执行查询

一旦你建立好数据模型之后，django会自动生成一套数据库抽象的API，可以让你执行增删改查的操作。这篇文档阐述了如何使用这些API。关于所有模型检索选项的详细内容，请见数据模型参考。

在整个文档（以及参考）中，我们会大量使用下面的模型，它构成了一个博客应用。

from django.db import models

class Blog(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    tagline = models.TextField()

    def __str__(self):              # __unicode__ on Python 2
        return self.name

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)
    email = models.EmailField()

    def __str__(self):              # __unicode__ on Python 2
        return self.name

class Entry(models.Model):
    blog = models.ForeignKey(Blog)
    headline = models.CharField(max_length=255)
    body_text = models.TextField()
    pub_date = models.DateField()
    mod_date = models.DateField()
    authors = models.ManyToManyField(Author)
    n_comments = models.IntegerField()
    n_pingbacks = models.IntegerField()
    rating = models.IntegerField()

    def __str__(self):              # __unicode__ on Python 2
        return self.headline

创建对象

为了把数据库表中的数据表示成python对象，django使用一种直观的方式：一个模型类代表数据库的一个表，一个模型的实例代表数据库表中的一条特定的记录。

使用关键词参数实例化一个对象来创建它，然后调用save()把它保存到数据库中。

假设模型存放于文件mysite/blog/models.py中，下面是一个例子：

>>> from blog.models import Blog
>>> b = Blog(name='Beatles Blog', tagline='All the latest Beatles news.')
>>> b.save()

上面的代码在背后执行了sql的INSERT操作。在你显式调用save()之前，django不会访问数据库。

save()方法没有返回值。

请参见

save()方法带有一些高级选项，它们没有在这里给出，完整的细节请见save()文档。

如果你想只用一条语句创建并保存一个对象，使用create()方法。

保存对象的改动

调用save()方法，来保存已经存在于数据库中的对象的改动。

假设一个Blog的实例b5已经被保存在数据库中，这个例子更改了它的名字，并且在数据库中更新它的记录：

>>> b5.name = 'New name'
>>> b5.save()

上面的代码在背后执行了sql的UPDATE操作。在你显式调用save()之前，django不会访问数据库。

保存ForeignKey和ManyToManyField字段

更新ForeignKey字段的方式和保存普通字段相同--只是简单地把一个类型正确的对象赋值到字段中。下面的例子更新了Entry类的实例entry的blog属性，假设Entry的一个合适的实例以及Blog已经保存在数据库中（我们可以像下面那样获取他们）：

>>> from blog.models import Entry
>>> entry = Entry.objects.get(pk=1)
>>> cheese_blog = Blog.objects.get(name="Cheddar Talk")
>>> entry.blog = cheese_blog
>>> entry.save()

更新ManyToManyField的方式有一些不同--使用字段的add()方法来增加关系的记录。这个例子向entry对象添加Author类的实例joe：

>>> from blog.models import Author
>>> joe = Author.objects.create(name="Joe")
>>> entry.authors.add(joe)

为了在一条语句中，向ManyToManyField添加多条记录，可以在调用add()方法时传入多个参数，像这样：

>>> john = Author.objects.create(name="John")
>>> paul = Author.objects.create(name="Paul")
>>> george = Author.objects.create(name="George")
>>> ringo = Author.objects.create(name="Ringo")
>>> entry.authors.add(john, paul, george, ringo)

Django将会在你添加错误类型的对象时抛出异常。

获取对象

通过模型中的Manager构造一个QuertSet，来从你的数据库中获取对象。

QuerySet表示你数据库中取出来的一个对象的集合。它可以含有零个、一个或者多个过滤器，过滤器根据所给的参数限制查询结果的范围。在sql的角度，QuerySet和SELECT命令等价，过滤器是像WHERE和LIMIT一样的限制子句。

你可以从模型的Manager那里取得QuerySet。每个模型都至少有一个Manager，它通常命名为objects。通过模型类直接访问它，像这样：

>>> Blog.objects
<django.db.models.manager.Manager object at ...>
>>> b = Blog(name='Foo', tagline='Bar')
>>> b.objects
Traceback:
    ...
AttributeError: "Manager isn't accessible via Blog instances."

注意

管理器通常只可以通过模型类来访问，不可以通过模型实例来访问。这是为了强制区分表级别和记录级别的操作。

对于一个模型来说，Manager是QuerySet的主要来源。例如， Blog.objects.all() 会返回持有数据库中所有Blog对象的一个QuerySet。

获取所有对象

获取一个表中所有对象的最简单的方式是全部获取。使用Manager的all()方法：

>>> all_entries = Entry.objects.all()

all()方法返回包含数据库中所有对象的QuerySet。

使用过滤器获取特定对象

all()方法返回的结果集中包含全部对象，但是更普遍的情况是你需要获取完整集合的一个子集。

要创建这样一个子集，需要精炼上面的结果集，增加一些过滤器作为条件。两个最普遍的途径是：

filter(**kwargs) 返回一个包含对象的集合，它们满足参数中所给的条件。

exclude(**kwargs) 返回一个包含对象的集合，它们不满足参数中所给的条件。

查询参数（上面函数定义中的**kwargs）需要满足特定的格式，字段检索一节中会提到。

举个例子，要获取年份为2006的所有文章的结果集，可以这样使用filter()方法：

Entry.objects.filter(pub_date__year=2006)

在默认的管理器类中，它相当于：

Entry.objects.all().filter(pub_date__year=2006)

链式过滤

QuerySet的精炼结果还是QuerySet，所以你可以把精炼用的语句组合到一起，像这样：

>>> Entry.objects.filter(
...     headline__startswith='What'
... ).exclude(
...     pub_date__gte=datetime.date.today()
... ).filter(
...     pub_date__gte=datetime(2005, 1, 30)
... )

最开始的QuerySet包含数据库中的所有对象，之后增加一个过滤器去掉一部分，在之后又是另外一个过滤器。最后的结果的一个QuerySet，包含所有标题以”word“开头的记录，并且日期是2005年一月，日为当天的值。

过滤后的结果集是独立的

每次你筛选一个结果集，得到的都是全新的另一个结果集，它和之前的结果集之间没有任何绑定关系。每次筛选都会创建一个独立的结果集，可以被存储及反复使用。

例如：

>>> q1 = Entry.objects.filter(headline__startswith="What")
>>> q2 = q1.exclude(pub_date__gte=datetime.date.today())
>>> q3 = q1.filter(pub_date__gte=datetime.date.today())

这三个 QuerySets 是不同的。第一个 QuerySet 包含大标题以"What"开头的所有记录。第二个则是第一个的子集，用一个附加的条件排除了出版日期 pub_date 是今天的记录。第三个也是第一个的子集，它只保留出版日期 pub_date 是今天的记录。最初的 QuerySet (q1) 没有受到筛选的影响。

查询集是延迟的

QuerySets 是惰性的 -- 创建 QuerySet 的动作不涉及任何数据库操作。你可以一直添加过滤器，在这个过程中，Django 不会执行任何数据库查询，除非 QuerySet 被执行. 看看下面这个例子:

>>> q = Entry.objects.filter(headline__startswith="What")
>>> q = q.filter(pub_date__lte=datetime.now())
>>> q = q.exclude(body_text__icontains="food")
>>> print q

虽然上面的代码看上去象是三个数据库操作，但实际上只在最后一行 (print q) 执行了一次数据库操作，。一般情况下， QuerySet 不能从数据库中主动地获得数据，得被动地由你来请求。对 QuerySet 求值就意味着 Django 会访问数据库。想了解对查询集何时求值，请查看何时对查询集求值 (When QuerySets are evaluated).

其他查询集方法

大多数情况使用 all(), filter() 和 exclude() 就足够了。但也有一些不常用的；请查看查询API参考 (QuerySet API Reference) 中完整的 QuerySet 方法列表。

限制查询集范围

可以用 python 的数组切片语法来限制你的 QuerySet 以得到一部分结果。它等价于SQL中的 LIMIT 和 OFFSET 。

例如，下面的这个例子返回前五个对象 (LIMIT 5):

>>> Entry.objects.all()[:5]

这个例子返回第六到第十之间的对象 (OFFSET 5 LIMIT 5):

>>> Entry.objects.all()[5:10]

Django 不支持对查询集做负数索引 (例如 Entry.objects.all()[-1]) 。

一般来说，对 QuerySet 切片会返回新的 QuerySet -- 这个过程中不会对运行查询。不过也有例外，如果你在切片时使用了 "step" 参数，查询集就会被求值，就在数据库中运行查询。举个例子，使用下面这个这个查询集返回前十个对象中的偶数次对象，就会运行数据库查询:

>>> Entry.objects.all()[:10:2]

要检索单独的对象，而非列表 (比如 SELECT foo FROM bar LIMIT 1)，可以直接使用索引来代替切片。举个例子，下面这段代码将返回大标题排序后的第一条记录 Entry:

>>> Entry.objects.order_by('headline')[0]

大约等价于：

>>> Entry.objects.order_by('headline')[0:1].get()

要注意的是：如果找不到符合条件的对象，第一种方法会抛出 IndexError ，而第二种方法会抛出 DoesNotExist。详看 get() 。

字段筛选条件

字段筛选条件就是 SQL 语句中的 WHERE 从句。就是 Django 中的 QuerySet 的 filter(), exclude() 和 get() 方法中的关键字参数。

筛选条件的形式是 field__lookuptype=value 。 (注意：这里是双下划线)。例如：

>>> Entry.objects.filter(pub_date__lte='2006-01-01')

大体可以翻译为如下的 SQL 语句:

SELECT * FROM blog_entry WHERE pub_date <= '2006-01-01';

这是怎么办到的？

Python 允许函式接受任意多 name-value 形式的参数，并在运行时才确定name和value的值。详情请参阅官方Python教程中的关键字参数(Keyword Arguments)。

如果你传递了一个无效的关键字参数，会抛出 TypeError 导常。

数据库 API 支持24种查询类型；可以在字段筛选参考(field lookup reference) 查看详细的列表。为了给您一个直观的认识，这里我们列出一些常用的查询类型：

exact

"exact" 匹配。例如：

>>> Entry.objects.get(headline__exact="Man bites dog")

会生成如下的 SQL 语句：

SELECT ... WHERE headline = 'Man bites dog';

如果你没有提供查询类型 -- 也就是说关键字参数中没有双下划线，那么查询类型就会被指定为 exact。

举个例子，这两个语句是相等的：

>>> Blog.objects.get(id__exact=14)  # Explicit form
>>> Blog.objects.get(id=14)         # __exact is implied

这样做很方便，因为 exact 是最常用的。

iexact

忽略大小写的匹配。所以下面的这个查询:

>>> Blog.objects.get(name__iexact="beatles blog")

会匹配标题是 "Beatles Blog", "beatles blog", 甚至 "BeAtlES blOG" 的 Blog

contains

大小写敏感的模糊匹配。例如：

Entry.objects.get(headline__contains='Lennon')

大体可以翻译为如下的 SQL：

SELECT ... WHERE headline LIKE '%Lennon%';

要注意这段代码匹配大标题 'Today Lennon honored' ，而不能匹配 'today lennon honored'。

它也有一个忽略大小写的版本，就是 icontains。

startswith, endswith

分别匹配开头和结尾，同样也有忽略大小写的版本 istartswith 和 iendswith。再强调一次，这仅仅是简短介绍。完整的参考请参见字段筛选条件参考(field lookup reference)。

跨关系查询

Django 提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系，它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的 model 为止。

这个例子检索所有关联 Blog 的 name 值为 'Beatles Blog' 的所有 Entry 对象：

>>> Entry.objects.filter(blog__name__exact='Beatles Blog')

跨关系的筛选条件可以一直延展。

关系也是可逆的。可以在目标 model 上使用源 model 名称的小写形式得到反向关联。

下面这个例子检索至少关联一个 Entry 且大标题 headline 包含 'Lennon' 的所有 Blog 对象：

>>> Blog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon')

如果在某个关联 model 中找不到符合过滤条件的对象，Django 将视它为一个空的 (所有的值都是 NULL), 但是可用的对象。这意味着不会有异常抛出，在这个例子中：

Blog.objects.filter(entry__author__name='Lennon')

(假设关联到 Author 类), 如果没有哪个 author 与 entry 相关联，Django 会认为它没有 name 属性，而不会因为不存在 author 抛出异常。通常来说，这正是你所希望的机制。唯一的例外是使用 isnull 的情况。如下:

Blog.objects.filter(entry__author__name__isnull=True)

这段代码会得到 author 的 name 为空的 Blog 或 entry 的 author为空的 Blog。如果不嫌麻烦，可以这样写：

Blog.objects.filter (entry__author__isnull=False,
        entry__author__name__isnull=True)

跨一对多／多对多关系(Spanning multi-valued relationships)

这部分是Django 1.0中新增的：请查看版本记录如果你的过滤是基于 ManyToManyField 或是逆向 ForeignKeyField 的，你可能会对下面这两种情况感兴趣。回顾 Blog/Entry 的关系(Blog 到 Entry 是一对多关系)，如果要查找这样的 blog：它关联一个大标题包含"Lennon"，且在2008年出版的 entry ；或者要查找这样的 blogs：它关联一个大标题包含"Lennon"的 entry ，同时它又关联另外一个在2008年出版的 entry 。因为一个 Blog 会关联多个的Entry，所以上述两种情况在现实应用中是很有可能出现的。

同样的情形也出现在 ManyToManyField 上。例如，如果 Entry 有一个 ManyToManyField 字段，名字是 tags，我们想得到 tags 是"music"和"bands"的 entries，或者我们想得到包含名为"music" 的标签而状态是"public"的 entry。

针对这两种情况，Django 用一种很方便的方式来使用 filter() 和 exclude()。对于包含在同一个 filter() 中的筛选条件，查询集要同时满足所有筛选条件。而对于连续的 filter() ，查询集的范围是依次限定的。但对于跨一对多／多对多关系查询来说，在第二种情况下，筛选条件针对的是主 model 所有的关联对象，而不是被前面的 filter() 过滤后的关联对象。

这听起来会让人迷糊，举个例子会讲得更清楚。要检索这样的 blog：它要关系一个大标题中含有 "Lennon" 并且在2008年出版的 entry (这个 entry 同时满足这两个条件)，可以这样写：

Blog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon',
        entry__pub_date__year=2008)

要检索另外一种 blog：它关联一个大标题含有"Lennon"的 entry ，又关联一个在2008年出版的 entry （一个 entry 的大标题含有 Lennon，同一个或另一个 entry 是在2008年出版的）。可以这样写：

Blog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon').filter(
        entry__pub_date__year=2008)

在第二个例子中，第一个过滤器(filter)先检索与符合条件的 entry 的相关联的所有 blogs。第二个过滤器在此基础上从这些 blogs 中检索与第二种 entry 也相关联的 blog。第二个过滤器选择的 entry 可能与第一个过滤器所选择的完全相同，也可能不同。因为过滤项过滤的是 Blog，而不是 Entry。

上述原则同样适用于 exclude()：一个单独 exclude() 中的所有筛选条件都是作用于同一个实例 (如果这些条件都是针对同一个一对多／多对多的关系)。连续的 filter() 或 exclude() 却根据同样的筛选条件，作用于不同的关联对象。

在过滤器中引用 model 中的字段(Filters can reference fields on the model)

这部分是 Django 1.1 新增的: 请查看版本记录在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？

Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。

例如：要查询回复数(comments)大于广播数(pingbacks)的博文(blog entries)，可以构造一个 F() 对象在查询中引用评论数量：

>>> from django.db.models import F
>>> Entry.objects.filter(n_pingbacks__lt=F('n_comments'))

Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。例如，要找到广播数等于评论数两倍的博文，可以这样修改查询语句：

>>> Entry.objects.filter(n_pingbacks__lt=F('n_comments') * 2)

要查找阅读数量小于评论数与广播数之和的博文，查询如下:

>>> Entry.objects.filter(rating__lt=F('n_comments') + F('n_pingbacks'))

你也可以在 F() 对象中使用两个下划线做跨关系查询。F() 对象使用两个下划线引入必要的关联对象。例如，要查询博客(blog)名称与作者(author)名称相同的博文(entry)，查询就可以这样写：

>>> Entry.objects.filter(author__name=F('blog__name'))

主键查询的简捷方式

为使用方便考虑，Django 用 pk 代表主键"primary key"。

以 Blog 为例, 主键是 id 字段，所以下面三个语句都是等价的：

>>> Blog.objects.get(id__exact=14) # Explicit form
>>> Blog.objects.get(id=14) # __exact is implied
>>> Blog.objects.get(pk=14) # pk implies id__exact

pk 对 __exact 查询同样有效，任何查询项都可以用 pk 来构造基于主键的查询：

# Get blogs entries with id 1, 4 and 7
>>> Blog.objects.filter(pk__in=[1,4,7])

# Get all blog entries with id > 14
>>> Blog.objects.filter(pk__gt=14)

pk 查询也可以跨关系，下面三个语句是等价的：

>>> Entry.objects.filter(blog__id__exact=3) # Explicit form
>>> Entry.objects.filter(blog__id=3)        # __exact is implied
>>> Entry.objects.filter(blog__pk=3)        # __pk implies __id__exact

在LIKE语句中转义百分号%和下划线_

字段筛选条件相当于 LIKE SQL 语句 (iexact, contains, icontains, startswith, istartswith, endswith 和 iendswith) ，它会自动转义两个特殊符号 -- 百分号%和下划线。(在 LIKE 语句中，百分号%表示多字符匹配，而下划线表示单字符匹配。)

这就意味着我们可以直接使用这两个字符，而不用考虑他们的 SQL 语义。例如，要查询大标题中含有一个百分号%的 entry：

>>> Entry.objects.filter(headline__contains='%')

Django 会处理转义；最终的 SQL 看起来会是这样：

SELECT ... WHERE headline LIKE '%\%%';

下划线_和百分号%的处理方式相同，Django 都会自动转义。

缓存和查询

每个 QuerySet 都包含一个缓存，以减少对数据库的访问。要编写高效代码，就要理解缓存是如何工作的。

一个 QuerySet 时刚刚创建的时候，缓存是空的。 QuerySet 第一次运行时，会执行数据库查询，接下来 Django 就在 QuerySet 的缓存中保存查询的结果，并根据请求返回这些结果(比如，后面再次调用这个 QuerySet 的时候)。再次运行 QuerySet 时就会重用这些缓存结果。

要牢住上面所说的缓存行为，否则在使用 QuerySet 时可能会给你造成不小的麻烦。例如，创建下面两个 QuerySet ，并对它们求值，然后释放：

>>> print [e.headline for e in Entry.objects.all()]
>>> print [e.pub_date for e in Entry.objects.all()]

这就意味着相同的数据库查询将执行两次，事实上读取了两次数据库。而且，这两次读出来的列表可能并不完全相同，因为存在这种可能：在两次读取之间，某个 Entry 被添加到数据库中，或是被删除了。

要避免这个问题，只要简单地保存 QuerySet 然后重用即可：

>>> queryset = Poll.objects.all()
>>> print [p.headline for p in queryset] # Evaluate the query set.
>>> print [p.pub_date for p in queryset] # Re-use the cache from the evaluation.

用 Q 对象实现复杂查找 (Complex lookups with Q objects)

在 filter() 等函式中关键字参数彼此之间都是 "AND" 关系。如果你要执行更复杂的查询(比如，实现筛选条件的 OR 关系)，可以使用 Q 对象。

Q 对象(django.db.models.Q)是用来封装一组查询关键字的对象。这里提到的查询关键字请查看上面的 "Field lookups"。

例如，下面这个 Q 对象封装了一个单独的 LIKE 查询：

Q(question__startswith='What')

Q 对象可以用 & 和 | 运算符进行连接。当某个操作连接两个 Q 对象时，就会产生一个新的等价的 Q 对象。

例如，下面这段语句就产生了一个 Q ，这是用 "OR" 关系连接的两个 "question__startswith" 查询：

Q(question__startswith='Who') | Q(question__startswith='What')

上面的例子等价于下面的 SQL WHERE 从句：

WHERE question LIKE 'Who%' OR question LIKE 'What%'

你可以用 & 和 | 连接任意多的 Q 对象，而且可以用括号分组。Q 对象也可以用 ~ 操作取反，而且普通查询和取反查询(NOT)可以连接在一起使用：

Q(question__startswith='Who') | ~Q(pub_date__year=2005)

每种查询函式(比如 filter(), exclude(), get()) 除了能接收关键字参数以外，也能以位置参数的形式接受一个或多个 Q 对象。如果你给查询函式传递了多个 Q 对象，那么它们彼此间都是 "AND" 关系。例如：

Poll.objects.get(
    Q(question__startswith='Who'),
    Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))
)

... 大体可以翻译为下面的 SQL：

SELECT * from polls WHERE question LIKE 'Who%'
    AND (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06')

查找函式可以混用 Q 对象和关键字参数。查询函式的所有参数(Q 关系和关键字参数) 都是 "AND" 关系。但是，如果参数中有 Q 对象，它必须排在所有的关键字参数之前。例如：

Poll.objects.get(
    Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),
    question__startswith='Who')

... 是一个有效的查询。但下面这个查询虽然看上去和前者等价：

# INVALID QUERY
Poll.objects.get(
    question__startswith='Who',
    Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))

... 但这个查询却是无效的。

参见

在 Django 的单元测试 OR查询实例(OR lookups examples) 中展示了 Q 的用例。

对象比较

要比较两个对象，就和 Python 一样，使用双等号运算符：==。实际上比较的是两个 model 的主键值。

以上面的 Entry 为例，下面两个语句是等价的：

>>> some_entry == other_entry
>>> some_entry.id == other_entry.id

如果 model 的主键名称不是 id，也没关系。Django 会自动比较主键的值，而不管他们的名称是什么。例如，如果一个 model 的主键字段名称是 name，那么下面两个语句是等价的：

>>> some_obj == other_obj
>>> some_obj.name == other_obj.name

对象删除

删除方法就是 delete()。它运行时立即删除对象而不返回任何值。例如：

e.delete()

你也可以一次性删除多个对象。每个 QuerySet 都有一个 delete() 方法，它一次性删除 QuerySet 中所有的对象。

例如，下面的代码将删除 pub_date 是2005年的 Entry 对象：

Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()

要牢记这一点：无论在什么情况下，QuerySet 中的 delete() 方法都只使用一条 SQL 语句一次性删除所有对象，而并不是分别删除每个对象。如果你想使用在 model 中自定义的 delete() 方法，就要自行调用每个对象的delete 方法。(例如，遍历 QuerySet，在每个对象上调用 delete()方法)，而不是使用 QuerySet 中的 delete()方法。

在 Django 删除对象时，会模仿 SQL 约束 ON DELETE CASCADE 的行为，换句话说，删除一个对象时也会删除与它相关联的外键对象。例如：

b = Blog.objects.get(pk=1)
# This will delete the Blog and all of its Entry objects.
b.delete()

要注意的是： delete() 方法是 QuerySet 上的方法，但并不适用于 Manager 本身。这是一种保护机制，是为了避免意外地调用 Entry.objects.delete() 方法导致所有的记录被误删除。如果你确认要删除所有的对象，那么你必须显式地调用：

Entry.objects.all().delete()

一次更新多个对象 (Updating multiple objects at once)

这部分是 Django 1.0 中新增的：请查看版本文档有时你想对 QuerySet 中的所有对象，一次更新某个字段的值。这个要求可以用 update() 方法完成。例如：

# Update all the headlines with pub_date in 2007.
Entry.objects.filter(pub_date__year=2007).update(headline='Everything is the same')

这种方法仅适用于非关系字段和 ForeignKey 外键字段。更新非关系字段时，传入的值应该是一个常量。更新 ForeignKey 字段时，传入的值应该是你想关联的那个类的某个实例。例如：

>>> b = Blog.objects.get(pk=1)

# Change every Entry so that it belongs to this Blog.
>>> Entry.objects.all().update(blog=b)

update() 方法也是即时生效，不返回任何值的(与 delete() 相似)。在 QuerySet 进行更新时，唯一的限制就是一次只能更新一个数据表，就是当前 model 的主表。所以不要尝试更新关联表和与此类似的操作，因为这是不可能运行的。

要小心的是： update() 方法是直接翻译成一条 SQL 语句的。因此它是直接地一次完成所有更新。它不会调用你的 model 中的 save() 方法，也不会发出 pre_save 和 post_save 信号(这些信号在调用 save() 方法时产生)。如果你想保存 QuerySet 中的每个对象，并且调用每个对象各自的 save() 方法，那么你不必另外多写一个函式。只要遍历这些对象，依次调用 save() 方法即可：

for item in my_queryset:
    item.save()

这部分是在 Django 1.1 中新增的：请查看版本文档在调用 update 时可以使用 F() 对象来把某个字段的值更新为另一个字段的值。这对于自增记数器是非常有用的。例如，给所有的博文 (entry) 的广播数 (pingback) 加一：

>>> Entry.objects.all().update(n_pingbacks=F('n_pingbacks') + 1)

但是，与 F() 对象在查询时所不同的是，在filter 和 exclude子句中，你不能在 F() 对象中引入关联关系(NO-Join)，你只能引用当前 model 中要更新的字段。如果你在 F() 对象引入了Join 关系object，就会抛出 FieldError 异常：

# THIS WILL RAISE A FieldError
>>> Entry.objects.update(headline=F('blog__name'))

对象关联

当你定义在 model 定义关系时 (例如， ForeignKey, OneToOneField, 或 ManyToManyField)，model 的实例自带一套很方便的API以获取关联的对象。

以最上面的 models 为例，一个 Entry 对象 e 能通过 blog 属性获得相关联的 Blog 对象： e.blog。

(在场景背后，这个功能是由 Python 的 descriptors 实现的。如果你对此感兴趣，可以了解一下。)

Django 也提供反向获取关联对象的 API，就是由从被关联的对象得到其定义关系的主对象。例如，一个 Blog 类的实例 b 对象通过 entry_set 属性得到所有相关联的 Entry 对象列表: b.entry_set.all()。

这一节所有的例子都使用本页顶部所列出的 Blog, Author 和 Entry model。

一对多关系

正向

如果一个 model 有一个 ForeignKey字段，我们只要通过使用关联 model 的名称就可以得到相关联的外键对象。

例如：

>>> e = Entry.objects.get(id=2)
>>> e.blog # Returns the related Blog object.

你可以设置和获得外键属性。正如你所期望的，改变外键的行为并不引发数据库操作，直到你调用 save()方法时，才会保存到数据库。例如：

>>> e = Entry.objects.get(id=2)
>>> e.blog = some_blog
>>> e.save()

如果外键字段 ForeignKey 有一个 null=True 的设置(它允许外键接受空值 NULL)，你可以赋给它空值 None 。例如：

>>> e = Entry.objects.get(id=2)
>>> e.blog = None
>>> e.save() # "UPDATE blog_entry SET blog_id = NULL ...;"

在一对多关系中，第一次正向获取关联对象时，关联对象会被缓存。其后根据外键访问时这个实例，就会从缓存中获得它。例如：

>>> e = Entry.objects.get(id=2)
>>> print e.blog  # Hits the database to retrieve the associated Blog.
>>> print e.blog  # Doesn't hit the database; uses cached version.

要注意的是，QuerySet 的 select_related() 方法提前将所有的一对多关系放入缓存中。例如：

>>> e = Entry.objects.select_related().get(id=2)
>>> print e.blog  # Doesn't hit the database; uses cached version.
>>> print e.blog  # Doesn't hit the database; uses cached version.

逆向关联

如果 model 有一个 ForeignKey外键字段，那么外联 model 的实例可以通过访问 Manager 来得到所有相关联的源 model 的实例。默认情况下，这个 Manager 被命名为 FOO_set, 这里面的 FOO 就是源 model 的小写名称。这个 Manager 返回 QuerySets，它是可过滤和可操作的，在上面 "对象获取(Retrieving objects)" 有提及。

例如：

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> b.entry_set.all() # Returns all Entry objects related to Blog.

# b.entry_set is a Manager that returns QuerySets.
>>> b.entry_set.filter(headline__contains='Lennon')
>>> b.entry_set.count()

你可以通过在 ForeignKey() 的定义中设置 related_name 的值来覆写 FOO_set 的名称。例如，如果 Entry model 中做一下更改： blog = ForeignKey(Blog, related_name='entries')，那么接下来就会如我们看到这般：

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> b.entries.all() # Returns all Entry objects related to Blog.

# b.entries is a Manager that returns QuerySets.
>>> b.entries.filter(headline__contains='Lennon')
>>> b.entries.count()

你不能在一个类当中访问 ForeignKey Manager ；而必须通过类的实例来访问：

>>> Blog.entry_set
Traceback:
    ...
AttributeError: "Manager must be accessed via instance".

除了在上面 "对象获取Retrieving objects" 一节中提到的 QuerySet 方法之外，ForeignKey Manager 还有如下一些方法。下面仅仅对它们做一个简短介绍，详情请查看 related objects reference。

add(obj1, obj2, ...)

将某个特定的 model 对象添加到被关联对象集合中。

create(**kwargs)

创建并保存一个新对象，然后将这个对象加被关联对象的集合中，然后返回这个新对象。

remove(obj1, obj2, ...)

将某个特定的对象从被关联对象集合中去除。

clear()

清空被关联对象集合。想一次指定关联集合的成员，那么只要给关联集合分配一个可迭代的对象即可。它可以包含对象的实例，也可以只包含主键的值。例如：

b = Blog.objects.get(id=1)
b.entry_set = [e1, e2]

在这个例子中，e1 和 e2 可以是完整的 Entry 实例，也可以是整型的主键值。

如果 clear() 方法是可用的，在迭代器(上例中就是一个列表)中的对象加入到 entry_set 之前，已存在于关联集合中的所有对象将被清空。如果 clear() 方法不可用，原有的关联集合中的对象就不受影响，继续存在。

这一节提到的每一个 "reverse" 操作都是实时操作数据库的，每一个添加，创建，删除操作都会及时保存将结果保存到数据库中。

多对多关系

在多对多关系的任何一方都可以使用 API 访问相关联的另一方。多对多的 API 用起来和上面提到的 "逆向" 一对多关系关系非常相象。

唯一的差虽就在于属性的命名： ManyToManyField 所在的 model (为了方便，我称之为源model A) 使用字段本身的名称来访问关联对象；而被关联的另一方则使用 A 的小写名称加上 '_set' 后缀(这与逆向的一对多关系非常相象)。

下面这个例子会让人更容易理解：

e = Entry.objects.get(id=3)
e.authors.all() # Returns all Author objects for this Entry.
e.authors.count()
e.authors.filter(name__contains='John')

a = Author.objects.get(id=5)
a.entry_set.all() # Returns all Entry objects for this Author.

与 ForeignKey 一样, ManyToManyField 也可以指定 related_name。在上面的例子中，如果 Entry 中的 ManyToManyField 指定 related_name='entries'，那么接下来每个 Author 实例的 entry_set 属性都被 entries 所代替。

一对一关系

相对于多对一关系而言，一对一关系不是非常简单的。如果你在 model 中定义了一个 OneToOneField 关系，那么你就可以用这个字段的名称做为属性来访问其所关联的对象。

例如：

class EntryDetail(models.Model):
    entry = models.OneToOneField(Entry)
    details = models.TextField()

ed = EntryDetail.objects.get(id=2)
ed.entry # Returns the related Entry object.

与 "reverse" 查询不同的是，一对一关系的关联对象也可以访问 Manager 对象，但是这个 Manager 表现一个单独的对象，而不是一个列表：

e = Entry.objects.get(id=2)
e.entrydetail # returns the related EntryDetail object

如果一个空对象被赋予关联关系，Django 就会抛出一个 DoesNotExist 异常。

和你定义正向关联所用的方式一样，类的实例也可以赋予逆向关联方系：

e.entrydetail = ed

关系中的反向连接是如何做到的？

其他对象关系的映射(ORM)需要你在关联双方都定义关系。而 Django 的开发者则认为这违背了 DRY 原则 (Don't Repeat Yourself)，所以 Django 只需要你在一方定义关系即可。

但仅由一个 model 类并不能知道其他 model 类是如何与它关联的，除非是其他 model 也被载入，那么这是如何办到的？

答案就在于 INSTALLED_APPS 设置中。任何一个 model 在第一次调用时，Django 就会遍历所有的 INSTALLED_APPS 的所有 models，并且在内存中创建中必要的反向连接。本质上来说，INSTALLED_APPS 的作用之一就是确认 Django 完整的 model 范围。

在关联对象上的查询

包含关联对象的查询与包含普通字段值的查询都遵循相同的规则。为某个查询指定某个值的时候，你可以使用一个类实例，也可以使用对象的主键值。

例如，如果你有一个 Blog 对象 b ，它的 id=5, 下面三个查询是一样的：

Entry.objects.filter(blog=b) # Query using object instance
Entry.objects.filter(blog=b.id) # Query using id from instance
Entry.objects.filter(blog=5) # Query using id directly

直接使用SQL

如果你发现某个 SQL 查询用 Django 的数据库映射来处理会非常复杂的话，你可以使用直接写 SQL 来完成。

建议的方式是在你的 model 自定义方法或是自定义 model 的 manager 方法来运行查询。虽然 Django 不要求数据操作必须在 model 层中执行。但是把你的商业逻辑代码放在一个地方，从代码组织的角度来看，也是十分明智的。详情请查看执行原生SQL查询(Performing raw SQL queries).

最后，要注意的是，Django的数据操作层仅仅是访问数据库的一个接口。你可以用其他的工具，编程语言，数据库框架来访问数据库。对你的数据库而言，没什么是非用 Django 不可的。

译者：Django 文档协作翻译小组，原文：Executing queries。

本文以 CC BY-NC-SA 3.0 协议发布，转载请保留作者署名和文章出处。

Django 文档协作翻译小组人手紧缺，有兴趣的朋友可以加入我们，完全公益性质。交流群：467338606。

执行查询

执行查询

创建对象

保存对象的改动

保存ForeignKey和ManyToManyField字段

获取对象

获取所有对象

使用过滤器获取特定对象

链式过滤

过滤后的结果集是独立的

查询集是延迟的

其他查询集方法

限制查询集范围

字段筛选条件

跨关系查询

主键查询的简捷方式

在LIKE语句中转义百分号%和下划线_

缓存和查询

对象比较

对象删除

对象关联

一对多关系

正向

逆向关联

多对多关系

一对一关系

关系中的反向连接是如何做到的？

在关联对象上的查询

直接使用SQL

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