[python] 여러 인수가있는 필터와 장고의 체인 필터의 차이점

“multiple arguments filter-query”의 결과가 “chained-filter-query”와 다른 경우는 다음과 같습니다.

참조 개체 및 관계를 기반으로 참조 개체를 선택하는 것은 일대 다 (또는 다 대다)입니다.

여러 필터 :

    Referenced.filter(referencing1_a=x, referencing1_b=y)
    #  same referencing model   ^^                ^^

체인 필터 :

    Referenced.filter(referencing1_a=x).filter(referencing1_b=y)

두 쿼리 모두 서로 다른 결과를 출력 할 수 있습니다.
referencing-model의 한 행 이상이 referenced-model의 Referencing1동일한 행을 참조 할 수있는 경우 Referenced. 이 경우에 할 수있다 Referenced:
Referencing1이 중 하나를 1 : N (일대) 또는 N : (많은 많은) M 관계 선박.

예:

내 응용 프로그램 my_company에는 두 가지 모델 Employee과 Dependent. 의 직원은 my_company부양 가족보다 많을 수 있습니다 (즉, 부양 가족은 한 직원의 아들 / 딸이 될 수 있지만 직원은 둘 이상의 아들 / 딸을 가질 수 있습니다).
^{Ehh, 남편 아내처럼 둘 다 my_company. 1 : m 예를 들었습니다.}

그래서, Employee참조 모델이 더 많이 참조 할 수있는 참조 Dependent모델입니다. 이제 다음과 같이 관계 상태를 고려하십시오.

Employee:        Dependent:
+------+        +------+--------+-------------+--------------+
| name |        | name | E-name | school_mark | college_mark |
+------+        +------+--------+-------------+--------------+
| A    |        | a1   |   A    |          79 |           81 |
| B    |        | b1   |   B    |          80 |           60 |
+------+        | b2   |   B    |          68 |           86 |
                +------+--------+-------------+--------------+

^{Dependent a1는 직원을 의미 A하고 종속적 b1, b2참조는 직원을 의미 B합니다.}

이제 내 쿼리는 다음과 같습니다.

대학과 학교 모두에서 아들 / 딸이있는 직원이 모두 구별 점수 (예 : 75 % 이상)를 가지고 있습니까?

>>> Employee.objects.filter(dependent__school_mark__gte=75,
...                         dependent__college_mark__gte=75)

[<Employee: A>]

출력은 ‘A’종속 ‘a1’은 대학과 학교 모두에서 구별 표시가 있으며 직원 ‘A’에 종속됩니다. 참고 ‘B’는 ‘B’자녀의 네더가 대학과 학교 모두에서 구별 마크가 있기 때문에 선택되지 않았습니다. 관계형 대수 :

종업원 ⋈ _{(school_mark> = 75 AND college_mark> = 75)} 종속

둘째, 쿼리가 필요한 경우 :

부양 가족 중 일부가 대학과 학교에서 구별 마크가있는 모든 직원을 찾으십니까?

>>> Employee.objects.filter(
...             dependent__school_mark__gte=75
...                ).filter(
...             dependent__college_mark__gte=75)

[<Employee: A>, <Employee: B>]

이번에 ‘B’는 ‘B’가 두 명의 자녀 (한 명 이상!)가 있고, 한 명은 학교 ‘b1’에서 구별 마크가 있고 다른 하나는 대학 ‘b2’에서 구별 마크가 있기 때문에 선택되었습니다.
필터 순서는 중요하지 않습니다. 위의 쿼리를 다음과 같이 작성할 수도 있습니다.

>>> Employee.objects.filter(
...             dependent__college_mark__gte=75
...                ).filter(
...             dependent__school_mark__gte=75)

[<Employee: A>, <Employee: B>]

결과는 동일합니다! 관계형 대수는 다음과 같습니다.

(직원 ⋈ _{(school_mark> = 75)} 에 따라 다름) ⋈ _{(college_mark> = 75)} 종속

참고 :

dq1 = Dependent.objects.filter(college_mark__gte=75, school_mark__gte=75)
dq2 = Dependent.objects.filter(college_mark__gte=75).filter(school_mark__gte=75)

동일한 결과를 출력합니다. [<Dependent: a1>]

Django에서 생성 한 대상 SQL 쿼리를 확인 print qd1.query하고 print qd2.query둘 다 동일합니다 (Django 1.6).

그러나 의미 상 둘 다 나에게 다릅니다 . 첫 번째는 간단한 섹션 σ _{[school_mark> = 75 AND college_mark> = 75]} (종속) 처럼 보이고 두 번째는 느린 중첩 쿼리처럼 보입니다. σ _{[school_mark> = 75]} (σ _{[college_mark> = 75]} (종속)).

필요한 경우 코드 @codepad

btw, 그것은 문서 @ Spanning 다중 값 관계에 제공 됩니다. 방금 예제를 추가했습니다. 새로운 사람에게 도움이 될 것이라고 생각합니다.