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PostgreSQL 特有模型字段

PostgreSQL 特有模型字段

所有这些字段都可以从 django.contrib.postgres.field 模块中获得。

对这些字段进行索引

Index 和 Field.db_index 都创建了一个 B 树索引，在查询复杂的数据类型时并不是特别有用。像 GinIndex 和 GistIndex 这样的索引比较适合，不过索引的选择取决于你使用的查询。一般来说，GiST 可能是 range 字段 和 HStoreField 的好选择，而 GIN 可能对 ArrayField 有帮助。

ArrayField

class ArrayField(base_field, size=None, **options)

一个用于存储数据列表的字段。大多数字段类型都可以使用，你可以通过另一个字段实例作为 base_field。你也可以指定一个 size。ArrayField 可以嵌套来存储多维数组。

如果你给字段一个 default，确保它是一个可调用对象，比如 list （对于一个空的默认值），或者一个返回一个列表的可调用对象（比如一个函数）。错误地使用 default=[] 会创建一个可变的默认值，这个默认值在 ArrayField 的所有实例之间共享。

base_field

这是一个必要的参数。

Specifies the underlying data type and behavior for the array. It should be an instance of a subclass of Field. For example, it could be an IntegerField or a CharField. Most field types are permitted, with the exception of those handling relational data (ForeignKey, OneToOneField and ManyToManyField) and file fields ( FileField and ImageField).

可以嵌套数组字段——你可以指定一个 ArrayField 的实例作为 base_field。例如：

from django.contrib.postgres.fields import ArrayField
from django.db import models

class ChessBoard(models.Model):
    board = ArrayField(
        ArrayField(
            models.CharField(max_length=10, blank=True),
            size=8,
        ),
        size=8,
    )

数据库和模型之间的值的转换、数据和配置的验证以及序列化都是委托给底层基础字段的。

size

这是一个可选的参数。

如果传入，数组将有一个指定的最大大小。这将被传递给数据库，尽管 PostgreSQL 目前并没有强制执行这个限制。

备注

嵌套 ArrayField 时，无论是否使用 size 参数，PostgreSQL 都要求数组为矩形：

from django.contrib.postgres.fields import ArrayField
from django.db import models

class Board(models.Model):
    pieces = ArrayField(ArrayField(models.IntegerField()))

# Valid
Board(pieces=[
    [2, 3],
    [2, 1],
])

# Not valid
Board(pieces=[
    [2, 3],
    [2],
])

如果需要不规则的形状，则应将底层字段设为 null，并将值用 None 填充。

查询 ArrayField

ArrayField 有许多自定义的查找和转换。我们将使用下面的示例模型：

from django.contrib.postgres.fields import ArrayField
from django.db import models

class Post(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200)
    tags = ArrayField(models.CharField(max_length=200), blank=True)

    def __str__(self):
        return self.name

contains

contains 查找在 ArrayField 上被覆盖。返回的对象将是那些传入值子集的数据。它使用 SQL 运算符 @>。例如：

>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])
>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])
>>> Post.objects.create(name='Third post', tags=['tutorial', 'django'])

>>> Post.objects.filter(tags__contains=['thoughts'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__contains=['django'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Third post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__contains=['django', 'thoughts'])
<QuerySet [<Post: First post>]>

contained_by

这是 contains 查找的反义词——返回的对象将是那些传入值子集的数据。它使用 SQL 运算符 <@`。例如：

>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])
>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])
>>> Post.objects.create(name='Third post', tags=['tutorial', 'django'])

>>> Post.objects.filter(tags__contained_by=['thoughts', 'django'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__contained_by=['thoughts', 'django', 'tutorial'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>, <Post: Third post>]>

overlap

返回数据与传递的值共享任何结果的对象。使用 SQL 运算符 &&。例如：

>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])
>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])
>>> Post.objects.create(name='Third post', tags=['tutorial', 'django'])

>>> Post.objects.filter(tags__overlap=['thoughts'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__overlap=['thoughts', 'tutorial'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>, <Post: Third post>]>

len

返回数组的长度。之后可用的查询是那些对 IntegerField 可用的查询。例如：

>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])
>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])

>>> Post.objects.filter(tags__len=1)
<QuerySet [<Post: Second post>]>

索引转换

索引转换将索引转化为数组。可以使用任何非负的整数。如果超过数组的 size，则不会出错。变换后可用的查找是来自 base_field 的查找。例如：

>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])
>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])

>>> Post.objects.filter(tags__0='thoughts')
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__1__iexact='Django')
<QuerySet [<Post: First post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__276='javascript')
<QuerySet []>

备注

PostgreSQL 在编写原始 SQL 时，对数组字段使用基于 1 的索引。然而这些索引和 slices 中使用的索引使用基于 0 的索引，以与 Python 保持一致。

切片转换

切片转换取数组的一个切片。可以使用任何两个非负的整数，用一个下划线分开。变换后的查找结果不会改变。例如：

>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])
>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])
>>> Post.objects.create(name='Third post', tags=['django', 'python', 'thoughts'])

>>> Post.objects.filter(tags__0_1=['thoughts'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__0_2__contains=['thoughts'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>

备注

PostgreSQL 在编写原始 SQL 时，对数组字段使用基于 1 的索引。然而这些分片和 indexes 中使用的分片使用基于 0 的索引，以与 Python 保持一致。

带索引和切片的多维数组

PostgreSQL 在多维数组上使用索引和切片时，有一些相当神秘的行为。使用索引向下到达最终的底层数据总是可行的，但是大多数其他的切片在数据库层面的行为很奇怪，不能被 Django 以逻辑的、一致的方式支持。

CIText 字段

class CIText(**options)

一个用于创建由 citext 类型支持的不区分大小写的文本字段的混入。在使用它之前，请阅读 性能考虑因素 。

要使用 citext，使用 CITextExtension ` 操作，在第一次 ``CreateModel` 迁移操作之前，在 PostgreSQL 中 安装 citext 扩展。

如果你使用的是 ArrayField 的 CIText 字段，你必须在你的 INSTALLED_APPS 中添加 'django.contrib.postgres'，否则字段值会以字符串形式出现，比如 '{thoughts,django}'。

提供了几个使用混入的字段：

class CICharField(**options)
class CIEmailField(**options)
class CITextField(**options)

这些字段分别是 CharField、EmailField 和 TextField 的子类。

max_length 不会在数据库中强制执行，因为 citext 与 PostgreSQL 的 text 类型相似。

不区分大小写的字节序

在 PostgreSQL 12+ 上，最好使用非确定的字节序，而不是 citext 扩展。你可以使用 CreateCollation 迁移操作来创建它们。更多细节，请参阅 使用迁移来管理整理 和 PostgreSQL 关于`non-deterministic collations`_ 的文档。

HStoreField

class HStoreField(**options)

一个用于存储键值对的字段。使用的 Python 数据类型是 dict。键必须是字符串，值可以是字符串或空值（Python 中的 None）。

要使用该字段，你需要：

  1. 在你的 INSTALLED_APPS 中增加 'django.contrib.postgres'。
  2. 在 PostgreSQL 中 安装 hstore 扩展。

如果你跳过第一步，你会看到一个错误，比如 can't adapt type 'dict'，如果你跳过第二步，你会看到 type "hstore" does not exist。

备注

在某些情况下，可能需要要求或限制对某个字段有效的键。这可以使用 KeysValidator 来完成。

查询 HStoreField

除了按键查询的功能外，HStoreField 还有一些自定义查询功能。

我们将使用以下示例模型：

from django.contrib.postgres.fields import HStoreField
from django.db import models

class Dog(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200)
    data = HStoreField()

    def __str__(self):
        return self.name

键查找

要根据给定的键进行查询，可以使用该键作为查询名：

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie'})

>>> Dog.objects.filter(data__breed='collie')
<QuerySet [<Dog: Meg>]>

你可以在键查询后链式查询：

>>> Dog.objects.filter(data__breed__contains='l')
<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>

or use F() expressions to annotate a key value. For example:

>>> from django.db.models import F
>>> rufus = Dog.objects.annotate(breed=F("data__breed"))[0]
>>> rufus.breed
'labrador'

如果你想查询的键与另一个查找的名称冲突，你需要使用 hstorefield.contains 查找来代替。

备注

关键词转换也可以与以下链式进行： contains、icontains、endswith、iendswith、iexact、regex、iregex、startswith 和 istartswith 查询。

警告

由于任何字符串都可能是 hstore 值中的一个键，因此除了下面列出的以外的任何查询都将被解释为键查询。不会出现任何错误。要格外小心输入错误，并始终检查你的查询是否按照你的意图工作。

contains

contains 查找在 HStoreField 上被覆盖。返回的对象是那些给定的 dict 的键值对都包含在字段中的对象。它使用 SQL 运算符 @>。例如：

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador', 'owner': 'Bob'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})
>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})

>>> Dog.objects.filter(data__contains={'owner': 'Bob'})
<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>

>>> Dog.objects.filter(data__contains={'breed': 'collie'})
<QuerySet [<Dog: Meg>]>

contained_by

这是 contains 查找的反义词——返回的对象将是那些传入值子集对象上的键值对。它使用 SQL 运算符 <@。例如：

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador', 'owner': 'Bob'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})
>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})

>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})
<QuerySet [<Dog: Meg>, <Dog: Fred>]>

>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={'breed': 'collie'})
<QuerySet [<Dog: Fred>]>

has_key

返回数据中给定键所在的对象。使用 SQL 运算符 ?。例如：

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})

>>> Dog.objects.filter(data__has_key='owner')
<QuerySet [<Dog: Meg>]>

has_any_keys

返回数据中任意给定键的对象。使用 SQL 运算符 ?|。例如：

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'owner': 'Bob'})
>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})

>>> Dog.objects.filter(data__has_any_keys=['owner', 'breed'])
<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>

has_keys

返回数据中所有给定键的对象。使用 SQL 运算符 ?&。例如：

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})

>>> Dog.objects.filter(data__has_keys=['breed', 'owner'])
<QuerySet [<Dog: Meg>]>

keys

返回键数组为给定值的对象。需要注意的是，这个顺序并不能保证可靠，所以这个变换主要是用于与 ArrayField 上的查找结合使用。使用 SQL 函数 akeys()。例如：

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'toy': 'bone'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})

>>> Dog.objects.filter(data__keys__overlap=['breed', 'toy'])
<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>

values

返回对象，其中数组的值是给定的值。注意，顺序不保证可靠，所以这个转换主要用于与 ArrayField 上的查询结合使用。使用 SQL 函数 avals()。例如：

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})

>>> Dog.objects.filter(data__values__contains=['collie'])
<QuerySet [<Dog: Meg>]>

范围字段

有五种范围字段类型，对应 PostgreSQL 中内置的范围类型。这些字段用来存储一个范围的值，例如一个事件的开始和结束时间戳，或者一个活动适合的年龄范围。

All of the range fields translate to psycopg2 Range objects in Python, but also accept tuples as input if no bounds information is necessary. The default is lower bound included, upper bound excluded, that is [) (see the PostgreSQL documentation for details about different bounds). The default bounds can be changed for non-discrete range fields (DateTimeRangeField and DecimalRangeField) by using the default_bounds argument.

IntegerRangeField

class IntegerRangeField(**options)

存储一个整数范围。基于一个 IntegerField。在数据库中用 int4range 表示，在 Python 中用一个 NumericRange 表示。

无论在保存数据时指定的边界是什么，PostgreSQL 总是以规范的形式返回一个包括下限和排除上限的范围，即 [)。

BigIntegerRangeField

class BigIntegerRangeField(**options)

存储大整数的范围。基于一个 BigIntegerField。在数据库中用 int8range 表示，在 Python 中用一个 NumericRange 表示。

无论在保存数据时指定的边界是什么，PostgreSQL 总是以规范的形式返回一个包括下限和排除上限的范围，即 [)。

DecimalRangeField

class DecimalRangeField(default_bounds='[)', **options)

存储浮点值的范围。基于 DecimalField。在数据库中用 numrange 表示，在 Python 中用一个 NumericRange 表示。

default_bounds
New in Django 4.1.

Optional. The value of bounds for list and tuple inputs. The default is lower bound included, upper bound excluded, that is [) (see the PostgreSQL documentation for details about different bounds). default_bounds is not used for NumericRange inputs.

DateTimeRangeField

class DateTimeRangeField(default_bounds='[)', **options)

存储一系列的时间戳。基于 DateTimeField。在数据库中用 tstzrange 表示，在 Python 中用一个 DateTimeTZRange 表示。

default_bounds
New in Django 4.1.

Optional. The value of bounds for list and tuple inputs. The default is lower bound included, upper bound excluded, that is [) (see the PostgreSQL documentation for details about different bounds). default_bounds is not used for DateTimeTZRange inputs.

DateRangeField

class DateRangeField(**options)

存储一系列的日期。基于 DateField。在数据库中用 daterange 表示，在 Python 中用一个 DateRange 表示。

无论在保存数据时指定的边界是什么，PostgreSQL 总是以规范的形式返回一个包括下限和排除上限的范围，即 [)。

查询范围字段

对于范围字段，有许多自定义查找和转换。它们适用于所有上述字段，但我们将使用以下示例模型：

from django.contrib.postgres.fields import IntegerRangeField
from django.db import models

class Event(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200)
    ages = IntegerRangeField()
    start = models.DateTimeField()

    def __str__(self):
        return self.name

我们还将使用以下示例对象：

>>> import datetime
>>> from django.utils import timezone
>>> now = timezone.now()
>>> Event.objects.create(name='Soft play', ages=(0, 10), start=now)
>>> Event.objects.create(name='Pub trip', ages=(21, None), start=now - datetime.timedelta(days=1))

和 NumericRange：

>>> from psycopg2.extras import NumericRange

包含函数

与其他 PostgreSQL 字段一样，有三个标准的包含运算符。contains、contained_by 和 overlap，分别使用 SQL 运算符 @>、<@ 和 &&。

contains
>>> Event.objects.filter(ages__contains=NumericRange(4, 5))
<QuerySet [<Event: Soft play>]>
contained_by
>>> Event.objects.filter(ages__contained_by=NumericRange(0, 15))
<QuerySet [<Event: Soft play>]>

contained_by 也可以在非范围字段类型上进行查询： SmallAutoField、AutoField、BigAutoField、SmallIntegerField、IntegerField、BigIntegerField、DecimalField、FloatField、DateField 和 DateTimeField。例如：

>>> from psycopg2.extras import DateTimeTZRange
>>> Event.objects.filter(
...     start__contained_by=DateTimeTZRange(
...         timezone.now() - datetime.timedelta(hours=1),
...         timezone.now() + datetime.timedelta(hours=1),
...     ),
... )
<QuerySet [<Event: Soft play>]>
overlap
>>> Event.objects.filter(ages__overlap=NumericRange(8, 12))
<QuerySet [<Event: Soft play>]>

比较函数

范围字段支持标准查询：lt、gt、lte 和 gte。这些并没有特别大的帮助——它们先比较下界，然后在必要时才比较上界。这也是用于按范围字段排序的策略。最好是使用特定的范围比较运算符。

fully_lt

返回的范围严格小于传入的范围。换句话说，返回范围内的所有点都小于传入范围内的所有点。

>>> Event.objects.filter(ages__fully_lt=NumericRange(11, 15))
<QuerySet [<Event: Soft play>]>
fully_gt

返回的范围严格大于传入的范围。换句话说，返回范围内的所有点都大于传入范围内的所有点。

>>> Event.objects.filter(ages__fully_gt=NumericRange(11, 15))
<QuerySet [<Event: Pub trip>]>
not_lt

返回的范围不包含任何小于传入范围的点，即返回范围的下界至少是传入范围的下界。

>>> Event.objects.filter(ages__not_lt=NumericRange(0, 15))
<QuerySet [<Event: Soft play>, <Event: Pub trip>]>
not_gt

返回的范围不包含任何大于传入范围的点，也就是说，返回的范围的上界最多就是传入范围的上界。

>>> Event.objects.filter(ages__not_gt=NumericRange(3, 10))
<QuerySet [<Event: Soft play>]>
adjacent_to

返回的范围与传入的范围共享一个边界。

>>> Event.objects.filter(ages__adjacent_to=NumericRange(10, 21))
<QuerySet [<Event: Soft play>, <Event: Pub trip>]>

使用边界进行查询

范围字段支持几个额外的查找。

startswith

返回的对象具有给定的下界。可以链入基础字段的有效查找。

>>> Event.objects.filter(ages__startswith=21)
<QuerySet [<Event: Pub trip>]>
endswith

返回的对象具有给定的上界。可以链入基础字段的有效查找。

>>> Event.objects.filter(ages__endswith=10)
<QuerySet [<Event: Soft play>]>
isempty

返回的对象是空的范围。可以链到有效的查找 BooleanField。

>>> Event.objects.filter(ages__isempty=True)
<QuerySet []>
lower_inc

根据传递的布尔值，返回具有包含或不包含下界的对象。可以链到有效的查找 BooleanField 的对象。

>>> Event.objects.filter(ages__lower_inc=True)
<QuerySet [<Event: Soft play>, <Event: Pub trip>]>
lower_inf

根据传递的布尔值，返回具有无界（无限）或仅有下界的对象。可以链到有效的查找 BooleanField。

>>> Event.objects.filter(ages__lower_inf=True)
<QuerySet []>
upper_inc

根据传递的布尔值，返回具有包含或不包含上界的对象。可以链到有效的查找 BooleanField 的对象。

>>> Event.objects.filter(ages__upper_inc=True)
<QuerySet []>
upper_inf

根据传递的布尔值，返回具有无界（无限）或仅有上界的对象。可以链到有效的查找 BooleanField。

>>> Event.objects.filter(ages__upper_inf=True)
<QuerySet [<Event: Pub trip>]>

定义自己的范围类型

PostgreSQL 允许自定义范围类型的定义。Django 的模型和表单字段实现使用下面的基类，psycopg2 提供了一个 register_range() 来允许使用自定义范围类型。

class RangeField(**options)

模型范围字段的基类。

base_field

要使用的模型字段类。

range_type

要使用的 psycopg2 范围类型。

form_field

要使用的表单字段类。应该是 django.contrib.postgres.forms.BaseRangeField 的子类。

class django.contrib.postgres.forms.BaseRangeField

表范围字段的基类。

base_field

要使用的表字段。

range_type

要使用的 psycopg2 范围类型。

范围操作

class RangeOperators

PostgreSQL 提供了一组 SQL 运算符，这些运算符可以和范围数据类型一起使用（参见 `the PostgreSQL documentation for the full details of range operators `_ ）。这个类的目的是作为一种方便的方法，以避免排版错误。运算符名称与相应的查找名称重叠。

class RangeOperators:
    EQUAL = '='
    NOT_EQUAL = '<>'
    CONTAINS = '@>'
    CONTAINED_BY = '<@'
    OVERLAPS = '&&'
    FULLY_LT = '<<'
    FULLY_GT = '>>'
    NOT_LT = '&>'
    NOT_GT = '&<'
    ADJACENT_TO = '-|-'

RangeBoundary() 表达式

class RangeBoundary(inclusive_lower=True, inclusive_upper=False)
inclusive_lower

如果 True （默认），则下界为包含 '['，否则为不包含 '('。

inclusive_upper

如果 False （默认），则上界为包含 ')'，否则为不包含 ']'。

RangeBoundary() 表达式表示范围边界。它可以与自定义的范围函数一起使用，预期边界，例如定义 ExclusionConstraint。参见 `the PostgreSQL documentation for the full details `_ 。

讨论区

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