orm字段关系映射,哪些框架实现了orm
ORM是什么？
ORM是MVC框架的重要组成部分，它实现了数据模型和数据库的解耦，即数据模型不需要依赖于某个特定的数据库，数据库可以通过简单的配置轻松替换。
ORM是对象关系映射的缩写。其主要任务是：
根据对象的类型生成表格结构。
将对象和列表操作转换成SQL语句(或其他数据库的语句)
将SQL查询的结果转换成对象和列表。
类名对应-数据库中的表名
数据库中的类别对应字段。
类别对应-数据库表中的一行数据。
ORM的优势：
ORM让我们常见的数据库交互变得简单易行，根本不用考虑那该死的SQL语句。快速发展，由此而来。
它可以避免一些程编写sql语句的新手所带来的性能问题。
如果数据库被迁移，你只需要替换Django的数据库引擎。
ORM的缺点：
牺牲了性能，但是现在各种ORM框架都在尝试各种方法，比如缓存，延迟加载，来缓解这个问题。效果显著。
对于个别复杂的查询，ORM仍然无法做到。为了解决这个问题，ORM一般支持编写原始sql。
通过QuerySet的查询属性查询对应操作的sql语句
数据库的配置
1.默认支持
Django默认支持sqlite，mysql，oracle，postgresql数据库。默认使用sqlite的数据库，默认使用sqlite的数据库驱动。引擎名为django.db.backends.sqlite3
2.mysql驱动
mysdb(MySQL Python)[Python 2中的驱动程序]
mysqlclient
关系型数据库
Pymysql(纯python的mysql驱动程序)[python 3中的驱动程序]
3.创建数据库
必须在配置前创建数据库。
一个
创建数据库Django _ books charset utf8#创建一个支持中文的数据库
4.更改项目中settings.py的数据库设置。
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5.配置驱动程序
Django默认导入的驱动是MySQLdb，对python3的支持有很大问题，应该在__init__中改成PyMySQL:项目名称文件夹下的py:
一个
2
导入pymysql
告诉Django使用Pymysql驱动程序
扩展：查看ORM操作执行的原生sql语句，并在settings.py中添加以下内容：
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表(模型)的创建
例子：作者、书籍和出版商之间的关系
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1.每个数据模型(类)都是django.db.models.Model的子类，其父模型包含了所有与数据库交互的必要方法。
2.每个类相当于单个数据表，属性名就是字段名。
字段类型介绍
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3.字段参数介绍
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4.模型之间的关系(表之间)
有三种关系：一对一、一对多和多对多
一对一：本质是在master和foreign key关系的基础上，给foreign key增加一个UNIQUE=True属性；一对一(“用户组”)
一对多：是主键-外键关系；ForeignKeyField(UserGroup ，to_field=gid ，default=1，on_delete=models。级联)
多对多：ORM会自动为我们创建第三个表(当然我们也可以自己创建第三个表：两个外键)；);ManyToManyField(“用户组”)
参数：“用户组”thdyc的另一个表的表名；
可以省略To_field=gid。默认情况下，另一个表的字段是主键；
On _ delete=模型。没有这个级联将报告一个错误；
5.构建完表后，在命令行上执行两条语句来生成映射文件，并将其提交给数据库来构建表。
一个
2
Python manage.py makemigrations在应用程序文件夹中生成映射文件(以000开头的py文件)。
Python manage.py migrate提交数据库以执行表构建。
6.修改数据表
如果您想要修改数据模型并重新执行步骤5，可能会出现以下问题：
如果新增的字段没有默认值，或者原表中设置的字段不能为空，这里有两种选择：1、设置默认值，2、退出修改。选择1后，输入默认值即可。
桌子的操作
一.补充
添加表格记录
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添加多对多之间的关系
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二。删除
删除表格记录
一个
book . objects . filter(name= python )。delete () #看似删除了一条消息，实际上删除的是book_author表中的数据，这是django默认的级联删除。
删除多对多之间的关系
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三。修订本
修改表格数据
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要修改多对多表之间的关系：
一个
没有什么特殊的方法可以将remove()和add()结合起来。
四。打听
1.查询API:
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扩展查询：有时候Django的查询API无法方便的设置查询条件，提供了另一种扩展查询方法extra()。
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单表模糊查询：(双下划线)
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2.多表thdyc查询：(多对多和一对多没有区别)
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3.3的惯性机制。查询
所谓惯性机制，models查询语句只返回一个Queryset对象，并不立即执行SQL，只是在使用查询结果时才执行。
例如，句子：person _ set=person . objects . filter(first _ name= Dave )不运行数据库查询，该查询仅在遍历Queryset、if queryset或呈现模板时执行。
查询集的特点：迭代、切片和缓存。
Queryset已缓存。
当遍历Queryset时，从数据库中检索匹配的记录，然后转换成Django的模型。这些模型会存储在Queryset的内置缓存中，如果再次遍历或使用这个Queryset，就不需要重复查询了。
但是，如果处理数千条记录，一次性加载内存是非常浪费的。为了避免Queryset缓存，可以使用iterator()方法获取数据，处理后丢弃。
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迭代器不能迭代，这意味着可能会导致额外的重复查询。而缓存用于减少对数据库的查询。所以使用的时候要考虑需求。
4.聚合查询的分组查询
从django.db.models导入平均值、最小值、总和、最大值、计数
查询：aggregate(*args，**kwargs):
Aggregate()是Queryset的终止子句。通过计算Queryset，它返回聚合值的字典。从整个查询集生成聚合值。
aggregate()子句的参数描述了我们要计算的聚合值，如average Avg、Sum sum等。
例如：
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查询：Annotate(www.thd540.com * args，* *夸尔格斯):
分组查询通常伴随着聚合查询。它可以为查询集的每个项目生成聚合。
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5.f查询和Q查询
从django.db.models导入F，Q
查询：是用来更新原始值的函数。
模特。author . objects . all(www . tianzun yule 178 . com/)。Update (age=f (age) 1) #将所有人的年龄放入作者表1中
Models.book.objects.all()。Update (price=f (price) 10) #所有图书涨价10元
q:用于构造复杂的查询条件，比如AND，OR，NOT。
我们可以使用filter()方法来查询条件。filter()中两个条件之间的关系是and。如果是或者，就只能用Q查询了。
book . objects . filter(Q(ID=www . tygj 178 . com 1))#查询条件为id=1
book . objects . filter(Q(price=www . dfg jpt . com 99) ~ Q(name= Python )#查询price=99或name不等于Python的图书
book . objects . filter(Q(name=www . dfgj 157 . com go )，price=99) # Q查询可以和关键字查询结合使用，但是必须把Q放在前面。
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