补充知识：Django的ManyToManyField(多对多)的使用以及through的作用
drf的序列化器给模型输出带来了便利但是对于多对多字段网上查询的内容却是很少(也有可能是本人不会搜答案)
本文案例操作，建议先阅读我之前的文章《ElasticSearch之安装及基本操作API》
答：在字段数量很多情况下，数据量也就很大，每次查询都需要检索大量数据，这样效率低下。我们可以将所有字段分成两个部分，“常用字段”和“不常用字段”，这样对大部分查询者来说效率提高了。【表的垂直分割】
模型是有关你的数据的，简单、确定的信息源。它包含了你所储存数据的一些必要的字段和行为。通常来说，每个模型都对应数据库中的一张表。
在xadmin中是不能像原生admin那样使用formfield_for_manytomany方法来过滤多对多字段
在前面教程中小编我已经介绍了Django的Queryset特性及高级使用技巧以及Queryset的aggregate和annotate方法。这些技巧和方法都是为了减少对数据库的访问次数和对内存的占用，从而提升网站性能。今天我们再来学习两个非常重要的查询方法select_related和prefetch_related方法，看看如何使用它们避免不必要的数据库查询。高手过招，只差分毫。专业和业余之前的区别就在细节的处理上。为了让大家更直观地看到这两个方法的作用，我们将安装使用django-debug-toolbar这个流行的Django第三方包。
1 创建超级用户 python manage.py createsuperuser 2 urls.py: admin/ include(admin.site.urls) 3 注册管理的models admin.site.register(Object)
模型是你的数据的唯一的、权威的信息源。它包含你所储存数据的必要字段和行为。通常，每个模型对应数据库中唯一的一张表。
现在想首先按照染色体进行排序，然后相同的染色体上的基因按起始位点进行排序，那么这就是一个多字段的排序，而且第二个字段为数字，使用sort命令如下
auth模块是Django提供的标准权限管理系统,可以提供用户身份认证, 用户组和权限管理。auth可以和admin模块配合使用， 快速建立网站的管理系统。
QuerySet 可切片 使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句。 1 >>> Entry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5) >>> Entry.objects.all()[5:10] # (OFFSET 5 LIMIT 5) 不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。 可迭代 ar
使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句。
为了方便我们测试SQL语句，我们需要配置一下tests.py文件，在这里测试我们的SQL语句，单独测试Django中的py文件都可以这样配置。
多表查询是模型层的重要功能之一, Django提供了一套基于关联字段独特的解决方案.
第四章 模板 1.标签 (1)if/else {% if %} 标签检查(evaluate)一个变量，如果这个变量为真（即，变量存在，非空，不是布尔值假），系统会 显示在 {% if %} 和 {% endif %} 之间的任何内容，例如： {% if today_is_weekend %} Welcome to the weekend! {% endif %} {% else %} 标签是可选的： {% if today_is_weekend %} Welcome to the we
Welcome to the weekend!
Welcome to the we
一个博客系统应该有什么功能，相信大家都是非常熟悉的，其核心无非是文章、分类、创作。而像标签、评论、留言、交流、后台管理这些功能，都是锦上添花。
大家好，上节介绍了Access数据库表中常见的概念，Access数据库中表的部分主要难点就在于表的设计，本节主要是串联一下Access数据库中表设计时的大概步骤，只先了解即可，具体的内容部分后面根据分解的知识点展开讲解。
Django 提供了很多字段类型，比如 URL/Email/IP/ 但是 mysql 数据没有这些类型，这类型存储到数据库上本质是字符串数据类型，主要目的是为了封装底层 SQL 语句。
一、CRUD 增删改查 1.新增(INSERT) 语法：INSERT INTO 表名(列1,列2,...,列N) values(值1,值2,...,值N) 批量新增：INSERT INTO 表名(列1,列2,...,列N) values(),(),(); 注： 1) 如果数据是字符型，必须使用单引号或者双引号，如："value"; 2) 在缺省列名的情况，插入不能少或多字段值; 3) 在插入部分字段时，要指定插入的数据字段并依此插入; 注意：
查找表关系，一定要分别站在两张表的角度全部考虑完毕才能下结论，否则无法得出正确答案
cut是一个选取命令，就是将一段数据经过分析，取出我们想要的。一般来说，选取信息通常是针对“行”来进行分析的，并不是整篇信息分析的。
上篇介绍了ES嵌套模型使用场景和优缺点，本篇接着介绍关于ES嵌套的索引一些基本的操作，包括插入，追加，更新，删除，查询单独放下一篇文章介绍。 首先来看下如何添加数据，上篇提到了我们项目中有三个实体类分别是User,Quest,Kp。其关系是一对多对多，User里面有个List<Quest>字段可以包含多个Quest对象而每一个Quest对象又包含一个List<Kp>字段可以包含多个Kp实体，每个实体类本身又可以拥有多个自己的属性字段。 在这里其实也能感受到用动态索引模板的好处，就是我不要关注到底有多少个字段
Django网络应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。
CharField: .要求必须有参数 maxlength,限制该字段的最大字符数；
当数据保存在磁盘类存储介质上时，它是作为数据块存放。这些数据块是被当作一个整体来访问的，这样可以保证操作的原子性。硬盘数据块存储结构类似于链表，都包含数据部分，以及一个指向下一个节点（或数据块）的指针，不需要连续存储。 记录集只能在某个关键字段上进行排序，所以如果需要在一个无序字段上进行搜索，就要执行一个线性搜索（Linear Search）的过程，平均需要访问N/2的数据块，N是表所占据的数据块数目。如果这个字段是一个非主键字段（也就是说，不包含唯一的访问入口），那么需要在N个数据块上搜索整个表格空间。 但是对于一个有序字段，可以运用二分查找（Binary Search），这样只要访问log2 (N)的数据块。这就是为什么性能能得到本质上的提高。
球友问题：我记得您写过一篇关于建模字段膨胀的问题，对于比如request header response这种动态的对象，是怎么处理来着？
环境信息 PostgreSQL 11.5 问题 客户反馈临时表创建耗时较长，平均耗时在5ms以上，相对于之前测试阶段的创建时间有明显变慢。 根本原因 postgresql在创建表时，会预估当前表是否存在超长记录的可能，如果使用了text，varchar(555)等超大字端，会在创建表同时创建toast表及toast索引表，同时多字段会写入系统表记录，这将增大创建表的开销。 诊断步骤 psql postgres=# select count(*) from pg_class; count -------
学过orm系统自然之道模型的重要性，很多web站点都需要与数据库交互，这个时候模型的设计就显得尤为重要，一个好的模型会使得项目方便管理并且易于维护，比如我们学过的flask，里面的sqlalchemy就是这样一个优秀的模块，通过它可以快速和数据库建立通道，从而使得web编程更为高效，本文主要讲解django的模型。
Django自带的后台管理是Django明显特色之一，可以让我们快速便捷管理数据。后台管理可以在各个app的admin.py文件中进行控制。以下是我最近摸索总结出比较实用的配置。若你有什么比较好的配置
不设置时默认设置为False。设置为True时，数据库表字段中将存入NULL的记录。 null和blank组合使用，null=True,blank=True,表示该字段可以为空
有了分词，开发中会遇到，某个索引的文档集合中，共有多少XX关键词？ 这就引发出了词频统计的问题。 社区问题：
Courses --- GET ---> 查看数据----->返回所有数据列表[{},{},]
简介 Model + Form ==> ModelForm。model和form的结合体，所以有以下功能： 验证 数据库操作 Form回顾 models.py class UserType(models.Model): caption = models.CharField(max_length=32) class UserInfo(models.Model): username = models.CharField(max_length=32) email = models.Ema
SQL结构化查询语言(Structured Query Language)，一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
比如说上面的额代码，这样就会创建一个book和user的关联表，但是有些复杂场景，关联表中不仅仅有两个表的主键， 还有一些其他个性化属性，这个时候就需要单独写一个class来声明多对多关系，如下
在 django 中要想创建一个数据对象，只需要实例化他，传入这个表模型类的关键字参数，然后调用 .save() 方法把这个对象保存到数据库中即可
工作中，发现Oracle数据库表中有许多重复的数据，而这个时候老板需要统计表中有多少条数据时（不包含重复数据），只想说一句MMP，库中好几十万数据，肿么办，无奈只能自己在网上找语句，最终成功解救，下面是我一个实验，很好理解。
本篇主要介绍我们在使用django框架开发的时候使用的操作数据库的语句，这在动态网站部分是很重要的，因为我们需要连接数据库进行操作，然后把数据处理的结果显示在前端页面上，在其他地方我们都是直接用sql语句来手动输入，这样容易造成错误，还影响效率，在django中，内置了很多处理数据库操作的函数，能更便利的帮我们操作数据库
一般来说，网抓的数据，很多时候也需要进行json的解释，因为网络接口的变动致使网抓程序失效也是常有的事情。
Logstash 是一款强大的数据传输工具，支持丰富多样的数据输入源与数据输出端，并且可以在管道中进行数据处理。Logstash的一条完整的数据传输链路就是一个管道，Logstash支持多个管道的自定义配置和并行。
简单说就是把关系型数据库映射成对象模型。用对象来操作数据库。 例如： 数据库里面一个User表，有很多字段。编程时候用对象模型就是一个User类。 字段就是属性了 public class User{ private String id; private String username; public void setUsername(String username) { this.username = username; } }
utf8mb4是utf8的超集，emoji表情以及部分不常见汉字在utf8下会表现为乱码。
本期给大家带来的是MongoDB的数据模型介绍，废话不多说，我们直接开始本期的大数据开发知识学习。
awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义 函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。awk的处理文本和数据的方 式是这样的，它逐行扫描文件，从第一行到最后一行，寻找匹配的特定模式的行，并在这些行上进行你想要的操作。如果没有指定处理动作，则把匹配的行显示到标 准输出(屏幕)，如果没有指定模式，则所有被操作所指定的行都被处理。awk分别代表其作者姓氏的第一个字母。因为它的作者是三个人，分别是Alfred Aho、Brian Kernighan、Peter Weinberger。gawk是awk的GNU版本，它提供了Bell实验室和GNU的一些扩展。
在涉及order by操作的sql时，b-tree索引返回的结果是有序的，可以直接返回，而其他索引类型，需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
在使用django restframework serializer 序列化在django中定义的model时，有时候我们需要额外在serializer中增加一些model中没有的字段。有两种方法实现这个目的。
这是model，有blog，author，以及entry；其中entry分别与blog与author表关 联，entry与blog表是通过 外键(models.ForeignKey())相连，属于一对多的关系，即一个entry对应多个blog，entry与author是多对多的关系， 通过modles.ManyToManyField()实现。
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