Django ORM处理MySQL复杂查询语句

Django ORM 是一个强大的 Python 库，它允许你使用 Python 类和方法来操作数据库，而不是编写 SQL 语句。虽然 Django ORM 的查询方式相对简单，但在处理复杂的 MySQL 查询时，它仍然可以满足大部分需求。

以下是一些使用 Django ORM 处理复杂 MySQL 查询语句的示例：

1. 使用 select_related 和 prefetch_related 进行关联查询：

from django.db.models import Q, Prefetch
from myapp.models import Author, Book, Review

# 使用 select_related 进行一对一关联查询
authors = Author.objects.select_related('book').filter(name='John Doe')

# 使用 prefetch_related 进行多对多关联查询
books = Book.objects.prefetch_related('review_set').filter(category='Programming')

2. 使用 annotate 和 aggregate 进行聚合查询：

from django.db.models import Count, Sum, Avg
from myapp.models import Book

# 使用 annotate 进行聚合查询
books_with_author_count = Book.objects.annotate(author_count=Count('author'))

# 使用 aggregate 进行聚合查询
book_sales = Book.objects.aggregate(total_sales=Sum('price'))

3. 使用 F 对象进行字段计算：

from django.db.models import F
from myapp.models import Book, Review

# 使用 F 对象进行字段计算
books_with_discounted_price = Book.objects.annotate(discounted_price=F('price') * 0.9)

# 使用 F 对象进行字段计算并结合聚合函数
book_avg_rating = Book.objects.annotate(avg_rating=Avg('review__rating'))

4. 使用 Q 对象进行复杂条件查询：

from django.db.models import Q
from myapp.models import Book, Author

# 使用 Q 对象进行复杂条件查询
books_with_author_name_or_category = Book.objects.filter(Q(author__name='John Doe') | Q(category='Programming'))

5. 使用 raw() 方法执行原生 SQL 查询：

from django.db import connection
from myapp.models import Book

# 使用 raw() 方法执行原生 SQL 查询
with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute("SELECT * FROM myapp_book WHERE price > 20")
    books = cursor.fetchall()

虽然 Django ORM 提供了许多功能来简化数据库操作，但在处理复杂的 MySQL 查询时，你仍然需要了解 SQL 语言的基本知识。在某些情况下，使用原生 SQL 查询可能是更好的选择。