ORM
1. 数据库配置
配置使用sqlite3,mysql,oracle,postgresql等数据库
sqlite3数据库配置
DATABASES = {
'default': {
# 默认使用的数据库引擎是sqlite3，项目自动创建
'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
# 指定数据库所在的路径
'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'),
}
}
mysql数据库配置
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # 表示使用mysql数据库引擎
'NAME': 'bwonline', # 数据库名字，先在mysql下创建好
'USER': 'root', # 数据库账号
'PASSWORD': '123456', # 数据库密码
'HOST': '127.0.0.1', # 数据库IP，留空表示"localhost"
'PORT': '3306', # 数据库端口
}
}
2. ORM表模型
一对一（one-to-one）概念：
实质就是在主外键(foreign key)的关系基础上，给外键加了一个unique=True的属性。
一对多（one-to-many）概念：
就是主外键关系(foreign key)
多对多（many-to-many）概念：
(ManyToManyField)自动创建第三张表，也可以手动创建第三张表：两个foreign key
3. ORM操作
3.1 QuerySet
QuerySet 可迭代 可切片
Django的QuerySet 对应于数据库的记录，通过设定的条件进行过滤
QuerySet 的惰性机制：
Table.objects.all()或者.filter()语句不会运行任何的数据查询
只有调用QuerySet的时候才会执行SQL语句
要真正从数据库获得数据，你可以遍历queryset或者使用if queryset,总之你用到数据时就会执行sql.
为了验证这些,需要在settings里加入 LOGGING(验证方式)QuerySet 的cache：
# queryset是具有cache的 # 当你遍历queryset时，所有匹配的记录会从数据库获取，然后转换成Django的model。这被称为执行（evaluation）.这些model会保存在queryset内置的cache中，这样如果你再次遍历这个queryset，你不需要重复运行通用的查询。 obj=models.Book.objects.filter(id=3) # for i in obj: # print(i) ## models.Book.objects.filter(id=3).update(title="GO") ## obj_new=models.Book.objects.filter(id=3) # for i in obj: # print(i) #LOGGING只会打印一次 # 简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据： obj = Book.objects.filter(id=4) # exists()的检查可以避免数据放入queryset的cache。 if obj.exists(): print("hello world!") # 当queryset非常巨大时，cache会成为问题 #处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法来获取数据，处理完数据就将其丢弃。 bjs = Book.objects.all().iterator() # iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存 for obj in objs: print(obj.name) #BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了 for obj in objs: print(obj.name) #当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询总结:
queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。
使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能
会造成额外的数据库查询。
3.2 增
一对一信息的创建
|---> create方式
|---> save方式
一对多信息的创建
|---> create方式
|---> save方式
多对多信息的创建
|---> 使用model.ManyToManyField()会自动创建第三张表
|---> 手动创建多对多信息表
|---> create方式
|---> save方式
3.3 删
#filter返回一个QuerySet对象，filter里可以设定多个过滤条件
Book.objects.filter(id=1).delete()
3.4 改
save() # 将所有属性重新设定一遍，效率低
update()# 直接设置对象的属性
# update()是QuerySet对象的一个方法
# get返回的是一个model对象，其没有update方法
3.5 查
all() # 获取所有数据 支持切片操作（不支持负索引）返回QuerySet对象
get(id=1) # 获取id=1的一组数据（若获取了多组数据，就会报错）返回model对象
filter(sex="男") # 筛选sex="男"的数据，所有符合条件的数据都会返回，返回QuerySet对象
exclude(sex="女")# 排除sex="女"的数据，返回不符合条件的所有数据，返回QuerySet对象
3.5.1 对象查询
正向查找：子表查询主表
反向查找：主表查询子表
class Author(model.Model):
name = models.CharField(max_length=64)
class Book(model.Model):
bookName = models.CharField(max_length=64)
author = models.Foreignkey("Author",related_name="book", on_delete=model.CASCADE)
# 正向查找
book = Book.objects.get(id=1)
author = book.author
# 反向查找
author - Author.objects.get(id=1)
# 方式一：主表.子表_set() 返回QuerySet对象
author.Book_set().all()
# 方式二：通过在外键中设置related_name属性值既可
author.book.all()
3.5.2 双下划线（__）查询
条件查询与对象查询对应，是在filter,values等方法中通过__来明确查询条件
# 单表条件查询
|---> startswith # 指定开头的匹配条件
|---> istartswith # 指定开头的匹配条件（忽略大小写）
|---> endswith # 指定结束的匹配条件
|---> iendswith # 指定结束的匹配条件（忽略大小写）
|---> lt # 小于某个值
|---> gt # 大于某个值
|---> in # 在list中匹配
|---> contains # 包含
|---> icontains # 包含（忽略大小写）
|---> range=(1,4) # 在某个范围内
# 多表条件查询
|---> #正向查找之一对一查询
|---> #正向查找之一对多查询
|---> #反向查找之一对多查询
|---> #反向查找之多对多查询
3.5.3 聚合函数
# 使用聚合函数需要导入
from django.db.models import *
# Avg() 求平均值
# Count() 统计个数 参数distinct=True 去重
# Max() 获取最大值 Min() 求最小值
# Sum() 求和
聚合查询：aggregate() 返回字典
- 格式：变量=表.objects.aggregate(聚合函数名('字段名'))
- 默认的键名：字段名__聚合函数名
分组查询： annotate() 返回queryset对象
- 格式：变量=表.objects.values('字段名').annotate(聚合函数名('字段名'))
- values: 分组。类似于先筛选一遍
F查询： 专门取对象中某列值的操作 支持加减乘除操作
from django.db.models import F
Table.objects.all().updata(num=F("num")+10)
Q查询： 构建搜索条件（匹配条件）
- Q对象可以组合使用
&，|操作符，当一个操作符用于两个Q对象时，会产生一个新的Q对象 - 可以用
~操作符放在表达式前面表示否定，也可允许否定与不否定形式的组合 - Q对象可以与关键字参数查询一起使用，Q对象放在关键字查询参数的签名
from django.db.models import Q
Table.objects.filter(~Q(sex="男")&Q(age=18))
4. 查询数据库性能优化
1. 使用values指定查询字段避免使用all()
结果是一个QuerySet ，但内部却是一个字典
2. select_related主动联表查询
在第一次查询的时候，在all()前面加上一个select_related来做主动的联表查询；
一次联表查询多张数据表中，格式为：select_related("table1__table2")；
一次联表查询一张数据表中的多个字段时，每个字段使用逗号隔开；
联表查询也会降低性能。
3. prefetch_related非主动联表查询
prefetch_related()方法既非主动联表查询，又不会运行很多查询语句的一种方案
使用prefetch_related每多查询一个字段，会在原来的基础上多查询一次数据库
4. only方法
执行查询操作的时候加上only方法，其查询结果还是一个对象集合
查询时加上only方法，only方法中添加哪个字段就只查询这个字段的相关数据
加only参数是从查询结果中只取某个字段
5. defer方法
defer方法是从查询结果中排除某个字段
