Django项目开发实战
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3.2　查　询

一旦数据模型创建完成，Django会自动为模型提供一个数据库抽象API，允许创建、检索、更新和删除对象。在本节，我们会学习如何使用这些API，同时学习Django执行查询语句的过程。

3.2.1　保存对象

为了在Python对象中表示数据表数据，Django使用了一个直观的系统：模型类表示数据库表，该类的实例表示数据库表中的特定记录。

在创建对象后，通过调用save( )方法可以将对象存到数据库，如下面的示例代码：

Django会将上面的代码转换成一条INSERT语句。在显式调用save( )方法前，Django不会访问数据库。

要保存对对象的修改，同样使用save( )方法，示例代码如下：

上面的代码会被Django转换成一条UPDATE SQL语句。同样的，在调用save（）方法前，Django不会访问数据库。

3.2.2　获取对象

要从数据库中检索对象，需要通过模型类的管理器构造查询集合。

QuerySet表示数据库中的对象集合。可以在一个QuerySet上应用零个、一个或多个过滤器，过滤器根据给定的参数缩小查询结果的范围。在SQL术语中，QuerySet等同于SELECT语句，而过滤器是限制子句，如WHERE或LIMIT。

每个模型至少有一个Manager，可以使用Manger来获取QuerySet。默认情况下通过调用模型类的objects来获取Manager，Manager是获取QuerySet的主要来源。示例代码如下：

    >>> Product.objects
    <django.db.models.manager.Manager object at ...>

可以通过调用Manager的all( )方法来获取数据表中的所有对象，代码如下：

    >>> all_products = Product.objects.all()

通常情况下，我们只需要获取全部对象的子集，这就要用到过滤器。例如，获取2018年创建的商品：

    >>> Product.objects.filter(date_created__year=2018)

对QuerySet加上过滤器返回的也是一个QuerySet，因此可以将过滤器连在一起。例如，下面的查询将返回2018年所有非12月份创建的商品：

    >>> Product.objects.filter(date_created__year=2018).exclude(date_created__month=12)

使用Python的数组切片语法可以对QuerySet的结果数量进行限制，就像SQL语法中的LIMIT和OFFSET子句一样。代码如下：

    >>> Product.objects.all()[5:10]  # 相当于OFFSET 5 LIMIT 5

有时候我们也需要连表查询，如我们想知道用户名为zhangpeng的人的所有订单，查询语句如下：

    >>> Order.objects.filter(user__username="zhangpeng")

在这个例子中，Django会将代码转成一条JOIN语句，联合User模型和Order模型对应的数据表查到我们想要的数据。

上面使用的filter( )和exclude( )方法，对应SQL中的AND查询。如果想使用其他查询语法（如OR查询），则可以使用Q对象。

Q对象是用于封装关键字参数集合的对象。可以使用&和|来组合Q对象，结果也是一个Q对象，代码如下：

以上代码会被大致翻译成下面的SQL语句：

    SELECT * from product WHERE title LIKE 'Women%' AND (date_created =
    '2005-05-02' OR date_created = '2005-05-06')

3.2.3　懒加载和缓存

QuerySet采用了懒加载的机制。创建QuerySet不会访问数据库，只有在用到结果的时候才去访问数据库，下面列出使用查询结果的情况。

  • 遍历：QuerySet是可迭代的，在第一次迭代的时候执行数据库查询。
  • 切片：对未评估的QuerySet进行切片会返回另一个未评估的QuerySet，但如果使用切片语法的step参数，则Django将执行数据库查询，并返回一个列表。
  • 使用repr( )方法：对QuerySet调用该方法会让Django执行数据库查询。
  • 使用len( )方法：同repr( )。
  • 使用list( )方法：同repr( )。
  • 使用bool( )方法：同repr( )。

为了减少对数据库的负载，每个QuerySet都会保留一份缓存。理解这个缓存的工作过程对于编码是很重要的。

在新创建的QuerySet中，缓存为空。在第一次评估QuerySet且因此发生数据库查询后，Django会将查询结果保存在QuerySet的缓存中，并返回已明确请求的结果。例如，下面的代码会查询两次数据库：

    >>> print([p.date_created for p in Product.objects.all()])
    >>> print([p.title for p in Product.objects.all()])

注意，这两次查询的结果可能不同。要想使用缓存，可以这样写：

    >>> queryset = Product.objects.all()
    >>> print([p.date_created for p in queryset])
    >>> print([p.title for p in queryset])

QuerySet并不总是缓存其结果。当仅评估部分查询集时，其将会检查缓存；但如果评估的那部分没有缓存，则后续查询返回的项目不会缓存。具体地说，使用数组切片或索引限制查询数量将不会填充缓存。具体来看一个例子，涉及的代码如下：

    >>> queryset = Product.objects.all()
    >>> print(queryset[5])  # 查询数据库
    >>> print(queryset[5])  # 再次查询数据库

不过，如果QuerySet已经被评估了，则缓存将被使用。代码如下：

    >>> queryset = Product.objects.all()
    >>> [product for product in queryset] # 查询数据库
    >>> print(queryset[5])  # 使用缓存
    >>> print(queryset[5])  # 使用缓存

3.2.4　聚合查询

在实际的应用场景中，经常需要对查到的数据集做一些简单运算并返回结果，这称为聚合查询。Django的ORM是支持聚合查询的，如统计查询结果的数量：

    >>> Product.objects.count()

对某个字段求平均值，如对所有购物篮的每一条记录中的商品数量求平均值，在实际中，这样查询基本没有意义，我们在这里只是为了说明求平均值的用法：

    >>> from django.db.models import Avg
    >>> Line.objects.all().aggregate(Avg('quantity'))

在日常业务中，还有求最大值、最大值与平均值的差等统计需求，这些都可以用QuerySet来实现：

aggregate( )子句的参数描述了想要计算的聚合值。

也可以对QuerySet中的每个项生成聚合，这里需要用到annotate( )方法。annotate( )的使用方法和aggregate( )的使用方法相同，每个参数都描述了要计算的聚合。例如，下面的代码统计每个品类商品的总数：

    >>> from django.db.models import Count
    >>> q = Category.objects.annotate(Count('products'))
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