django使用原生sql语句

使用sql语句相比ORM语句有一定的速度上的提升,使用流程如下:

我们可以通过django自带的connection来首先其功能。

1.首先先在视图文件引入connection:

from django.db import connection

2.在需要查询的位置处创建一个游标对象:

cur = connection.cursor()

3.在execute中录入相关的sql语句,:

cur.execute("select * from record")

4.直接通过fetchall获取目标数据:

res = cur.fetchall()

返回一个列表形式的数据

完成!!!

希望本文会对你有所帮助^_^

### 如何在Django项目中执行原生MySQL查询语句 #### 使用 `django.db.connection` 通过导入`from django.db import connection`,可以直接访问数据库连接并执行任意SQL命令。此方式适用于需要完全控制SQL的情况。 ```python from django.db import connection def my_custom_sql(): with connection.cursor() as cursor: cursor.execute("SELECT * FROM some_table WHERE condition=%s", [value]) rows = cursor.fetchall() return rows ``` 这种方式提供了极大的灵活性,可以执行任何有效的SQL语句[^1]。 #### 使用 Django ORM 的 `raw()` 方法 对于那些希望保持一定程度上抽象但仍需编写自定义SQL的人来说,Django提供了一个名为`raw()`的方法。该方法允许传递一条完整的SQL查询给模型类,并返回一个原始查询集对象。 ```python Person.objects.raw('SELECT id, first_name, last_name FROM myapp_person') ``` 这种方法仍然利用了Django的模型机制,在获取数据的同时也享受到了一些框架带来的便利之处。 #### 注意事项 - 当构建含有参数化的查询时,请始终使用列表形式传入参数而不是直接拼接字符串,以防SQL注入攻击。 - 对于复杂的查询尤其是涉及多个表联结的操作,建议优先考虑使用Django内置的QuerySet API完成;只有当确实无法满足需求时才转向原生SQL。 - 如果涉及到批量更新或删除操作,则应该确保这些更改是在事务内进行以保障数据一致性。 #### 批量操作与事务管理 为了保证数据的一致性和完整性,在处理大量记录修改或者多条相互依赖的数据变更时应当采用事务管理: ```python from django.db import transaction with transaction.atomic(): # Perform database operations here... ``` 这样即使中间发生错误也能回滚到初始状态而不影响其他正常运行的部分。 #### 复杂查询与聚合 有时候业务逻辑可能要求实现较为复杂的查询条件或是统计分析功能,这时除了基本的选择外还需要加入分组(Group By)、汇总(Summary Functions)等功能支持。此时同样可以通过编写更高级别的SQL来达成目标。 #### 结合ORM使用原生SQL 尽管已经能够独立写出想要执行的具体指令,但在某些场景下混合运用两者或许会带来更好的开发体验——既保留了原有优势又简化了一些重复劳动的工作量。比如可以在视图函数里先调用一次标准API拿到初步筛选后的结果集合然后再针对这部分子集做进一步加工处理。
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