Q(title__startswith='Py')
Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时，它产生一个新的Q 对象。
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))
等同于下面的SQL WHERE 子句：
WHERE name ="yuan" OR name ="egon"
你可以组合& 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：
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")
查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一起。但是，如果出现Q 对象，它必须位于所有关键字参数的前面。例如：
# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍
Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)
来源：https://www.cnblogs.com/huang-yc/p/9510616.html