前言

我们通常做查询操作的时候，都是通过模型名字.objects的方式进行操作。其实模型名字.objects是一个django.db.models.manager.Manager对象，而Manager这个类是一个“空壳”的类，他本身是没有任何的属性和方法的。他的方法全部都是通过Python动态添加的方式，从QuerySet类中拷贝过来的。示例图如下：

所以我们如果想要学习ORM模型的查找操作，必须首先要学会QuerySet上的一些API的使用
 

QuerySet 21个常用的API

filter

filter：将满足条件的数据提取出来，返回一个新的QuerySet。具体详情可查看这篇：https://www.cnblogs.com/jiakecong/p/14780601.html
 

exclude

exclude：排除满足条件的数据，返回一个新的QuerySet。示例代码如下：

Article.objects.exclude(title__contains='hello')

以上代码的意思是提取那些标题不包含hello的图书。
 

annotate

annotate：给QuerySet中的每个对象都添加一个使用查询表达式（聚合函数、F表达式、Q表达式、Func表达式等）的新字段。示例代码如下：

articles = Article.objects.annotate(author_age=F("author__age"))

以上代码将在每个对象中都添加一个author__age的字段，用来显示这个文章的作者的年龄。
 

order_by

order_by：指定将查询的结果根据某个字段进行排序。如果要倒叙排序，那么可以在这个字段的前面加一个负号。示例代码如下：

 # 根据创建的时间正序排序
 articles = Article.objects.order_by("create_time")
 # 根据创建的时间倒序排序
 articles = Article.objects.order_by("-create_time")
 # 根据作者的名字进行排序
 articles = Article.objects.order_by("author__name")
 # 首先根据创建的时间进行排序，如果时间相同，则根据作者的名字进行排序
 articles = Article.objects.order_by("create_time",'author__name')

一定要注意的一点是，多个order_by，会把前面排序的规则给打乱，而使用后面的排序方式。比如以下代码：

 articles = Article.objects.order_by("create_time").order_by("author__name")

他会根据作者的名字进行排序，而不是使用文章的创建时间。
 

values

values：用来指定在提取数据出来，需要提取哪些字段。默认情况下会把表中所有的字段全部都提取出来，可以使用values来进行指定，并且使用了values方法后，提取出的QuerySet中的数据类型不是模型，而是在values方法中指定的字段和值形成的字典：

 articles = Article.objects.values("title",'content')
 for article in articles:
     print(article)

以上打印出来的article是类似于{"title":"abc","content":"xxx"}的形式。如果在values中没有传递任何参数，那么将会返回一个字典，字典中包含这个模型中所有的属性。
如果我们想要提取的是这个模型上关联对象的属性，那么也是可以的，示例代码如下：

articles = Article.objects.values('title', 'content', 'author__name')

以上将会提取author的name字段，如果我们不想要这个名字，想自定义名字，可以使用关键字参数，示例代码如下：

articles = Articles.objects.values('title', 'content', authorName=F('author__name'))

注意：自定义的名字不能跟模型上本身拥有的字段一样，比如author__name名字改成author那么会报错，因为Article模型上本身拥有一个字段叫做author，会产生冲突
 

values_list

values_list：类似于values。只不过返回的QuerySet中，存储的不是字典，而是元组。示例代码如下：

 articles = Article.objects.values_list("id","title")
 print(articles)

那么在打印articles后，结果为<QuerySet [(1,'abc'),(2,'xxx'),...]>等。
如果在values_list中只有一个字段。那么你可以传递flat=True，这样返回的结果就不在是一个元组，而是整个字段的值，示例代码如下：

 articles2 = Article.objects.values_list("title",flat=True)

那么以上返回的结果是

abc
xxx

 

all

all：获取这个ORM模型的QuerySet对象。
 

select_related：在提取某个模型的数据的同时，也提前将相关联的数据提取出来。比如提取文章数据，可以使用select_related将author信息提取出来，以后再次使用article.author的时候就不需要再次去访问数据库了。可以减少数据库查询的次数。示例代码如下：

 article = Article.objects.get(pk=1)
 >> article.author # 重新执行一次查询语句
 article = Article.objects.select_related("author").get(pk=2)
 >> article.author # 不需要重新执行查询语句了

注意：selected_related只能用在一对多或者一对一中，不能用在多对多或者多对一中。比如可以提前获取文章的作者，但是不能通过作者获取这个作者的文章，或者是通过某篇文章获取这个文章所有的标签。
 

prefetch_related：这个方法和select_related非常的类似，就是在访问多个表中的数据的时候，减少查询的次数。这个方法是为了解决多对一和多对多的关系的查询问题。比如要获取标题中带有hello字符串的文章以及他的所有标签，示例代码如下：

from django.db import connection
articles = Article.objects.prefetch_related("tag_set").filter(title__contains='hello')
print(articles.query) # 通过这条命令查看在底层的SQL语句
for article in articles:
    print("title:",article.title)
    print(article.tag_set.all())

# 通过以下代码可以看出以上代码执行的sql语句
for sql in connection.queries:
    print(sql)

但是如果在使用article.tag_set的时候，如果又创建了一个新的QuerySet那么会把之前的SQL优化给破坏掉。比如以下代码：

 tags = Tag.obejcts.prefetch_related("articles")
 for tag in tags:
     articles = tag.articles.filter(title__contains='hello')  # 因为filter方法会重新生成一个QuerySet，因此会破坏掉之前的sql优化

 # 通过以下代码，我们可以看到在使用了filter的，他的sql查询会更多，而没有使用filter的，只有两次sql查询
 for sql in connection.queries:
     print(sql)

那如果确实是想要在查询的时候指定过滤条件该如何做呢，这时候我们可以使用django.db.models.Prefetch来实现，Prefetch这个可以提前定义好queryset。示例代码如下：

 tags = Tag.objects.prefetch_related(Prefetch("articles",queryset=Article.objects.filter(title__contains='hello'))).all()
 for tag in tags:
     articles = tag.articles.all()
     for article in articles:
         print(article)

 for sql in connection.queries:
     print('='*30)
     print(sql)

因为使用了Prefetch，即使在查询文章的时候使用了filter，也只会发生两次查询操作
 

defer

defer：在一些表中，可能存在很多的字段，但是一些字段的数据量可能是比较庞大的，而此时你又不需要，比如我们在获取文章列表的时候，文章的内容我们是不需要的，因此这时候我们就可以使用defer来过滤掉一些字段。这个字段跟values有点类似，只不过defer返回的不是字典，而是模型。示例代码如下：

articles = Article.objects.defer("title")
for article in articles:
    print('article.id')

defer虽然能过滤字段，但是有些字段是不能过滤的，比如id，即使你过滤了，也会提取出来。
 

only

only：跟defer类似，只不过defer是过滤掉指定的字段，而only是只提取指定的字段。
 

get

get：获取满足条件的数据。这个函数只能返回一条数据，并且如果给的条件有多条数据，那么这个方法会抛出MultipleObjectsReturned错误，如果给的条件没有任何数据，那么就会抛出DoesNotExit错误。所以这个方法在获取数据，只能有且只有一条。
 

create

create：创建一条数据，并且保存到数据库中。这个方法相当于先用指定的模型创建一个对象，然后再调用这个对象的save方法。示例代码如下：

article = Article(title='abc')
article.save()

# 下面这行代码相当于以上两行代码
article = Article.objects.create(title='abc')

 

get_or_create

get_or_create：根据某个条件进行查找，如果找到了那么就返回这条数据，如果没有查找到，那么就创建一个。示例代码如下：

obj,created= Category.objects.get_or_create(title='默认分类')

如果有标题等于默认分类的分类，那么就会查找出来，如果没有，则会创建并且存储到数据库中。这个方法的返回值是一个元组，元组的第一个参数obj是这个对象，第二个参数created代表是否创建的。
 

bulk_create

bulk_create：一次性创建多个数据。示例代码如下：

Tag.objects.bulk_create([
    Tag(name='111'),
    Tag(name='222'),
])

 

count

获取提取的数据的个数。如果想要知道总共有多少条数据，那么建议使用count，而不是使用len(articles)这种。因为count在底层是使用select count(*)来实现的，这种方式比使用len函数更加的高效。
 

first和last

first和last：返回QuerySet中的第一条和最后一条数据
 

aggregate

aggregate：使用聚合函数。具体详情可参考这篇：https://www.cnblogs.com/jiakecong/p/14784109.html
 

exists

exists：判断某个条件的数据是否存在。如果要判断某个条件的元素是否存在，那么建议使用exists，这比使用count或者直接判断QuerySet更有效得多。示例代码如下：

result = Book.objects.filter(name="三国演义").exists()
    print(result)

 

distinct

distinct：去除掉那些重复的数据。这个方法如果底层数据库用的是MySQL，那么不能传递任何的参数。比如想要提取所有销售的价格超过80元的图书，并且删掉那些重复的，那么可以使用distinct来帮我们实现，示例代码如下：

books = Book.objects.filter(bookorder__price__gte=80).distinct()

需要注意的是，如果在distinct之前使用了order_by，那么因为order_by会提取order_by中指定的字段，因此再使用distinct就会根据多个字段来进行唯一化，所以就不会把那些重复的数据删掉。示例代码如下：

orders = BookOrder.objects.order_by("create_time").values("book_id").distinct()

那么以上代码因为使用了order_by，即使使用了distinct，也会把重复的book_id提取出来。
 

update

update：执行更新操作，在SQL底层走的也是update命令。比如要将所有category为空的article的article字段都更新为默认的分类。示例代码如下：

Article.objects.filter(category__isnull=True).update(category_id=3)

 

delete

delete：删除所有满足条件的数据。删除数据的时候，要注意on_delete指定的处理方式。
 

切片

切片操作：有时候我们查找数据，有可能只需要其中的一部分。那么这时候可以使用切片操作来帮我们完成。QuerySet使用切片操作就跟列表使用切片操作是一样的。示例代码如下：

books = Book.objects.all()[1:3]
for book in books:
    print(book)

切片操作并不是把所有数据从数据库中提取出来再做切片操作。而是在数据库层面使用LIMIE和OFFSET来帮我们完成。所以如果只需要取其中一部分的数据的时候，建议大家使用切片操作。
 

Django将QuerySet转换为SQL语句去执行的五种情况

  1. 迭代：在遍历QuerySet对象的时候，会首先先执行这个SQL语句，然后再把这个结果返回进行迭代。比如以下代码就会转换为SQL语句：
 for book in Book.objects.all():
     print(book)
  1. 使用步长做切片操作：QuerySet可以类似于列表一样做切片操作。做切片操作本身不会执行SQL语句，但是如果如果在做切片操作的时候提供了步长，那么就会立马执行SQL语句。需要注意的是，做切片后不能再执行filter方法，否则会报错。
  2. 调用len函数：调用len函数用来获取QuerySet中总共有多少条数据也会执行SQL语句。
  3. 调用list函数：调用list函数用来将一个QuerySet对象转换为list对象也会立马执行SQL语句。
  4. 判断：如果对某个QuerySet进行判断，也会立马执行SQL语句。

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