Django数据库：轻松应对SQL语句，快速搭建Web应用 (django数据库能直接用sql语句)
在Web应用开发中，数据库是极为重要的组成部分。数据库的选择对于应用的性能、扩展性和数据管理都有着不可或缺的影响。而 Django 作为一款更流行的 Python Web 框架之一，其数据库层面的支持也是非常强大的。
Django 提供了多种数据库连接方式，包括支持各种主流数据库的 ORM 和 PostgreSQL、MySQL、Oracle 等数据库的原生支持。这就让开发者能够轻松与数据库交互，快速地搭建Web应用。
本文将从 Django 的数据库支持特点、ORM 的实现原理、SQL 语句的应用以及对不同类型数据库的适配等方面进行详细介绍。
Django 数据库的支持特点
Django 能够支持绝大部分关系数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLite 等。一个 Django 应用所使用的数据库可以通过修改项目的配置文件 settings.py 来进行指定配置，比如：
“`python
DATABASES = {
‘default’: {
‘ENGINE’: ‘django.db.backends.mysql’,
‘NAME’: ‘mydatabase’,
‘USER’: ‘mydatabaseuser’,
‘PASSWORD’: ‘mypassword’,
‘HOST’: ‘127.0.0.1’,
‘PORT’: ‘3306’,
}
}
“`
其中，ENGINE 指定了数据库类型，NAME 指定了数据库名，USER 和 PASSWORD 分别指定了数据库的用户名和密码，HOST 和 PORT 分别指定了数据库的地址和端口号。
ORM 的实现原理
Django 的 ORM 是其数据库框架的核心功能。ORM（Object Relational Mapping），即对象关系映射，是一种应用程序的技术，它可以在面向对象编程语言和关系型数据库之间建立一种映射，使得面向对象程序员可以像操作对象一样操作数据库。
Django 的 ORM 基于 Python 的数据模型机制，将关系数据库中的 table、row、column 等元素映射为 Python 中的类、实例和属性等元素。因此，开发者只需要通过 Python 语言中的类和属性来操作数据库，无需直接介入 SQL 语句的编写和执行。
ORM 的优点还包括：
1. 易于维护：ORM 可以让开发者更加关注领域模型的设计，而不是数据库中的表和字段，从而更容易对模型进行修改和扩展。
2. 易于测试：面向对象编程支持模拟和重构，因此 ORM 可以很容易地进行单元测试和集成测试等。
3. 易于移植：ORM 是一种抽象的数据库访问方法，因此从一个数据库转移到另一个数据库时只需要修改数据库后端的参数，而不需要修改应用代码。
SQL 语句的应用
虽然 Django 的 ORM 提供了方便易用的数据模型操作方法，但在某些情况下，为了实现更复杂的查询需求，开发者仍然需要编写 SQL 语句。在 Django 中，可以通过以下方式来操作 SQL 语句：
1. 使用原生 SQL：Django 的 ORM 支持直接编写 SQL 语句来进行操作。例如：
“`python
from django.db import connection
def my_custom_sql():
with connection.cursor() as cursor:
cursor.execute(“SELECT * FROM myapp_mymodel”)
row = cursor.fetchone()
return row
“`
2. 使用 ORM 的方法：Django 的 ORM 提供了一些查询方法，可以通过它们来构建 SQL 查询语句，例如：
“`python
from django.db.models import Q
results = MyModel.objects.filter(Q(name__startswith=’Acme’) | Q(eml__endswith=’example.com’))
“`
这里的 filter 方法会通过参数构建查询条件，并返回符合条件的结果。
对不同类型数据库的适配
不同的数据库类型在 SQL 语句的支持程度、查询速度、事务处理、存储容量等方面存在着差异。在 Django 中，也可以通过配置来适配不同类型的数据库。
例如，在 MySQL 中，开启事务处理通常需要使用以下语句：
“`python
from django.db import transaction
@transaction.atomic
def my_view(request):
# Your code here …
pass
“`
而在 PostgreSQL 中，开启事务处理则需要使用以下语句：
“`python
from django.db import transaction
@transaction.non_atomic_requests
def my_view(request):
# Your code here …
pass
“`
在 Oracle 中，如果需要使用它的分页查询功能，则可以使用以下语句：
“`python
from django.db.models import Window
from django.db.models.functions import RowNumber
MyModel.objects.order_by(‘created_at’).annotate(row_number=Window(expression=RowNumber(), order_by=F(‘id’).asc())).filter(row_number__lt=1000)
“`
以上语句通过 Django 的 ORM 来构建 SQL 查询语句，从而实现 Oracle 的分页查询。
本文介绍了 Django 的数据库支持特点、ORM 的实现原理、SQL 语句的应用以及对不同类型数据库的适配等方面。通过深入了解 Django 数据库的相关特性，开发者可以更加有效地构建并维护一个高性能、可扩展的Web应用。
相关问题拓展阅读：
如何将django orm模型 写入数据库
假如你有一个app叫做myapp，模型models.py代码如下：
from django.db import models
class Person(models.Model):
first_name = models.CharField(max_length=30)
last_name = models.CharField(max_length=30)
django数据库迁移一般就两个命令，命令行执行
1，物迅纯生成数据表
python manage.py migrate
相当于执行下面sql语句
CREATE TABLE myapp_person (
“id” serial NOT NULL PRIMARY KEY,
“first_name” varchar(30) NOT NULL,
“last_name” varchar(30) NOT NULL
);
2，修改模型models.py字段后可以用重建命令，我们在模型中添罩咐加一个字段
from django.db import models
class Person(models.Model):
first_name = models.CharField(max_length=30)
last_name = models.CharField(max_length=30)
bothday= models.DateField(“生日”, default=datetime.date.today)
然后在命令行执行
python manage.py makemigrations
最后执行命令python manage.py runserver，即可在本昌芹地浏览器打开127.0.0.1:8000
哪种数据库可以直接运行输入sql语句
关系数据库。根据查询相关息显示，MySQL是一个关系数据库管理系统，mysql命令可支持直接执行SQL语句，而不必登录MySQL服凳仿腊务器。关系数据库，是建立在大仿关系数据库模型基础上的数据库，借助于代数等概念和方法来处理数据库中的数据枣滑。
SQL语句在数据库中是怎样执行的(sql怎么执行语句)
之一步：应用程序把查枯运做询SQL语句发给服务器端执行
我们在数据层执行SQL语句时，应用程序会连接到相应的数据库服务器，把SQL语句发送给服务器处理。
第二步：服务器解析请求的SQL语句
SQL计划缓存，经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实，往往一个查询语句在之一次运行的时候需要执行特别长的时间，但是如果你马上或悄绝者在一定时间内运行同样的语句，会在很短的时间内返回查询结果。原因是：
服务器在接收到查询请求后，并不会马上去数据库查询，而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划。如果存在，就直接调用已经编译好的执行计划，节省了执行计划的编译时间。
如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中，就不用查询物理文件了，而是从缓存中取数据，这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多，提高了查询效率。数据缓冲存储区会在后面提到。
如果在SQL计划缓存中没有对应的执行计划，服务器首先会对用户请求的SQL语句进行语法效验，如果有语法错误，服务器会结束查询操作，并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。
注意：此时返回的错误信息中，只会包含基本的语法错误信息，例如select写成selec等，错误信息中如果包含一列表中本没有的列，此时服务器是不会检查出来的，因为只是语法验证，语义是否正确放在下一步进行。
语法符合后，就开始验证它的语义是否正确。例如，表名、列名、存储过程等等数据库对象是否真正存在，如果发现有不存在的，就会报错给应用程序，同时结束查询。
接下来就是获得对象的解析锁，我们在查询一个表时，首先服务器会对这个对象加锁，这是为了保证数据的统一性，如果不加锁，此时有数据插入，但因为没有加锁的原因，查询已经将这条记录读入，而有的插入会因为事务的失败会回滚，就会形成脏读的现象。
接下来就是对数据库用户权限的验证。SQL语句语法，语义都正确，此时并不一定能够得到查询结果，如果数据库用户没有相应的访问权限，服务器会报出权限不足的错误给应用程序，在稍大的项目中，往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串，这些数据库用户具有不同的权限，有的是只读权限，有的是只写权限，有的是可读可写，根据不同的操作选取不同的用户来执行。稍微不注意，无论你的SQL语句写的多么完善，完美无缺都没用。
解析的最后一步，就是确定最终的执行计划。当语法、语义、权限都验证后，服务器并不会马上给你返回结果，而是会针对你的SQL进行优化，选择不同的查询算法以更高效的形式返回给应用程序。例如在做表联合查询时，服务器会根据开没衡销成本来最终决定采用hashjoin,mergejoin，还是loopjoin，采用哪一个索引会更高效等等。不过它的自动化优化是有限的，要想写出高效的查询SQL还是要优化自己的SQL查询语句。
当确定好执行计划后，就会把这个执行计划保存到SQL计划缓存中，下次在有相同的执行请求时，就直接从计划缓存中取，避免重新编译执行计划。
第三步：语句执行
服务器对SQL语句解析完成后，服务器才会知道这条语句到底表态了什么意思，接下来才会真正的执行SQL语句。
此时分两种情况：
如果查询语句所包含的数据行已经读取到数据缓冲存储区的话，服务器会直接从数据缓冲存储区中读取数据返回给应用程序，避免了从物理文件中读取，提高查询速度。
如果数据行没有在数据缓冲存储区中，则会从物理文件中读取记录返回给应用程序，同时把数据行写入数据缓冲存储区中，供下次使用。
说明：SQL缓存分好几种，这里有兴趣的朋友可以去搜索一下。有时因为缓存的存在，使得我们很难马上看出优化的结果，因为第二次执行因为有缓存的存在，会特别快速，所以一般都是先消除缓存，然后比较优化前后的性能表现，这里有几个常用的方法：
1DBCC
2从缓冲池中删除所有清除缓冲区。
3DBCC
4从过程缓存中删除所有元素。
5DBCC
6从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目。
SQLServer2023数据库引擎会事先在后台清理未使用的缓存条目，以使内存可用于当前条目。但是，可以使用此命令从所有缓存中手动删除未使用的条目。
这只能基本消除SQL缓存的影响，目前好像没有完全消除缓存的方案，如果大家有，请指教。
执行顺序：
FROM子句返回初始结果集。
WHERE子句排除不满足搜索条件的行。
GROUPBY子句将选定的行收集到GROUPBY子句中各个唯一值的组中。
选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。
此外，HAVING子句排除不满足搜索条件的行。
计算所有的表达式；
使用orderby对结果集进行排序。
查找你要搜索的字段。
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