Выполнение необработанных запросов SQL

Django предоставляет два способа выполнения необработанных запросов SQL: можно использовать Manager.raw(), чтобы выполнить необработанные запросы и вернуть экземпляры модели, или же полностью обойти уровень модели и непосредственно выполнить пользовательские запросы SQL.

Выполнение необработанных запросов

Метод менеджера raw() может использоваться для выполнения необработанных запросов SQL, которые возвращают экземпляры модели:

Manager.raw(raw_query, params=(), translations=None)

Этот метод принимает необработанный запрос SQL, выполняет его и возвращает экземпляр django.db.models.query.RawQuerySet. Этот экземпляр RawQuerySet можно перебирать, как обычный QuerySet, для получения экземпляров объектов.

Это лучше всего проиллюстрировать на примере. Предположим, у вас есть следующая модель:

class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(...)
    last_name = models.CharField(...)
    birth_date = models.DateField(...)

Вы затем можете выполнить пользовательский SQL-запрос следующим образом:

>>> for p in Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person'):
...     print(p)
John Smith
Jane Jones

Этот пример не очень интересный — он точно такой же, как выполнение Person.objects.all(). Однако, raw() обладает множеством других возможностей, которые делают его очень мощным.

Сопоставление полей запроса с полями модели

raw() автоматически сопоставляет поля в запросе с полями модели.

Порядок полей в запросе не имеет значения. Другими словами, оба следующих запроса работают идентично:

>>> Person.objects.raw('SELECT id, first_name, last_name, birth_date FROM myapp_person')
...
>>> Person.objects.raw('SELECT last_name, birth_date, first_name, id FROM myapp_person')
...

Сопоставление выполняется по имени. Это означает, что вы можете использовать AS-операторы SQL для сопоставления полей в запросе с полями модели. Таким образом, если у вас есть другая таблица, содержащая данные Person, вы можете легко отобразить их в экземпляры Person:

>>> Person.objects.raw('''SELECT first AS first_name,
...                              last AS last_name,
...                              bd AS birth_date,
...                              pk AS id,
...                       FROM some_other_table''')

До тех пор, пока имена совпадают, экземпляры моделей будут созданы правильно.

В качестве альтернативы, вы можете сопоставить поля в запросе с полями модели, используя аргумент translations для raw(). Это словарь, сопоставляющий имена полей в запросе с именами полей модели. Например, вышеуказанный запрос также можно записать:

>>> name_map = {'first': 'first_name', 'last': 'last_name', 'bd': 'birth_date', 'pk': 'id'}
>>> Person.objects.raw('SELECT * FROM some_other_table', translations=name_map)

Поиск по индексу

raw() поддерживает индексирование, поэтому, если вам нужен только первый результат, вы можете написать:

>>> first_person = Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person')[0]

Однако, индексирование и срез не выполняются на уровне базы данных. Если у вас большое количество Person объектов в вашей базе данных, более эффективно ограничить запрос на уровне SQL:

>>> first_person = Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person LIMIT 1')[0]

Отсрочка полей модели

Поля также могут быть пропущены:

>>> people = Person.objects.raw('SELECT id, first_name FROM myapp_person')

Возвращаемые Person объекты этим запросом будут отложенными экземплярами модели (см. defer()). Это означает, что поля, которые исключены из запроса, будут загружаться по требованию. Например:

>>> for p in Person.objects.raw('SELECT id, first_name FROM myapp_person'):
...     print(p.first_name, # This will be retrieved by the original query
...           p.last_name) # This will be retrieved on demand
...
John Smith
Jane Jones

На первый взгляд, этот запрос извлек как имя, так и фамилию. Однако, на самом деле этот пример выпустил 3 запроса. Только имена были получены запросом raw() — фамилии были получены по требованию, когда они были напечатаны.

Существует только одно поле, которое вы не можете пропустить — поле первичного ключа. Django использует первичный ключ для идентификации экземпляров модели, поэтому он всегда должен быть включен в необработанный запрос. Будет выброшено исключение FieldDoesNotExist, если вы забудете включить первичный ключ.

Добавление аннотаций

Вы также можете выполнять запросы, содержащие поля, которые не определены в модели. Например, мы можем использовать функцию age() PostgreSQL для получения списка людей с их возрастом, рассчитанным базой данных:

>>> people = Person.objects.raw('SELECT *, age(birth_date) AS age FROM myapp_person')
>>> for p in people:
...     print("%s is %s." % (p.first_name, p.age))
John is 37.
Jane is 42.
...

Вы часто можете избежать использования необработанного SQL для вычисления аннотаций, используя вместо этого выражение Func().

Передача параметров в raw()

Если вам нужно выполнить параметризованные запросы, вы можете использовать аргумент params для raw():

>>> lname = 'Doe'
>>> Person.objects.raw('SELECT * FROM myapp_person WHERE last_name = %s', [lname])

params — это список или словарь параметров. В строке запроса вы будете использовать %s-заполнители для списка или %(key)s-заполнители для словаря (где key заменяется ключом словаря), независимо от вашего движка базы данных. Такие заполнители будут заменены параметрами из аргумента params.

>>> query = 'SELECT * FROM myapp_person WHERE last_name = %s' % lname
>>> Person.objects.raw(query)

>>> query = "SELECT * FROM myapp_person WHERE last_name = '%s'"

Выполнение пользовательских запросов SQL непосредственно

Иногда даже Manager.raw() недостаточно: вам может потребоваться выполнить запросы, которые не отображаются корректно для моделей, или напрямую выполнить запросы UPDATE, INSERT, или DELETE.

В таких случаях вы всегда можете напрямую обратиться к базе данных, обойдя уровень модели.

Объект django.db.connection представляет собой стандартное подключение к базе данных. Для использования подключения к базе данных вызовите connection.cursor() для получения объекта курсора. Затем вызовите cursor.execute(sql, [params]) для выполнения SQL и cursor.fetchone() или cursor.fetchall() для возвращения полученных строк.

Например:

from django.db import connection

def my_custom_sql(self):
    with connection.cursor() as cursor:
        cursor.execute("UPDATE bar SET foo = 1 WHERE baz = %s", [self.baz])
        cursor.execute("SELECT foo FROM bar WHERE baz = %s", [self.baz])
        row = cursor.fetchone()

    return row

Для защиты от SQL-инъекций вы не должны добавлять кавычки к %s-заполнителям в строке SQL.

Обратите внимание, что если вы хотите включить в запрос знак процента, вам необходимо удвоить его в случае, если вы передаете параметры:

cursor.execute("SELECT foo FROM bar WHERE baz = '30%'")
cursor.execute("SELECT foo FROM bar WHERE baz = '30%%' AND id = %s", [self.id])

Если вы используете несколько баз данных, вы можете использовать django.db.connections для получения соединения (и курсора) для конкретной базы данных. django.db.connections — это объект, похожий на словарь, который позволяет получить конкретное соединение по его псевдониму:

from django.db import connections
with connections['my_db_alias'].cursor() as cursor:
    # Your code here...

По умолчанию Python DB API возвращает результаты без названий полей, что означает, что вы получаете list значений, а не dict. Незначительно увеличив затраты на производительность и память, вы можете получить результаты в виде dict, используя что-то вроде этого:

def dictfetchall(cursor):
    "Return all rows from a cursor as a dict"
    columns = [col[0] for col in cursor.description]
    return [
        dict(zip(columns, row))
        for row in cursor.fetchall()
    ]

Другой вариант — использовать collections.namedtuple() из стандартной библиотеки Python. namedtuple — это объект, похожий на кортеж, поля которого доступны через обращение по атрибуту; он также индексируется и итерируется. Результаты неизменяемы и доступны по именам полей или индексам, что может быть полезно:

from collections import namedtuple

def namedtuplefetchall(cursor):
    "Return all rows from a cursor as a namedtuple"
    desc = cursor.description
    nt_result = namedtuple('Result', [col[0] for col in desc])
    return [nt_result(*row) for row in cursor.fetchall()]

Вот пример различия между этими тремя вариантами:

>>> cursor.execute("SELECT id, parent_id FROM test LIMIT 2")
>>> cursor.fetchall()
((54360982, None), (54360880, None))

>>> cursor.execute("SELECT id, parent_id FROM test LIMIT 2")
>>> dictfetchall(cursor)
[{'parent_id': None, 'id': 54360982}, {'parent_id': None, 'id': 54360880}]

>>> cursor.execute("SELECT id, parent_id FROM test LIMIT 2")
>>> results = namedtuplefetchall(cursor)
>>> results
[Result(id=54360982, parent_id=None), Result(id=54360880, parent_id=None)]
>>> results[0].id
54360982
>>> results[0][0]
54360982

Соединения и курсоры

connection и cursor в основном реализуют стандартный Python DB-API, описанный в PEP 249 — за исключением обработки транзакций.

Если вы не знакомы с Python DB-API, обратите внимание, что SQL-запрос в cursor.execute() использует заполнитель "%s", а не непосредственное добавление параметров в SQL. Если вы используете этот метод, подлежащая база данных автоматически экранирует ваши параметры по мере необходимости.

Также обратите внимание, что Django ожидает заполнитель "%s", а не заполнитель "?", который используется SQLite Python-связями. Это сделано для обеспечения согласованности и корректности.

Использование курсора как контекстного менеджера:

with connection.cursor() as c:
    c.execute(...)

эквивалентно:

c = connection.cursor()
try:
    c.execute(...)
finally:
    c.close()

Вызов хранимых процедур

CursorWrapper.callproc(procname, params=None, kparams=None)

Вызывает хранимую процедуру базы данных с заданным именем. Может быть предоставлена последовательность (params) или словарь (kparams) входных параметров. Большинство баз данных не поддерживают kparams. Из встроенных бэкэндов Django эту функцию поддерживает только Oracle.

Например, предположим, что у вас есть такая хранимая процедура в базе данных Oracle:

CREATE PROCEDURE "TEST_PROCEDURE"(v_i INTEGER, v_text NVARCHAR2(10)) AS
    p_i INTEGER;
    p_text NVARCHAR2(10);
BEGIN
    p_i := v_i;
    p_text := v_text;
    ...
END;

Вот как ее вызвать:

with connection.cursor() as cursor:
    cursor.callproc('test_procedure', [1, 'test'])