django orm增删改查操作

1. 基本操作

1.1 创建对象

可以通过 Django ORM 来创建数据库中的记录。

示例:

python 复制代码
# 方法1:先创建对象,再保存
person = Person(name='Alice', age=30, email='alice@example.com')
person.save()

# 方法2:直接创建
person = Person.objects.create(name='Bob', age=25, email='bob@example.com')
1.2 查询数据

ORM 提供了丰富的查询接口,通过模型类的 objects 管理器进行查询。

查询所有记录:

python 复制代码
people = Person.objects.all()  # 返回所有记录的 QuerySet

根据条件查询:

python 复制代码
# 查找name为'Alice'的记录
person = Person.objects.get(name='Alice')

# 过滤出age大于30的所有人
older_people = Person.objects.filter(age__gt=30)

查询结果排序:

python 复制代码
# 按年龄升序排序
people = Person.objects.all().order_by('age')
1.3 更新数据

方式1:

python 复制代码
person = Person.objects.get(name='Alice')
person.age = 31  # 修改属性
person.save()  # 保存修改

方式2(批量更新):

python 复制代码
Person.objects.filter(name='Bob').update(age=26)
1.4 删除数据

单个删除:

python 复制代码
person = Person.objects.get(name='Alice')
person.delete()

批量删除:

python 复制代码
Person.objects.filter(age__lt=20).delete()  # 删除所有年龄小于20的人

2. 进阶操作

2.1 关联查询(外键、ManyToMany)

Django ORM 支持表与表之间的关联关系,如 ForeignKey(外键)和 ManyToManyField(多对多)。

示例:定义外键关联

python 复制代码
class Group(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)

class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    group = models.ForeignKey(Group, on_delete=models.CASCADE)  # 外键关联

通过 ORM 可以轻松进行关联查询:

python 复制代码
# 查找属于某个组的所有人
group = Group.objects.get(name='Developers')
people_in_group = group.person_set.all()  # 获取关联的所有 Person 对象
2.2 事务支持

Django ORM 支持事务管理,保证多个数据库操作的原子性。

示例:

python 复制代码
from django.db import transaction

with transaction.atomic():
    person1 = Person.objects.create(name='Charlie', age=22)
    person2 = Person.objects.create(name='Dave', age=28)
    # 如果其中一个操作失败,另一个也会回滚
2.3 聚合查询

Django ORM 支持聚合查询,例如求和、平均值、最大值等。

示例:

python 复制代码
from django.db.models import Avg, Max

# 计算所有人的平均年龄
average_age = Person.objects.all().aggregate(Avg('age'))

# 查找最大年龄
max_age = Person.objects.all().aggregate(Max('age'))

3. 查询优化(具体见"查询优化总结")

Django ORM 提供了优化查询的方法,比如 select_related 和 prefetch_related,用于减少多次数据库访问。

示例:

python 复制代码
# 使用 select_related 进行外键优化查询
people = Person.objects.select_related('group').all()
相关推荐
ClickHouseDB2 小时前
ClickHouse Cloud 与 Snowflake 实时性价比对比:CostBench 测试中的 412 倍差距来
运维·数据库·系统架构
第九序言T2 小时前
Python 数据处理进阶(十八)批量处理同结构文件:一个文件夹一次跑完
开发语言·python·自动化·pandas·数据处理
m0_639906942 小时前
Redis入门|五种数据结构、使用场景、持久化RDB&AOF
数据结构·数据库·redis
Java后端的Ai之路2 小时前
CAS并发控制-从CPU指令到企业级乐观锁
vue.js·人工智能·python·cas·乐观锁
qq_426003962 小时前
UI自动化高频次登录login限流解决方案
python·ui·自动化
Sakura_j_h_2 小时前
EasyEDA PCB 快速设计Skills
c++·python·github
时间售卖铺3 小时前
触发器与函数实战:MySQL高效编程秘诀
运维·数据库·mysql·云原生
qetfw3 小时前
UOS MariaDB 数据库:安装、最小权限与备份验证
linux·数据库·mariadb·uos
quantdash_cc3 小时前
如何验证历史行情的交易日期是否完整覆盖研究区间?
python·数据分析·pandas·量化交易·股票数据·quantdash
I Am a robert girl3 小时前
当智能体学会“串通”:从长程交互中读懂涌现式合谋
python·多智能体系统·多智能体协作·llm agent·涌现式合谋·对齐问题·激励机制设计