django这些查询技巧你会了吗?
❝小闫分享：不知你是否发现，当你越害怕发生一件事时，它往往真的会发生，这就是墨菲定律。墨菲定律本质是凡是可能出错的事有很大几率会出错。 ❞
任何不考虑后果的查询都是耍流氓！更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
1.select_related
❝关联查询优化，只会进行「一次」查询，然后缓存结果。平时其他方法都是惰性查询，当每次取值时都会查询一次数据库。 「建议」：所有关联查询使用此方法。 ❞
假设有两张表，一张表是书籍，一张表是英雄人物：
from django.db import models
# 书籍表
class BookInfo(models.Model):
btitle = models.CharField(max_length=20, verbose_name='名称')
class Meta:
db_table = 'tb_books'
# 英雄表
class HeroInfo(models.Model):
GENDER_CHOICES = (
(0, 'male'),
(1, 'female')
)
hname = models.CharField(max_length=20, verbose_name='名称')
hgender = models.SmallIntegerField(choices=GENDER_CHOICES, default=0, verbose_name='性别')
hbook = models.ForeignKey(BookInfo, on_delete=models.CASCADE, verbose_name='图书')
class Meta:
db_table = 'tb_heros'
现在要查询所有的英雄以及他们所在的书籍名称：
heros = HeroInfo.objects.select_related('hbook').all()
# 查询之后构造一个字典
heros_dict = {}
for hero in heros:
heros_dict[hero.hname] = hero.hbook.btitle # 关联查询后，直接使用.取值即可，不会再进行数据库查询
❝1.如上
select_related中的参数hbook为外键名称，它会将所关联的表中所有信息都查询出来。 2.如果书籍表BookInfo中还有外键，我们还想再关联查询那张表的信息，可以用如下的方式：hbook__外键名称，外键和外键之间用双下划线连接。如果有三层关系可以：外键名称__外键名称__外键名称，以此类推，快乐就完事儿了。 3.select_related中还可以通过参数depth指定查询的深度。比如示例中可以改为：select_related(depth=1)，它的意思就是往下查询一层。如果书籍表中还有外键，我们都想查询出来，可以：select_related(depth=2)，以此类推。 4.示例中的方式是指定查询的外键，只查询了英雄类中所关联的图书。如果英雄类中有好几个外键，我们都想关联查询，参数depth的优势就凸显出来了，不需要详细写出每一个外键的名称。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』 ❞
最后的结果形如：
{
'迪迦': '迪迦奥特曼',
'武松': '水浒传',
...
}
2.values_list
❝取出指定字段，组成列表 ❞
比如我需要一个所有英雄名称的列表：['迪迦', '武松'...]。你可能想到的方法是查询出所有的英雄信息，然后遍历每个对象，将对象的名称放到指定的列表中，完成需求。使用 values_list 可以一步到位：
list(HeroInfo.objects.values_list('hname', flat=True))
2.1 详解
1.values_list 中第一个参数填写的是要查询的字段名称，此处为 hname ；第二个参数 flat 设置为 True 是为了不以元祖的形式展示，而是直接将值取出来，形如：
<QuerySet ['迪迦', '武松'...]>
# 不设置 flat 结果如下
<QuerySet [('迪迦',), ('武松',)...]>
2.有人会问：为什么外面要使用 list 方法呢？如上示例，查询结果是一个 QuerySet 对象，为了使用方便，一般根据需要转换为 python 的列表。
3.annotate
❝聚合函数 ❞
「需求」：统计出英雄表中男女的数量，显示聚合结果。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
from django.db.models import Count
HeroInfo.objects.values('hgender').annotate(number=Count('hgender'))
3.1 详解
1.上方的意思是根据字段 hgender 进行分组，然后统计每组的人数，人数一列起名为 number
2.查询结果如下：
<QuerySet [{'hgender': 0, 'number': 10}, {'hgender': 1, 'number': 3}]>
3.可以看出英雄表中男性（0）为 10 人；女性（1）为 3 人。
4.「注意」：values 和 annotate 的顺序一定要特别关注！示例中的顺序代表根据性别分组显示聚合结果，但是反过来后就变成了先根据 hgender 统计数量，最后只取字段 hgender 的值。
❝也许你会想示例中既然
annotate可以统计数量，那么直接使用去掉values不是好了？不对！它是统计了数量，但只是为查询的每行记录赋予了一个新字段number，并没有聚合结果，不如示例中那样清晰，哪个性别有几个，展示的明明白白。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』 ❞