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使用Oracle中的emp,dept来学习Django ORM

学习Django的时候，总是觉得这部分内容和实际的应用有一定的差别或者距离。一方面Django自带的ORM对于底层数据库来说是一种适配性很强的组件，可以不强依赖于某一种数据库，sqlite,MySQL,Oracle,PG等等都可以，学习起来需要一定的周期。另外一方面是因为这种方式是通用的API,一下子没有了SQL语句，要理解并接受这种思想，需要一点时间，对很多DBA来说需要适应。第三点就是没有融会贯通，好像看明白了，但是实际写的时候发现还是摸黑，不知道从何入手。

所以我就换个思路，从数据库的角度来反向解析Django怎么实现我们常见的数据需求。先做减法，侧重于说查询的部分。常见的数据需求，这个需求有些大，怎么让他更通用呢，我想到了Oracle里面的emp,dept,自打学习数据库，很多的测试案例就和这两个表分不开，所以我们就从这个为切入点来逐步分析。

有的同学可能开始就打了退堂鼓，Oracle的还要转换语句，还有数据类型，而使用的数据库是MySQL，是不是有些麻烦啊，其实这些都不是事儿，不花一点功夫肯定难有收获。

我们配置下emp,dept的结构，是在Django的models.py的文件中配置即可。

from django.db import models

import django.utils.timezone as timezone

class dept(models.Model):

deptno = models.AutoField( primary_key= True)

dname = models.CharField( max_length= 30)

loc = models.CharField( max_length= 30, default= ' ')

class Meta:

db_table = 'dept'

verbose_name = 'DEPT'

verbose_name_plural = 'DEPT'

ordering = [ 'deptno']

def __unicode__( self):

return '%s %s' % ( self.deptno , self.dname)

class dept(models.Model):

deptno = models.AutoField( primary_key= True)

dname = models.CharField( max_length= 30)

loc = models.CharField( max_length= 30, default= ' ')

class Meta:

db_table = 'dept'

verbose_name = 'DEPT'

verbose_name_plural = 'DEPT'

ordering = [ 'deptno']

def __unicode__( self):

return '%s %s' % ( self.deptno , self.dname)

class emp(models.Model):

empno = models.AutoField( primary_key= True)

ename = models.CharField( max_length= 30)

job = models.CharField( max_length= 30)

mgr = models.IntegerField()

hiredate = models.DateTimeField( 'hire date', default=timezone.now)

sal = models.IntegerField()

comm = models.IntegerField

deptno = models.ForeignKey( 'dept')

class Meta:

db_table = 'emp'

verbose_name = 'EMP'

verbose_name_plural = 'EMP'

ordering = [ 'empno', 'ename']

def __unicode__( self):

return '%s %s' % ( self.empno , self.ename)

其实内容来看倒也不难，类型是通用的。

使用python manage.py makemigrations得到变化的结构和数据

Migrations for 'scott':

0001_initial.py:

- Create model dept

- Create model emp

得到的SQL如下：

>python manage.py sqlmigrate scott 0001

BEGIN;

CREATE TABLE "dept" ( "deptno" integer NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT , "dname" varchar( 30) NOT NULL , "loc" varchar( 30) NOT NULL);

CREATE TABLE "emp" ( "empno" integer NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT , "ename" varchar( 30) NOT NULL , "job" varchar( 30) NOT NULL , "mgr" integer NOT NULL

, "hiredate" datetime NOT NULL , "sal" integer NOT NULL , "deptno_id" integer NOT NULL REFERENCES "dept" ( "deptno"));

CREATE INDEX "emp_d6b13549" ON "emp" ( "deptno_id");

COMMIT;

简单确认下，我们就可以生成创建出来这两个表了，使用python manage.py migrate即可。

emp的表结构如下：

使用Oracle中的emp,dept来学习Django ORM

dept的表结构如下：

使用Oracle中的emp,dept来学习Django ORM

我们初始化一下数据，这个时候直接使用SQL也可以.

dept表的初始化语句如下：

insert into dept values( 10,'ACCOUNTING','NEW YORK');

insert into dept values( 20,'RESEARCH','DALLAS');

insert into dept values( 30,'SALES','CHICAGO');

insert into dept values( 40,'OPERATIONS','BOSTON');

emp表的初始化语句如下，特别需要注意的就是字段不是deptno，而是deptno_id

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7369,'SMITH','CLERK',7902,'1980-12-17',800.00,20);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7499,'ALLEN','SALESMAN',7698,'1981-2-20',1600.00,30);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7521,'WARD','SALESMAN',7698,'1981-2-22',1250.00,30);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7566,'JONES','MANAGER',7839,'1981-4-2',2975.00,20);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7654,'MARTIN','SALESMAN',7698,'1981-9-28',1250.00,30);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7698,'BLAKE','MANAGER',7839,'1981-5-1',2850.00,30);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7782,'CLARK','MANAGER',7839,'1981-6-9',2450.00,10);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7788,'SCOTT','ANALYST',7566,'1987--4-19',3000.00,20);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7839,'KING','PRESIDENT',0,'1981-11-17',5000.00,10);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7844,'TURNER','SALESMAN',7698,'1981-9-8',1500.00,30);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7876,'ADAMS','CLERK',7788,'1987-5-23',1100.00,20);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7900,'JAMES','CLERK',7698,'1981-12-3',950,30);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7902,'FORD','ANALYST',7566,'1981-12-3',3000,20);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 7934,'MILLER','CLERK',7782,'1982-1-23',1300,10);

insert into emp(EMPNO ,ENAME ,JOB ,MGR ,HIREDATE ,SAL ,DEPTNO_ID) values( 9999,'SHUNPING','CLERK',7782,'1988-5-5',2456.34,10);

剩下的事情就是实践了。我们就选择emp,dept常见的一些SQL来看看ORM能否完成这个任务。

1、显示所有的姓名、工种、工资和奖金,按工种降序排列,若工种相同则按工资升序排列。

如果使用MySQL，语句和数据结果如下：

mysql> select ename ,job ,sal from emp order by job desc ,sal asc;

+----------+-----------+------+

| ename | job | sal |

+----------+-----------+------+

| WARD | SALESMAN | 1250 |

| MARTIN | SALESMAN | 1250 |

使用order_by的方式来处理，可以看到有了一点头绪，但是还是没有实现需求。

>>> emp.objects.all().order_by( 'job')

[<emp: 7788 SCOTT> , <emp: 7902 FORD> , <emp: 7369 SMITH> , ....

所以我们的重点就是排序了，ORM本身有order_by函数，还可以调整DESC,ASC,所以一个基本符合要求的方式如下：

>>> emp.objects.all().order_by(( '-job') ,( 'sal'))

[<emp: 7521 WARD> , <emp: 7654 MARTIN> , <emp: 7844 TURNER>

第二个题目也是类似的。

2、查询员工的姓名和入职日期，并按入职日期从先到后进行排列。

SQL语句如下:

select ename,hiredate from emp order by hiredate asc；

现在的语句如下：

emp.objects.all().order_by(( 'hiredate'))

3. 计算工资最高的员工

这个需求充分考虑到聚合函数的部分，我们可以使用aggregate来完成这个工作。

>>> emp.objects.all().aggregate(Max( 'sal'))

{ 'sal__max': 5000}

4.查询至少有一个员工的部门信息。

这个部分会涉及到表关联关系，如果是通过SQL的方式，语句如下:

select * from dept where deptno in (select distinct deptno from emp where mgr is not null);

执行的结果如下,可以看到第一种方式能出结果，但是还是存在重复值，需要用distinct过啦一下。

>>> dept.objects.filter( emp__mgr__isnull= False)

[<dept: 10 ACCOUNTING> , <dept: 10 ACCOUNTING> , <dept: 10 ACCOUNTING> , <dept: 10 ACCOUNTING> , <dept: 20 RESEARCH> , <dept: 20 RESEARCH> , <dept: 20 RESEARCH> , <dept: 20 RESEARCH> , <dept: 20 RESEARCH> , <dept: 30 SALES> , <dept: 30 SALES> , <dept: 30 SALES> , <dept: 30 SALES> , <dept: 30 SALES> , <dept: 30 SALES>]