我们先对单表查询做一个总结和回顾，并进行进一步的学习和交流。我们在我们的应用的models.py文件下面书写user类。如下所示，然后用数据库迁移，在mysql数据库中生成表。然后进行数据库表的单表查询的操作。

我们之前学了单表操作的知识，在这里我们巩固一下，并且进行更深入一步的学习。我们之前测试我们的models文件是否正常，数据库迁移是否正确，我们都是采用的是前后端交互的技术实现测试的。但是我们知道django的orm语句是比较多的，我们每次对于数据库的操作，orm语句的操作都需要前后端来测试的话，那么这个是十分的麻烦。在这里我们在学习单表操作的同时，也引进了关于测试环境准备的知识点，那么以后我们写好的.py文件的代码，我们可以放到我们的测试环境中，即test.py文件中进行测试。脚本代码无论是写在自己应用下的test.py中，还是自己单独开设.py文件都可以。

测试环境的准备：去manager.py中copy这个文件的前面四行代码，然后自己写两行。测试文件是通用的一个功能，不一定是在应用下的test.py文件，自己也可以新建测试的.py文件，例如mytest.py文件。

在这个代码块下面就可以测试django里面的单个py文件了。所有的代码都要写在测试环境的下面，因为测试环境还没有准备好，我们必须放在测试环境的下面，等待测试环境准备好之后，我们才可以开始测试。所有的代码必须等待环境准备好之后才可以开始书写。

现在我们在我们的测试环境下来测试、使用、学习和扩展我们的单表查询。

1)all()：查询所有

2)filter()：带有过滤条件的查询

3)get()：直接拿数据对象，但是条件不存在那么会直接报错，不推荐使用。

4)first()：拿到queryset里面的第一个元素，即第一个数据对象（queryset是列表套数据对象）

5)last()：拿到queryset里面的最后一个元素，即最后一个数据对象（queryset是列表套数据对象）

6)values()：可以指定的获取的数据字段 select name,age from ..... 类似于列表套字典

7)values_list()：可以指定的获取的数据字段 select name,age from ..... 类似于列表套元组

8)distinct()：去重

9)order_by()：排序

10)reverse()：反转，先排序，才可以反转，是建立在排序的基础上的

11)count()：统计数量

12)exclude()：除了什么之外,排除在外。

13)exists()：判断是否存在，返回的是布尔值，基本用不到因为数据本身就自带布尔值。

1.我们要你帮我查出年龄大于35岁的数据

2.我们要你帮我查出年龄小于35岁的数据

3.我们要你帮我查出年龄大于等于35岁的数据

4.我们要你帮我查出年龄小于等于35岁的数据

5.我们要你帮我查出年龄是18或者35或者38

6.我们要你帮我查出年龄在18到48岁之间的，首位都要

7.我们要你帮我查出名字里面含有n的数据，模糊查询，区分大小写

8.我们要你帮我查出名字里面含有n的数据，模糊查询，忽略大小写

9.我们要你帮我查出名字以Z为开头

10.我们要你帮我查出名字以U为结尾

11.我们要你帮我查出注册时间的月

12.我们要你帮我查出注册时间的年

我们在做多表查询的之前需要做一些准备工作，下面就是我们准备工作要写的模型类，将写好的模型类迁移到数据库中，这样我们就可以开始做我们的多表的查询。模型类的代码如下所示。

我们前面已经建立了表之间的关系，那么我们现在可以使用orm框架实现外键的增删改查，因为查是最难的知识点，所以我们将查和增删改分开讲解，我们先讲解增删改，后面再讲解查。

1）一对一、一对多外键的增删改

2）多对多外键增删改清空

接下来我们学习多对多外键的增删改，我们依次用下面的代码来写：

在我们讲解多表查询的时候，我们在这里先学一个概念，这个概念就是关于正反向的概念，如果我们弄清楚了这个概念以后，我们的下面的学下就会表的更加的轻松。

外键字段在我手上，那么我查你就是正向。外键字段如果不在我手上，那么我查你就是反向。

book 》》》外键字段在书哪儿（正向）》》》publish

publish》》》外键字段在书哪儿（反向）》》》book

一对一，多对多正反向的判断也是如此

正向查询按字段，如果我们发现结果是有多个的时候我们是字段加上all()，如果发现结果只有一个的时候，我们是字段即可。

反向查询按表名小写，如果发现结果有多个的时候我们是表名小写加，并且还要加上all()。如果是单个的时候我们是直接表名小写，也不用加

1）正向查询

1.查询书籍主键为1的出版社名称

2.查询书籍主键为2的作者

3.查询作者jason的电话号码

上面我们得到了一个特点是：利用orm跨表查询是比较的简单。在书写orm语句的时候跟写sql语句是一样的，不要企图一次性将orm语句写完，如果比较复杂，就写一点看一点，分段写

正向的时候什么时候需要加.all()呢？当你的结果可能有多个的时候就需要加.all()，如果是一个则直接拿到数据对象。

2）反向查询

4.查询出版社是北京出版社出版的书籍

5.查询作者是jason写过的书

6.查询手机号是110的作者姓名

基于对象反向查询的时候的规律

当你的查询结果可以有多个的时候，我们就必须表名小写加上_set.all()

当你的查询结果只有一个的时候，我们就必须是表名小写，不需要加_set.all()

例子1.查询书籍主键为1的出版社名称(一行代码搞定)

select Publish.name from (select * from Book,Publish where publish_id = Publish.id ) as Book_Publish where Book.id =1;

1.查询jason的手机号和作者姓名

2.查询书籍主键为1的出版社名称和书的名字

3.查询书籍主键为1的作者姓名

4.查询书籍主键是1的作者的手机号

Book Author AuthorDetail

你只要掌握了正反向的概念以及双下划线的查询，那么你就可以无限制的跨表查询，联表查询。

在这里我们先学习一个东西，我们必须明白一个理论的知识。这个理论知识就是：只要是跟数据库相关的模块基本上都在django.db.models里面，如果上述没有那么应该在django.db里面。聚合函数涉及的一般是如下：max,min,sum,count,avg，在django中，我们应该使用aggregate()。

分组在mysql中是group by，在我们的django是用annotate作为分组的使用。一般分组和聚合是在一起使用的。两者相辅相成，也就是我们平时所说的分组聚合。

MySQL分组查询有哪些特点呢？分组时候默认只能获取到分组的依据，组内其他字段无法直接获取了。因为MySQL默认是严格模式，ONLY_FULL_GROUP_BY

我们看下面的几个题目来深刻的体会和理解分组查询的意义和内涵。

在这里我们补充一个知识点，这个知识点就是：只要你的orm语句得出来的结果还是一个QuerySet对象，那么它就可以继续无限制的点QuerySet对象封装的方法。

还有一个知识点就是，如果我想要按照指定的字段分组该如何处理呢？

models.Book.objects.values('price').annotate()，后续我们在写项目的时候会使用到这个知识点。

我们现在来讲解一下什么是F查询，F查询的用途是什么呢？

F查询：能够帮助你直接获取到列表中某个字段对应的数据

1.查询卖出数大于库存数的书籍

2.将所有书籍的价格提升50块

3.将所有书的名称后面加上爆款两个字(了解)

在学习Q查询之前，我们先来说明一个问题，filter默认只是支持使用的是与（and）关系。但是往往这样一种关系是不能满足于我们平时的使用。所以我们需要更多的逻辑关系，使得我们更加的操作方便，因此我们在这里引入了一种查询方式，这个查询方式叫做Q查询。

1.查询卖出数大于100或者价格小于600的书籍

2.Q的高阶用法 能够将查询条件左边也变成字符串的形式，而不再是变量名的形式。使用Q我们可以实现一个简单的搜索功能。

事务：我们知道事务有四个特性，这四个特性分别是：

原子性：不可分割的最小单位。

一致性：跟原子性是相辅相成的。

隔离性：事务之间是互相不干扰。

持久性：事务一旦确认是永久有效的。

事务的回滚：rollback

事务的确认：commit

参考：https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/articles/9627915.html

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