在这篇文章中，我们将为您详细介绍on_delete对Django模型有什么作用？的内容，并且讨论关于djangoon_delete的相关问题。此外，我们还会涉及一些关于04Django模型层：Djan
在这篇文章中，我们将为您详细介绍on_delete对Django模型有什么作用？的内容，并且讨论关于django on_delete的相关问题。此外，我们还会涉及一些关于04 Django模型层： Django-model进阶、Django --- 基表 断关系 related_name on_delete、django 中ForeignKey()中的on_delete参数（转）、Django 外键ForeignKey中的on_delete的知识，以帮助您更全面地了解这个主题。
本文目录一览：- on_delete对Django模型有什么作用？（django on_delete）
- 04 Django模型层： Django-model进阶
- Django --- 基表 断关系 related_name on_delete
- django 中ForeignKey()中的on_delete参数（转）
- Django 外键ForeignKey中的on_delete
on_delete对Django模型有什么作用？（django on_delete）
我对Django非常熟悉，但是最近我注意到on_delete=models.CASCADE模型中存在一个选项。我已经搜索了相同的文档，但是除了以下内容外，我什么也找不到：
在Django 1.9中进行了更改：
on_delete现在可以用作第二个位置参数（以前通常只作为关键字参数传递）。在Django 2.0中，这是必填参数。
一个用法的例子是：
from django.db import modelsclass Car(models.Model): manufacturer = models.ForeignKey( ''Manufacturer'', on_delete=models.CASCADE, ) # ...class Manufacturer(models.Model): # ... passon_delete是做什么的？（ 我猜想如果删除模型，要执行的操作 。）
怎么models.CASCADE办？（ 文档中的任何提示 ）
还有哪些其他选项（ 如果我的猜测是正确的 ）？
有关此文档的位置在哪里？
答案1
小编典典这是删除 引用 对象时采取的行为。它不是特定于Django的。这是一个SQL标准。尽管Django在SQL之上有自己的实现。 （1）
发生此类事件时，有七种可能的操作：
CASCADE：删除引用的对象后，还请删除对其具有引用的对象（例如，当删除博客文章时，您可能还希望删除注释）。SQL等效项：CASCADE。PROTECT：禁止删除引用的对象。要删除它，您将必须删除所有手动引用它的对象。SQL等效项：RESTRICT。RESTRICT：（ 在Django 3.1中引入）PROTECT与SQLRESTRICT更精确匹配的相似行为。（请参阅django文档示例）SET_NULL：将引用设置为NULL（要求该字段可为空）。例如，当删除用户时，您可能希望保留他在博客文章中发布的评论，但说该评论是由匿名（或已删除）用户发布的。SQL等效项：SET NULL。SET_DEFAULT：设置默认值。SQL等效项：SET DEFAULT。SET(...)：设置给定值。这不是SQL标准的一部分，完全由Django处理。DO_NOTHING：这可能是一个非常糟糕的主意，因为这会在数据库中创建完整性问题（引用实际上不存在的对象）。SQL等效项：NO ACTION。 （2）
资料来源：Django说明文件
例如，另请参见PostgreSQL文档。
在大多数情况下，这CASCADE是预期的行为，但是对于每个ForeignKey，您应始终问自己在这种情况下的预期行为是什么。PROTECT并且SET_NULL通常很有用。设置CASCADE不应该设置的位置，可以通过简单地删除单个用户来级联删除所有数据库。
附加说明以阐明级联方向
有趣的是，注意到CASCADE行动的方向对于许多人来说并不明确。事实上，这很有趣地看到， 只有
该CASCADE行动并不清楚。我知道级联行为可能会造成混淆，但是您必须认为 它与任何其他动作是同一方向
。因此，如果您觉得自己CASCADE不清楚方向，那实际上意味着on_delete您不清楚自己的行为。
在您的数据库中，外键基本上由整数字段表示，该值是外对象的主键。假设您有一个 comment_A 条目，它具有一个 article_B
条目的外键。如果删除条目 comment_A ，那么一切都很好。 article_B 过去一直没有 comment_A
，如果删除了它，也不会打扰。但是，如果您删除 article_B ，那么 comment_A会 慌！它永远都离不开
article_B 并需要它，它是其属性的一部分（article=article_B，但 article_B
是什么？）。这是on_delete确定如何解决此问题的步骤 完整性错误 ，可以这样说：
- “不！请！不要！我不能没有你！” （据说
PROTECT或RESTRICT在Django / SQL中） - “好吧，如果我不是你的，那我就不是任何人的” （说
SET_NULL） - “再见，我不能没有article_B生活” 自杀（这是
CASCADE行为）。 - “没关系，我有多余的情人，从现在开始我将引用article_C” （
SET_DEFAULT，甚至SET(...)）。 - “我无法面对现实，即使那是我剩下的唯一事情，我也会继续给你打电话！” （
DO_NOTHING）
我希望它使级联方向更清晰。:)
脚注
（1） Django在SQL之上有自己的实现。并且，正如@
JoeMjr2在下面的注释中提到的那样，Django将不会创建SQL约束。如果希望数据库确保约束（例如，如果数据库被其他应用程序使用，或者您不时挂在数据库控制台中），则可能需要自己手动设置相关约束。在Django中，有一个开放式票证可添加对数据库级别的删除约束的支持。（2） 实际上，在一种情况下
DO_NOTHING可能有用：如果您想跳过Django的实现并自己在数据库级别实现约束。
04 Django模型层： Django-model进阶
一 QuerySet对象
1.1可切片
使用Python 的切片语法来限制<tt>查询集</tt>记录的数目 。它等同于SQL 的<tt>LIMIT</tt> 和<tt>OFFSET</tt> 子句。
Entry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)
Entry.objects.all()[5:10] # (OFFSET 5 LIMIT 5)
不支持负的索引（例如<tt>Entry.objects.all()[-1]</tt>）。通常，<tt>查询集</tt> 的切片返回一个新的<tt>查询集</tt> —— 它不会执行查询。
1.2可迭代
articleList=models.Article.objects.all()
for article in articleList:
print(article.title)
1.3惰性查询
<tt>查询集</tt> 是惰性执行的 —— 创建<tt>查询集</tt>不会带来任何数据库的访问。你可以将过滤器保持一整天，直到<tt>查询集</tt> 需要求值时，Django 才会真正运行这个查询。
queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database
print(queryResult) # hits database
for article in queryResult:
print(article.title) # hits database
一般来说，只有在“请求”<tt>查询集</tt> 的结果时才会到数据库中去获取它们。当你确实需要结果时，<tt>查询集</tt> 通过访问数据库来求值
1.4缓存机制
每个<tt>查询集</tt>都包含一个缓存来最小化对数据库的访问。理解它是如何工作的将让你编写最高效的代码。 在一个新创建的<tt>查询集</tt>中，缓存为空。首次对<tt>查询集</tt>进行求值 —— 同时发生数据库查询 ——Django 将保存查询的结果到<tt>查询集</tt>的缓存中并返回明确请求的结果（例如，如果正在迭代<tt>查询集</tt>，则返回下一个结果）。接下来对该<tt>查询集</tt> 的求值将重用缓存的结果。 请牢记这个缓存行为，因为对<tt>查询集</tt>使用不当的话，它会坑你的。例如，下面的语句创建两个<tt>查询集</tt>，对它们求值，然后扔掉它们：
print([a.title for a in models.Article.objects.all()])
print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()])
这意味着相同的数据库查询将执行两次，显然倍增了你的数据库负载。同时，还有可能两个结果列表并不包含相同的数据库记录，因为在两次请求期间有可能有Article被添加进来或删除掉。为了避免这个问题，只需保存<tt>查询集</tt>并重新使用它：
queryResult=models.Article.objects.all()
print([a.title for a in queryResult])
print([a.create_time for a in queryResult])
何时查询集不会被缓存?
查询集不会永远缓存它们的结果。当只对查询集的部分进行求值时会检查缓存， 如果这个部分不在缓存中，那么接下来查询返回的记录都将不会被缓存。所以，这意味着使用切片或索引来限制查询集将不会填充缓存。 例如，重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库：
queryset = Entry.objects.all()
print queryset[5] # Queries the database
print queryset[5] # Queries the database again
然而，如果已经对全部查询集求值过，则将检查缓存：
queryset = Entry.objects.all()
[entry for entry in queryset] # Queries the database
print queryset[5] # Uses cache
print queryset[5] # Uses cache
下面是一些其它例子，它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中：
[entry for entry in queryset]
bool(queryset)
entry in queryset
list(queryset)
注：简单地打印查询集不会填充缓存。
queryResult=models.Article.objects.all()
print(queryResult) # hits database
print(queryResult) # hits database
1.5 exists()与iterator()方法
exists：
简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些 数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据：
if queryResult.exists():
#SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()
print("exists...")
iterator:
当queryset非常巨大时，cache会成为问题。 处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统 进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法 来获取数据，处理完数据就将其丢弃。
objs = Book.objects.all().iterator()
# iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存
for obj in objs:
print(obj.title)
#BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了
for obj in objs:
print(obj.title)
当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 #用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。 总结: queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能 会造成额外的数据库查询。
二 中介模型
处理类似搭配 pizza 和 topping 这样简单的多对多关系时，使用标准的<tt>ManyToManyField</tt> 就可以了。但是，有时你可能需要关联数据到两个模型之间的关系上。 例如，有这样一个应用，它记录音乐家所属的音乐小组。我们可以用一个<tt>ManyToManyField</tt> 表示小组和成员之间的多对多关系。但是，有时你可能想知道更多成员关系的细节，比如成员是何时加入小组的。 对于这些情况，Django 允许你指定一个中介模型来定义多对多关系。 你可以将其他字段放在中介模型里面。源模型的<tt>ManyToManyField</tt> 字段将使用<tt>through</tt> 参数指向中介模型。对于上面的音乐小组的例子，代码如下：
from django.db import models
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=128)
def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return self.name
class Group(models.Model):
name = models.CharField(max_length=128)
members = models.ManyToManyField(Person, through=''Membership'')
def __str__(self): # __unicode__ on Python 2
return self.name
class Membership(models.Model):
person = models.ForeignKey(Person)
group = models.ForeignKey(Group)
date_joined = models.DateField()
invite_reason = models.CharField(max_length=64)
既然你已经设置好<tt>ManyToManyField</tt> 来使用中介模型（在这个例子中就是<tt>Membership</tt>），接下来你要开始创建多对多关系。你要做的就是创建中介模型的实例：
>>> ringo = Person.objects.create(name="Ringo Starr")
>>> paul = Person.objects.create(name="Paul McCartney")
>>> beatles = Group.objects.create(name="The Beatles")
>>> m1 = Membership(person=ringo, group=beatles,
... date_joined=date(1962, 8, 16),
... invite_reason="Needed a new drummer.")
>>> m1.save()
>>> beatles.members.all()
[<Person: Ringo Starr>]
>>> ringo.group_set.all()
[<Group: The Beatles>]
>>> m2 = Membership.objects.create(person=paul, group=beatles,
... date_joined=date(1960, 8, 1),
... invite_reason="Wanted to form a band.")
>>> beatles.members.all()
[<Person: Ringo Starr>, <Person: Paul McCartney>]
与普通的多对多字段不同，你不能使用<tt>add</tt>、 <tt>create</tt>和赋值语句（比如，<tt>beatles.members = [...]</tt>）来创建关系：
# THIS WILL NOT WORK
>>> beatles.members.add(john)
# NEITHER WILL THIS
>>> beatles.members.create(name="George Harrison")
# AND NEITHER WILL THIS
>>> beatles.members = [john, paul, ringo, george]
为什么不能这样做？ 这是因为你不能只创建 <tt>Person</tt>和 <tt>Group</tt>之间的关联关系，你还要指定 <tt>Membership</tt>模型中所需要的所有信息；而简单的<tt>add</tt>、<tt>create</tt> 和赋值语句是做不到这一点的。所以它们不能在使用中介模型的多对多关系中使用。此时，唯一的办法就是创建中介模型的实例。 <tt>remove()</tt>方法被禁用也是出于同样的原因。但是<tt>clear()</tt> 方法却是可用的。它可以清空某个实例所有的多对多关系：
>>> # Beatles have broken up
>>> beatles.members.clear()
>>> # Note that this deletes the intermediate model instances
>>> Membership.objects.all()
[]
三 查询优化
3.1表数据
class UserInfo(AbstractUser):
"""
用户信息
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
nickname = models.CharField(verbose_name=''昵称'', max_length=32)
telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name=''手机号码'')
avatar = models.FileField(verbose_name=''头像'',upload_to = ''avatar/'',default="/avatar/default.png")
create_time = models.DateTimeField(verbose_name=''创建时间'', auto_now_add=True)
fans = models.ManyToManyField(verbose_name=''粉丝们'',
to=''UserInfo'',
through=''UserFans'',
related_name=''f'',
through_fields=(''user'', ''follower''))
def __str__(self):
return self.username
class UserFans(models.Model):
"""
互粉关系表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey(verbose_name=''博主'', to=''UserInfo'', to_field=''nid'', related_name=''users'')
follower = models.ForeignKey(verbose_name=''粉丝'', to=''UserInfo'', to_field=''nid'', related_name=''followers'')
class Blog(models.Model):
"""
博客信息
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name=''个人博客标题'', max_length=64)
site = models.CharField(verbose_name=''个人博客后缀'', max_length=32, unique=True)
theme = models.CharField(verbose_name=''博客主题'', max_length=32)
user = models.OneToOneField(to=''UserInfo'', to_field=''nid'')
def __str__(self):
return self.title
class Category(models.Model):
"""
博主个人文章分类表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name=''分类标题'', max_length=32)
blog = models.ForeignKey(verbose_name=''所属博客'', to=''Blog'', to_field=''nid'')
class Article(models.Model):
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(max_length=50, verbose_name=''文章标题'')
desc = models.CharField(max_length=255, verbose_name=''文章描述'')
read_count = models.IntegerField(default=0)
comment_count= models.IntegerField(default=0)
up_count = models.IntegerField(default=0)
down_count = models.IntegerField(default=0)
category = models.ForeignKey(verbose_name=''文章类型'', to=''Category'', to_field=''nid'', null=True)
create_time = models.DateField(verbose_name=''创建时间'')
blog = models.ForeignKey(verbose_name=''所属博客'', to=''Blog'', to_field=''nid'')
tags = models.ManyToManyField(
to="Tag",
through=''Article2Tag'',
through_fields=(''article'', ''tag''),
)
class ArticleDetail(models.Model):
"""
文章详细表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
content = models.TextField(verbose_name=''文章内容'', )
article = models.OneToOneField(verbose_name=''所属文章'', to=''Article'', to_field=''nid'')
class Comment(models.Model):
"""
评论表
"""
nid = models.BigAutoField(primary_key=True)
article = models.ForeignKey(verbose_name=''评论文章'', to=''Article'', to_field=''nid'')
content = models.CharField(verbose_name=''评论内容'', max_length=255)
create_time = models.DateTimeField(verbose_name=''创建时间'', auto_now_add=True)
parent_comment = models.ForeignKey(''self'', blank=True, null=True, verbose_name=''父级评论'')
user = models.ForeignKey(verbose_name=''评论者'', to=''UserInfo'', to_field=''nid'')
up_count = models.IntegerField(default=0)
def __str__(self):
return self.content
class ArticleUpDown(models.Model):
"""
点赞表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey(''UserInfo'', null=True)
article = models.ForeignKey("Article", null=True)
models.BooleanField(verbose_name=''是否赞'')
class CommentUp(models.Model):
"""
点赞表
"""
nid = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.ForeignKey(''UserInfo'', null=True)
comment = models.ForeignKey("Comment", null=True)
class Tag(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(verbose_name=''标签名称'', max_length=32)
blog = models.ForeignKey(verbose_name=''所属博客'', to=''Blog'', to_field=''nid'')
class Article2Tag(models.Model):
nid = models.AutoField(primary_key=True)
article = models.ForeignKey(verbose_name=''文章'', to="Article", to_field=''nid'')
tag = models.ForeignKey(verbose_name=''标签'', to="Tag", to_field=''nid'')
3.2 select_related
3.2.1简单使用
对于一对一字段（OneToOneField）和外键字段（ForeignKey），可以使用select_related 来对QuerySet进行优化。 select_related 返回一个<tt>QuerySet</tt>，当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。 简单说，在对QuerySet使用select_related()函数后，Django会获取相应外键对应的对象，从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。 下面的例子解释了普通查询和<tt>select_related()</tt> 查询的区别。 查询id=2的文章的分类名称,下面是一个标准的查询：
# Hits the database.
article=models.Article.objects.get(nid=2)
# Hits the database again to get the related Blog object.
print(article.category.title)
sql执行
''''''
SELECT
"blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
"blog_article"."desc",
"blog_article"."read_count",
"blog_article"."comment_count",
"blog_article"."up_count",
"blog_article"."down_count",
"blog_article"."category_id",
"blog_article"."create_time",
"blog_article"."blog_id",
"blog_article"."article_type_id"
FROM "blog_article"
WHERE "blog_article"."nid" = 2; args=(2,)
SELECT
"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id"
FROM "blog_category"
WHERE "blog_category"."nid" = 4; args=(4,)
''''''
如果我们使用select_related()函数：
articleList=models.Article.objects.select_related("category").all()
for article_obj in articleList:
# Doesn''t hit the database, because article_obj.category
# has been prepopulated in the previous query.
#不再查询数据库，因为第一次查询，数据已经填充进去了
print(article_obj.category.title)
sql执行
SELECT
"blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
"blog_article"."desc",
"blog_article"."read_count",
"blog_article"."comment_count",
"blog_article"."up_count",
"blog_article"."down_count",
"blog_article"."category_id",
"blog_article"."create_time",
"blog_article"."blog_id",
"blog_article"."article_type_id",
"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id"
FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid");
3.2.2 多外键查询
这是针对category的外键查询，如果是另外一个外键呢？让我们一起看下：
article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1)
print(article.articledetail)
观察logging结果，发现依然需要查询两次，所以需要改为：
article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1)
print(article.articledetail)
或者：1.7以后支持链式操作
article=models.Article.objects
.select_related("category")
.select_related("articledetail")
.get(nid=1) # django 1.7 支持链式操作
print(article.articledetail)
sql执行
SELECT
"blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......
"blog_category"."nid",
"blog_category"."title",
"blog_category"."blog_id",
"blog_articledetail"."nid",
"blog_articledetail"."content",
"blog_articledetail"."article_id"
FROM "blog_article"
LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid")
LEFT OUTER JOIN "blog_articledetail" ON ("blog_article"."nid" = "blog_articledetail"."article_id")
WHERE "blog_article"."nid" = 1; args=(1,)
3.2.3 深层查询
# 查询id=1的文章的用户姓名
article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1)
print(article.blog.user.username)
依然需要查询两次： sql查询
SELECT
"blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......
"blog_blog"."nid",
"blog_blog"."title",
FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1;
SELECT
"blog_userinfo"."password",
"blog_userinfo"."last_login",
......
FROM "blog_userinfo"
WHERE "blog_userinfo"."nid" = 1;
这是因为第一次查询没有query到userInfo表，所以，修改如下：
article=models.Article.objects.select_related("blog__user").get(nid=1)
print(article.blog.user.username)
查询的sql
SELECT
"blog_article"."nid", "blog_article"."title",
......
"blog_blog"."nid", "blog_blog"."title",
......
"blog_userinfo"."password", "blog_userinfo"."last_login",
......
FROM "blog_article"
INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")
INNER JOIN "blog_userinfo" ON ("blog_blog"."user_id" = "blog_userinfo"."nid")
WHERE "blog_article"."nid" = 1;
3.2.4 总结
- select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
- select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
- 可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。
- 没有指定的字段不会缓存，没有指定的深度不会缓存，如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。
- 也可以通过depth参数指定递归的深度，Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段，Django会再次进行SQL查询。
- 也接受无参数的调用，Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。
- Django >= 1.7，链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7，链式调用会导致前边的select_related失效，只保留最后一个。
3.3 prefetch_related()
对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。 prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似，都是为了减少SQL查询的数量，但是实现的方式不一样。后者是通过JOIN语句，在SQL查询内解决问题。但是对于多对多关系，使用SQL语句解决就显得有些不太明智，因为JOIN得到的表将会很长，会导致SQL语句运行时间的增加和内存占用的增加。若有n个对象，每个对象的多对多字段对应Mi条，就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。 prefetch_related()的解决方法是，分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。
# 查询所有文章关联的所有标签
article_obj=models.Article.objects.all()
for i in article_obj:
print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 5
改为prefetch_related：
# 查询所有文章关联的所有标签
article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all()
for i in article_obj:
print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 2
查询sql
SELECT "blog_article"."nid",
"blog_article"."title",
......
FROM "blog_article";
SELECT
("blog_article2tag"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id",
"blog_tag"."nid",
"blog_tag"."title",
"blog_tag"."blog_id"
FROM "blog_tag"
INNER JOIN "blog_article2tag" ON ("blog_tag"."nid" = "blog_article2tag"."tag_id")
WHERE "blog_article2tag"."article_id" IN (1, 2, 3, 4);
def select_related(self, *fields)
性能相关：表之间进行join连表操作，一次性获取关联的数据。
model.tb.objects.all().select_related()
model.tb.objects.all().select_related(''外键字段'')
model.tb.objects.all().select_related(''外键字段__外键字段'')
def prefetch_related(self, *lookups)
性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。
# 获取所有用户表
# 获取用户类型表where id in (用户表中的查到的所有用户ID)
models.UserInfo.objects.prefetch_related(''外键字段'')
from django.db.models import Count, Case, When, IntegerField
Article.objects.annotate(
numviews=Count(Case(
When(readership__what_time__lt=treshold, then=1),
output_field=CharField(),
))
)
students = Student.objects.all().annotate(num_excused_absences=models.Sum(
models.Case(
models.When(absence__type=''Excused'', then=1),
default=0,
output_field=models.IntegerField()
)))
# 加select_related 主动做链表，相当于直接链表把数据全取出来了，
# 不加：for循环几次，就再次查几次数据库
# select_related(''author_detail'')参数是fk的字段，可能有多个外键，所以可以写多个
ret=models.Author.objects.all().select_related(''author_detail'')
for i in ret:
print(i.author_detail.addr)
ret = models.Author.objects.all()
for i in ret:
print(i.author_detail.addr)
# 用了fk,但是不做链表，做多次查询,把结果集都放到对象中
# 两次查询，相当于select * from author_detail where nid in [1,2]
ret=models.Author.objects.all().prefetch_related(''author_detail'')
for i in ret:
print(i.author_detail.addr)
# 总结：数据量少，可以用select_related
# 数据量比较多用prefetch_related
四 extra
extra(select=None, where=None, params=None,
tables=None, order_by=None, select_params=None)
有些情况下，Django的查询语法难以简单的表达复杂的 <tt>WHERE</tt> 子句，对于这种情况, Django 提供了 <tt>extra()</tt> <tt>QuerySet</tt>修改机制 — 它能在 <tt>QuerySet</tt>生成的SQL从句中注入新子句 extra可以指定一个或多个 <tt>参数</tt>,例如 <tt>select</tt>, <tt>where</tt> or <tt>tables</tt>. 这些参数都不是必须的，但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做
4.1参数之select
The <tt>select</tt> 参数可以让你在 <tt>SELECT</tt> 从句中添加其他字段信息，它应该是一个字典，存放着属性名到 SQL 从句的映射。
queryResult=models.Article
.objects.extra(select={''is_recent'': "create_time > ''2017-09-05''"})
结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值，表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05. 练习：
# in sqlite:
article_obj=models.Article.objects
.filter(nid=1)
.extra(select={"standard_time":"strftime(''%%Y-%%m-%%d'',create_time)"})
.values("standard_time","nid","title")
print(article_obj)
# <QuerySet [{''title'': ''MongoDb 入门教程'', ''standard_time'': ''2017-09-03'', ''nid'': 1}]>
4.2参数之where / tables
您可以使用<tt>where</tt>定义显式SQL <tt>WHERE</tt>子句 - 也许执行非显式连接。您可以使用<tt>tables</tt>手动将表添加到SQL <tt>FROM</tt>子句。 <tt>where</tt>和<tt>tables</tt>都接受字符串列表。所有<tt>where</tt>参数均为“与”任何其他搜索条件。 举例来讲：
queryResult=models.Article
.objects.extra(where=[''nid in (1,3) OR title like "py%" '',''nid>2''])
extra, 额外查询条件以及相关表，排序
models.UserInfo.objects.filter(id__gt=1)
models.UserInfo.objects.all()
# id name age ut_id
models.UserInfo.objects.extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
# a. 映射
# select
# select_params=None
# select 此处 from 表
# b. 条件
# where=None
# params=None,
# select * from 表 where 此处
# c. 表
# tables
# select * from 表,此处
# c. 排序
# order_by=None
# select * from 表 order by 此处
models.UserInfo.objects.extra(
select={''newid'':''select count(1) from app01_usertype where id>%s''},
select_params=[1,],
where = [''age>%s''],
params=[18,],
order_by=[''-age''],
tables=[''app01_usertype'']
)
"""
select
app01_userinfo.id,
(select count(1) from app01_usertype where id>1) as newid
from app01_userinfo,app01_usertype
where
app01_userinfo.age > 18
order by
app01_userinfo.age desc
"""
result = models.UserInfo.objects.filter(id__gt=1).extra(
where=[''app01_userinfo.id < %s''],
params=[100,],
tables=[''app01_usertype''],
order_by=[''-app01_userinfo.id''],
select={''uid'':1,''sw'':"select count(1) from app01_userinfo"}
)
print(result.query)
# SELECT (1) AS "uid", (select count(1) from app01_userinfo) AS "sw", "app01_userinfo"."id", "app01_userinfo"."name", "app01_userinfo"."age", "app01_userinfo"."ut_id" FROM "app01_userinfo" , "app01_usertype" WHERE ("app01_userinfo"."id" > 1 AND (app01_userinfo.id < 100)) ORDER BY ("app01_userinfo".id) DESC
# 在对象中加入字段
ret=models.Author.objects.all().filter(nid__gt=1).extra(select={''n'':''select count(*) from app01_book where nid>%s''},select_params=[1])
print(ret[0].n)
print(ret.query)
# 给字段重命名
ret=models.Author.objects.all().filter(author_detail__telephone=132234556).extra(select={''bb'':"app01_authordatail.telephone"}).values(''bb'')
print(ret)
print(ret.query)
五 原生sql
from django.db import connection, connections
cursor = connection.cursor() # connection=default数据
cursor = connections[''db2''].cursor()
cursor.execute("""SELECT * from auth_user where id = %s""", [1])
row = cursor.fetchone()
row = cursor.fetchall()
ret=models.Author.objects.raw(''select * from app01_author where nid>1'')
print(ret)
for i in ret:
print(i)
print(ret.query)
# 会把book的字段放到author对象中
ret=models.Author.objects.raw(''select * from app01_book where nid>1'')
print(ret)
for i in ret:
print(i.price)
print(type(i))
六 整体插入
创建对象时，尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如：
Entry.objects.bulk_create([
Entry(headline="Python 3.0 Released"),
Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])
...更优于：
Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")
注意该方法有很多注意事项，所以确保它适用于你的情况。 这也可以用在ManyToManyFields中，所以：
my_band.members.add(me, my_friend)
...更优于：
my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)
...其中Bands和Artists具有多对多关联。
七 事务操作
# 事务操作
from django.db import transaction
with transaction.atomic():
八 defer和only
defer(''id'',''name''):取出对象，字段除了id和name都有
only(''id'',''name''):取的对象，只有id和name
如果点，依然能点出其它列，但是不要点了，因为取没有的列，会再次查询数据库
ret=models.Author.objects.only(''nid'')
for i in ret:
# 查询不在的字段，会再次查询数据库，造成数据库压力大
print(i.name)
Django --- 基表 断关系 related_name on_delete
[toc]
基表
基表，为抽象表，是专门用来被继承，提供公有字段的，自身不会完成数据库迁移
abstract
class BaseModel(models.Model):
is_delete = models.BooleanField(default=False)
create_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
class Meta:
# 设置 abstract = True 来声明基表 作为基表的model 不能在数据库中有对应的表
abstract = False
外键其他参数(重点)
补充:
一对多 - 外键放多的一方
一对一 - 从逻辑正反向考虑，如作者表与作者详情表，作者删除级联删除详情，详情删除作者依旧存在，所以建议外键在详情表中
多对多 - 外键在查询频率高的一方
db_constraint=False
断关联表关系
1）不会影响连表查询操作效率
2）会提升连表增删改操作效率
3）易于后期数据库表的重构
4）缺点在于：数据库本身没有连表检测，容易出现脏数据，需要通过严格的逻辑避免脏数据的参数（必要的时候管理脏数据）
举例：A依赖B，先插入A记录，该记录对应的B记录没产生，在没有关联的情况下，该操作可以实现，但是数据就是脏数据接着再将B数据添加，脏数据就得到处理了。反过来先操作B后操作A，更满足逻辑思维，一样可以执行。通过逻辑将AB表进行连表查询，不会有任何异常
class Book(BaseModel):
authors = models.ManyToManyField(to=''Author'', db_constraint=False)
# db_constraint在外键中控制表关联，默认为True表示关联，设置False表示断开关联
related_name
# related_name在外键中设置外键反向查询的字段名：正向找字段名，反向找related_name值
class Book(BaseModel):
publish = models.ForeignKey(to=''Publish'', related_name=''books'')
authors = models.ManyToManyField(to=''Author'', related_name=''books'')
on_delete
on_delete在外键中必须设置，表示级联关系
在Django 1.x下，系统默认提供(值为models.CASCADE)，Django 2.x下，必须手动明确
publish = models.ForeignKey(
to=''Publish'',
related_name=''books'',
db_constraint=False,
on_delete=models.DO_NOTHING, .......
)
注：多对多字段不能设置on_delete级联关系，默认为级联，如果要处理级联关系，需要手动明确关系表，处理
关系表中的多个外键
CASCADE：默认值，级联
例子：作者没，详情一定没，存在没意义
DO_NOTHING：外键不会被级联
假设A表依赖B表，B记录删除，A表的外键字段不做任何处理
例子：作者没，书还是作者写的 | 出版社没，书还是该出版社出版的
SET_DEFAULT: 设置为默认值
假设A表依赖B表，B记录删除，A表的外键字段置为default属性设置的值
所以必须配合default属性使用
SET_NULL: 设置为null
假设A表依赖B表，B记录删除，A表的外键字段置为null
所以必须配合null=True属性使用
例子：部门没，部门员工进入未分组部门（注：关联部门表外键可以为空）
django 中ForeignKey()中的on_delete参数（转）
1.django从1.9开始ForeignKey中的on_delete参数是必须的。
2.案例
代码：
from django.db import models
class Topic(models.Model):
"""用户学习主题"""
text = models.CharField(max_length=200)
data_added = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
def __str__(self):
"""返回模型的字符串表示"""
return self.text
class Entry(models.Model):
"""学到的有关某个主题的具体知识"""
topic = models.ForeignKey(Topic)
text = models.TextField()
data_added = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
class Meta:
verbose_name_plural = ''entries''
def __str__(self):
"""返回模型的字符串表示"""return self.text[:50] + "..."
结果：
解决方案：
将foreignkey的on_delete属性设置为models.CASCADE，即将上面的
topic = models.ForeignKey(Topic) 改为
topic = models.ForeignKey(Topic，on_delete=models.CASCADE)
Django 外键ForeignKey中的on_delete
当你在Django中删除了一个有着外键关联的数据时，比如一个作者和他名下的所有的书的信息，书的外键是作者（一个作者可有好多本书），当你把作者的信息从数据库中删除时，Django提供了一下几个参数来对作者的书的数据进行操作
外键的定义：
1 #models.py
2 class Author(models.Model):
3 name = models.CharField(max_length=128)
4
5 class Books(models.Model):
6 name = models.CharField(max_length=128)
7 author = models.ForeignKey("Author", on_delete=models.CASCADE)
* CASCADE：删除作者信息一并删除作者名下的所有书的信息；
* PROTECT：删除作者的信息时，采取保护机制，抛出错误：即不删除Books的内容；
* SET_NULL：只有当null=True才将关联的内容置空；
* SET_DEFAULT：设置为默认值；
* SET( )：括号里可以是函数，设置为自己定义的东西；
* DO_NOTHING：字面的意思，啥也不干，你删除你的干我毛线关系
今天关于on_delete对Django模型有什么作用？和django on_delete的讲解已经结束，谢谢您的阅读，如果想了解更多关于04 Django模型层： Django-model进阶、Django --- 基表 断关系 related_name on_delete、django 中ForeignKey()中的on_delete参数（转）、Django 外键ForeignKey中的on_delete的相关知识，请在本站搜索。
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