PostgreSQL 特有模型字段 | Django 文档

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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。

指定数组的底层数据类型和行为。它应该是 Field 子类的实例。例如，它可以是一个 IntegerField 或一个 CharField 。大多数字段类型都是允许的，但不包括处理关系数据的字段（ ForeignKey 、 OneToOneField 和 ManyToManyField ）以及文件字段（ FileField 和 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。
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¶
ArrayField 上重写了 contains 查询。返回的对象将是那些传递的值是数据的子集的对象。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 查询的反向操作 - 返回的对象将是那些数据是传递的值的子集的对象。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", "tutorial"])
>>> 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>]>
>>> Post.objects.filter(tags__overlap=Post.objects.values_list("tags"))
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>, <Post: Third post>]>
len¶
返回数组的长度。之后可用的查询与 IntegerField 相同。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¶
Index 转换将索引转换为数组。可以使用任何非负整数。如果超过数组的 size，则不会出现错误。转换后可用的查询是来自 base_field 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__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 []>
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¶
Slice 转换获取数组的一个切片。可以使用两个非负整数，用一个下划线分隔。转换后可用的查询不会改变。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>]>
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。
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：
在你的 INSTALLED_APPS 中增加 'django.contrib.postgres'。
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。
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¶
要根据给定的键查询，您可以将该键用作查找名称：
>>> 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>]>
您可以在键查找后链接其他查询：
>>> Dog.objects.filter(data__breed__contains="l")
<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>
或者使用 F() 表达式来注释一个键值。例如：




    

>>> 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。
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。
Warning
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¶
HStoreField 上重写了 contains 查询。返回的对象是那些给定的键值对字典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 查询的反向操作 - 返回的对象将是那些对象的键值对是传递值中的子集。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¶
返回包含给定键的数据的对象。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¶
返回其中任何给定键存在于数据中的对象。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¶
返回其中所有给定键都存在于数据中的对象。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¶
返回键数组与给定值相等的对象。请注意，顺序不能保证可靠，因此此转换主要用于与 ArrayField 上的查找一起使用。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¶
返回值数组与给定值相等的对象。请注意，顺序不能保证可靠，因此此转换主要用于与 ArrayField 上的查找一起使用。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。
所有的范围字段在 Python 中都会翻译成 psycopg Range 对象，但如果不需要边界信息，也可以接受元组作为输入。默认是包含下界，不包含上界，即 [) （有关 不同边界 的详细信息，请参阅 PostgreSQL 文档）。对于非离散范围字段（例如 DateTimeRangeField 和 DecimalRangeField），可以使用 default_bounds 参数更改默认边界。
IntegerRangeField¶
class IntegerRangeField(**options)¶
存储一组整数范围。基于 IntegerField。在数据库中由 int4range 表示，在 Python 中由 django.db.backends.postgresql.psycopg_any.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 [)。
class BigIntegerRangeField(**options)¶
存储一组大整数范围。基于 BigIntegerField。在数据库中由 int8range 表示，在 Python 中由 django.db.backends.postgresql.psycopg_any.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 [)。
class DecimalRangeField(default_bounds='[)', **options)¶
存储一组浮点数值范围。基于 DecimalField。在数据库中由 numrange 表示，在 Python 中由 django.db.backends.postgresql.psycopg_any.NumericRange 表示。
default_bounds¶
可选。列表和元组输入的 bounds 值。默认为包含下界，不包含上界，即 [) （有关 不同边界 的详细信息，请参阅 PostgreSQL 文档）。default_bounds 不用于 django.db.backends.postgresql.psycopg_any.NumericRange 输入。
class DateTimeRangeField(default_bounds='[)', **options)¶
存储一组时间戳范围。基于 DateTimeField。在数据库中由 tstzrange 表示，在 Python 中由 django.db.backends.postgresql.psycopg_any.DateTimeTZRange 表示。
default_bounds¶
可选。列表和元组输入的 bounds 值。默认为包含下界，不包含上界，即 [) （有关 不同边界 的详细信息，请参阅 PostgreSQL 文档）。default_bounds 不用于 django.db.backends.postgresql.psycopg_any.DateTimeTZRange 输入。
class DateRangeField(**options)¶
存储一组日期范围。基于 DateField。在数据库中由 daterange 表示，在 Python 中由 django.db.backends.postgresql.psycopg_any.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 django.db.backends.postgresql.psycopg_any 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 查询也适用于非范围字段类型： SmallAutoField, AutoField, BigAutoField, SmallIntegerField, IntegerField, BigIntegerField, DecimalField, FloatField, DateField, 和 DateTimeField。例如：
>>> from django.db.backends.postgresql.psycopg_any 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>]>
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>]>
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>]>
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 允许定义自定义范围类型。Django 的模型和表单字段实现使用以下基类，并且 psycopg 提供了一个 register_range() 函数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。
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 = "-|-"

对这些字段进行索引 ¶

`ArrayField` ¶

查询 `ArrayField`¶

`contains`¶

`contained_by`¶

`overlap`¶

`len`¶

索引转换¶

切片转换¶

查询 `HStoreField`¶

键查找¶

`contains`¶

`contained_by`¶

`has_key`¶

`has_any_keys`¶

`has_keys`¶

`keys`¶

`values`¶

范围字段¶

`IntegerRangeField`¶

查询范围字段¶

包含函数¶

`contains`¶

`contained_by`¶

比较函数¶

`fully_lt`¶

`fully_gt`¶

`not_lt`¶

`not_gt`¶

`adjacent_to`¶

`startswith`¶

`isempty`¶

`lower_inc`¶

`lower_inf`¶

`upper_inc`¶

`upper_inf`¶

定义自己的范围类型¶

对这些字段进行索引 ¶

ArrayField ¶

查询 ArrayField¶

contains¶

contained_by¶

overlap¶

len¶

索引转换¶

切片转换¶

查询 HStoreField¶

键查找¶

contains¶

contained_by¶

has_key¶

has_any_keys¶

has_keys¶

keys¶

values¶

范围字段¶

IntegerRangeField¶

查询范围字段¶

包含函数¶

contains¶

contained_by¶

比较函数¶

fully_lt¶

fully_gt¶

not_lt¶

not_gt¶

adjacent_to¶

startswith¶

isempty¶

lower_inc¶

lower_inf¶

upper_inc¶

upper_inf¶

定义自己的范围类型¶

`ArrayField` ¶

查询 `ArrayField`¶

`contains`¶

`contained_by`¶

`overlap`¶

`len`¶

查询 `HStoreField`¶

`contains`¶

`contained_by`¶

`has_key`¶

`has_any_keys`¶

`has_keys`¶

`keys`¶

`values`¶

`IntegerRangeField`¶

`contains`¶

`contained_by`¶

`fully_lt`¶

`fully_gt`¶

`not_lt`¶

`not_gt`¶

`adjacent_to`¶

`startswith`¶

`isempty`¶

`lower_inc`¶

`lower_inf`¶

`upper_inc`¶

`upper_inf`¶