Alla dessa fält är tillgängliga från modulen django.contrib.postgres.fields.
Index och Field.db_index skapar båda ett B-tree-index, vilket inte är särskilt användbart vid frågor om komplexa datatyper. Index som GinIndex och GistIndex är bättre lämpade, även om indexvalet beror på de frågor som du använder. Generellt kan GiST vara ett bra val för range fields och HStoreField, och GIN kan vara till hjälp för ArrayField.
ArrayFieldLink to this heading#Ett fält för lagring av listor med data. De flesta fälttyper kan användas, och du skickar en annan fältinstans som base_field. Du kan också ange en size. ArrayField kan nästlas för att lagra flerdimensionella matriser.
Om du ger fältet en default, se till att det är en callable som list (för en tom standard) eller en callable som returnerar en lista (t.ex. en funktion). Felaktig användning av default=[] skapar en föränderlig standard som delas mellan alla instanser av ArrayField.
Detta är ett nödvändigt argument.
\nAnger den underliggande datatypen och beteendet för arrayen. Det bör vara en instans av en underklass av Field. Det kan t.ex. vara en IntegerField eller en CharField. De flesta fälttyper är tillåtna, med undantag för de som hanterar relationsdata (ForeignKey, OneToOneField och ManyToManyField) och filfält (FileField och ImageField).
Det är möjligt att nesta array-fält - du kan ange en instans av ArrayField som base_field. Till exempel:
from django.contrib.postgres.fields import ArrayField\nfrom django.db import models\n\n\nclass ChessBoard(models.Model):\n board = ArrayField(\n ArrayField(\n models.CharField(max_length=10, blank=True),\n size=8,\n ),\n size=8,\n )\nOmvandling av värden mellan databasen och modellen, validering av data och konfiguration samt serialisering delegeras till det underliggande basfältet.
\nDetta är ett valfritt argument.
\nOm den godkänns kommer matrisen att ha en maximal storlek enligt specifikationen. Detta kommer att skickas till databasen, även om PostgreSQL för närvarande inte verkställer begränsningen.
\nArrayFieldLink to this heading#Det finns ett antal anpassade lookups och transformationer för ArrayField. Vi kommer att använda följande exempelmodell:
from django.contrib.postgres.fields import ArrayField\nfrom django.db import models\n\n\nclass Post(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=200)\n tags = ArrayField(models.CharField(max_length=200), blank=True)\n\n def __str__(self):\n return self.name\ninnehållerLink to this heading#Uppslaget contains är åsidosatt på ArrayField. De returnerade objekten kommer att vara de där de värden som skickas är en delmängd av data. Den använder SQL-operatorn @>. Till exempel:
>>> Post.objects.create(name="First post", tags=["thoughts", "django"])\n>>> Post.objects.create(name="Second post", tags=["thoughts"])\n>>> Post.objects.create(name="Third post", tags=["tutorial", "django"])\n\n>>> Post.objects.filter(tags__contains=["thoughts"])\n<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>\n\n>>> Post.objects.filter(tags__contains=["django"])\n<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Third post>]>\n\n>>> Post.objects.filter(tags__contains=["django", "thoughts"])\n<QuerySet [<Post: First post>]>\ninnehålls_avLink to this heading#Detta är motsatsen till contains - de objekt som returneras är de där data är en delmängd av de värden som skickats. Den använder SQL-operatorn <@. Till exempel:
>>> Post.objects.create(name="First post", tags=["thoughts", "django"])\n>>> Post.objects.create(name="Second post", tags=["thoughts"])\n>>> Post.objects.create(name="Third post", tags=["tutorial", "django"])\n\n>>> Post.objects.filter(tags__contained_by=["thoughts", "django"])\n<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>\n\n>>> Post.objects.filter(tags__contained_by=["thoughts", "django", "tutorial"])\n<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>, <Post: Third post>]>\növerlappningLink to this heading#Returnerar objekt där data delar eventuella resultat med de värden som skickats. Använder SQL-operatorn &&. Till exempel:
>>> Post.objects.create(name="First post", tags=["thoughts", "django"])\n>>> Post.objects.create(name="Second post", tags=["thoughts", "tutorial"])\n>>> Post.objects.create(name="Third post", tags=["tutorial", "django"])\n\n>>> Post.objects.filter(tags__overlap=["thoughts"])\n<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>\n\n>>> Post.objects.filter(tags__overlap=["thoughts", "tutorial"])\n<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>, <Post: Third post>]>\n\n>>> Post.objects.filter(tags__overlap=Post.objects.values_list("tags"))\n<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>, <Post: Third post>]>\nlenLink to this heading#Returnerar längden på arrayen. De uppslagningar som är tillgängliga efteråt är de som är tillgängliga för IntegerField. Till exempel:
>>> Post.objects.create(name="First post", tags=["thoughts", "django"])\n>>> Post.objects.create(name="Second post", tags=["thoughts"])\n\n>>> Post.objects.filter(tags__len=1)\n<QuerySet [<Post: Second post>]>\nIndex transformerar index till matrisen. Alla icke-negativa heltal kan användas. Det blir inga fel om det överskrider size för matrisen. De uppslag som är tillgängliga efter transformationen är de från base_field. Till exempel:
>>> Post.objects.create(name="First post", tags=["thoughts", "django"])\n>>> Post.objects.create(name="Second post", tags=["thoughts"])\n\n>>> Post.objects.filter(tags__0="thoughts")\n<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>\n\n>>> Post.objects.filter(tags__1__iexact="Django")\n<QuerySet [<Post: First post>]>\n\n>>> Post.objects.filter(tags__276="javascript")\n<QuerySet []>\nSlice-transformationer tar en slice av matrisen. Två icke-negativa heltal kan användas, åtskilda av ett enda understreck. De uppslagsord som är tillgängliga efter transformationen ändras inte. Till exempel:
\n>>> Post.objects.create(name="First post", tags=["thoughts", "django"])\n>>> Post.objects.create(name="Second post", tags=["thoughts"])\n>>> Post.objects.create(name="Third post", tags=["django", "python", "thoughts"])\n\n>>> Post.objects.filter(tags__0_1=["thoughts"])\n<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>\n\n>>> Post.objects.filter(tags__0_2__contains=["thoughts"])\n<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>\nHStoreFieldLink to this heading#Ett fält för lagring av nyckel-värde-par. Python-datatypen som används är en dict. Nycklar måste vara strängar och värden kan vara antingen strängar eller nollor (None i Python).
För att använda detta fält måste du:
\nLägg till 'django.contrib.postgres' i din INSTALLED_APPS.
Sätta upp hstore-tillägget i PostgreSQL.
Du kommer att se ett fel som kan inte anpassa typen 'dict' om du hoppar över det första steget, eller typen "hstore" finns inte om du hoppar över det andra.
HStoreFieldLink to this heading#Förutom möjligheten att ställa frågor efter nyckel finns det ett antal anpassade uppslagningar tillgängliga för HStoreField.
Vi kommer att använda följande exempelmodell:
\nfrom django.contrib.postgres.fields import HStoreField\nfrom django.db import models\n\n\nclass Dog(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=200)\n data = HStoreField()\n\n def __str__(self):\n return self.name\nOm du vill göra en sökning baserad på en viss nyckel kan du använda den nyckeln som uppslagsnamn:
\n>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={"breed": "labrador"})\n>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"breed": "collie"})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__breed="collie")\n<QuerySet [<Dog: Meg>]>\nDu kan kedja andra uppslagningar efter nyckeluppslagningar:
\n>>> Dog.objects.filter(data__breed__contains="l")\n<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>\neller använda F()-uttryck för att kommentera ett nyckelvärde. Till exempel:
>>> from django.db.models import F\n>>> rufus = Dog.objects.annotate(breed=F("data__breed"))[0]\n>>> rufus.breed\n'labrador'\nOm den nyckel som du vill söka på krockar med namnet på en annan uppslagning måste du använda hstorefield.contains istället.
innehållerLink to this heading#Uppslaget contains är åsidosatt på HStoreField. De returnerade objekten är de där den givna dict av nyckel-värdepar alla finns i fältet. Den använder SQL-operatorn @>. Till exempel:
>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={"breed": "labrador", "owner": "Bob"})\n>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"breed": "collie", "owner": "Bob"})\n>>> Dog.objects.create(name="Fred", data={})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__contains={"owner": "Bob"})\n<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>\n\n>>> Dog.objects.filter(data__contains={"breed": "collie"})\n<QuerySet [<Dog: Meg>]>\ninnehålls_avLink to this heading#Detta är inversen av contains - de objekt som returneras är de där nyckel-värdeparen på objektet är en delmängd av dem i det värde som skickas. SQL-operatorn <@ används. Till exempel:
>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={"breed": "labrador", "owner": "Bob"})\n>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"breed": "collie", "owner": "Bob"})\n>>> Dog.objects.create(name="Fred", data={})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={"breed": "collie", "owner": "Bob"})\n<QuerySet [<Dog: Meg>, <Dog: Fred>]>\n\n>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={"breed": "collie"})\n<QuerySet [<Dog: Fred>]>\nhar_nyckelLink to this heading#Returnerar objekt där den angivna nyckeln finns i data. Använder SQL-operatorn ?. Till exempel:
>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={"breed": "labrador"})\n>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"breed": "collie", "owner": "Bob"})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__has_key="owner")\n<QuerySet [<Dog: Meg>]>\nhar_några_nycklarLink to this heading#Returnerar objekt där någon av de angivna nycklarna finns i data. Använder SQL-operatorn ?|. Till exempel:
>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={"breed": "labrador"})\n>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"owner": "Bob"})\n>>> Dog.objects.create(name="Fred", data={})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__has_any_keys=["owner", "breed"])\n<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>\nhar_nycklarLink to this heading#Returnerar objekt där alla de angivna nycklarna finns i data. Använder SQL-operatorn ?&. Till exempel:
>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={})\n>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"breed": "collie", "owner": "Bob"})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__has_keys=["breed", "owner"])\n<QuerySet [<Dog: Meg>]>\nnycklarLink to this heading#Returnerar objekt där matrisen med nycklar är det angivna värdet. Observera att ordningen inte garanteras vara tillförlitlig, så denna transform är främst användbar för att använda i samband med uppslagningar på ArrayField. Använder SQL-funktionen akeys(). Till exempel:
>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={"toy": "bone"})\n>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"breed": "collie", "owner": "Bob"})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__keys__overlap=["breed", "toy"])\n<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>\nvärdenLink to this heading#Returnerar objekt där matrisen av värden är det givna värdet. Observera att ordningen inte garanteras vara tillförlitlig, så denna transform är främst användbar för att använda i samband med uppslagningar på ArrayField. Använder SQL-funktionen avals(). Till exempel: avals():
>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={"breed": "labrador"})\n>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"breed": "collie", "owner": "Bob"})\n\n>>> Dog.objects.filter(data__values__contains=["collie"])\n<QuerySet [<Dog: Meg>]>\nDet finns fem fältfältstyper som motsvarar de inbyggda intervalltyperna i PostgreSQL. Dessa fält används för att lagra ett intervall av värden; till exempel start- och sluttidsstämplarna för en händelse eller åldersintervallet som en aktivitet är lämplig för.
\nAlla intervallfält översätts till psycopg Range objects i Python, men accepterar också tuples som inmatning om ingen gränsinformation är nödvändig. Standardvärdet är nedre gräns inkluderad, övre gräns utesluten, det vill säga [) (se PostgreSQL-dokumentationen för detaljer om olika gränser). Standardgränserna kan ändras för icke-diskreta intervallfält (DateTimeRangeField och DecimalRangeField) med hjälp av argumentet default_bounds.
IntegerRangeFieldLink to this heading#Lagrar ett intervall av heltal. Baserat på en IntegerField. Representeras av en int4range i databasen och en django.db.backends.postgresql.psycopg_any.NumericRange i Python.
Oavsett de gränser som anges när du sparar data returnerar PostgreSQL alltid ett intervall i en kanonisk form som inkluderar den nedre gränsen och utesluter den övre gränsen, det vill säga [).
BigIntegerRangeFieldLink to this heading#Lagrar ett intervall av stora heltal. Baserat på en BigIntegerField. Representeras av en int8range i databasen och en django.db.backends.postgresql.psycopg_any.NumericRange i Python.
Oavsett de gränser som anges när du sparar data returnerar PostgreSQL alltid ett intervall i en kanonisk form som inkluderar den nedre gränsen och utesluter den övre gränsen, det vill säga [).
DecimalRangeFieldLink to this heading#Lagrar ett intervall av värden med flytande kommatecken. Baserat på en DecimalField. Representeras av en numrange i databasen och en django.db.backends.postgresql.psycopg_any.NumericRange i Python.
Valfritt. Värdet på bounds för list- och tupelingångar. Standardvärdet är nedre gränsen inkluderad, övre gränsen utesluten, det vill säga [) (se PostgreSQL-dokumentationen för detaljer om olika gränser). default_bounds används inte för django.db.backends.postgresql.psycopg_any.NumericRange inmatningar.
DatumTimeRangeFieldLink to this heading#Lagrar ett intervall av tidsstämplar. Baserat på en DateTimeField. Representeras av en tstzrange i databasen och en django.db.backends.postgresql.psycopg_any.DateTimeTZRange i Python.
Valfritt. Värdet på bounds för list- och tupelingångar. Standardvärdet är nedre gränsen inkluderad, övre gränsen utesluten, det vill säga [) (se PostgreSQL-dokumentationen för detaljer om olika gränser). default_bounds används inte för django.db.backends.postgresql.psycopg_any.DateTimeTZRange inmatningar.
DatumintervallfältLink to this heading#Lagrar ett intervall av datum. Baserat på en DateField. Representeras av en daterange i databasen och en django.db.backends.postgresql.psycopg_any.DateRange i Python.
Oavsett de gränser som anges när du sparar data returnerar PostgreSQL alltid ett intervall i en kanonisk form som inkluderar den nedre gränsen och utesluter den övre gränsen, det vill säga [).
Det finns ett antal anpassade uppslagningar och transformationer för intervallfält. De är tillgängliga för alla ovanstående fält, men vi kommer att använda följande exempelmodell:
\nfrom django.contrib.postgres.fields import IntegerRangeField\nfrom django.db import models\n\n\nclass Event(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=200)\n ages = IntegerRangeField()\n start = models.DateTimeField()\n\n def __str__(self):\n return self.name\nVi kommer också att använda följande exempelobjekt:
\n>>> import datetime\n>>> from django.utils import timezone\n>>> now = timezone.now()\n>>> Event.objects.create(name="Soft play", ages=(0, 10), start=now)\n>>> Event.objects.create(\n... name="Pub trip", ages=(21, None), start=now - datetime.timedelta(days=1)\n... )\noch NumericRange:
>>> from django.db.backends.postgresql.psycopg_any import NumericRange\nSom med andra PostgreSQL-fält finns det tre standardinhållningsoperatörer: contains, contained_by och overlap, med hjälp av SQL-operatörerna @>, <@ och && respektive.
innehållerLink to this heading#>>> Event.objects.filter(ages__contains=NumericRange(4, 5))\n<QuerySet [<Event: Soft play>]>\ninnehålls_avLink to this heading#>>> Event.objects.filter(ages__contained_by=NumericRange(0, 15))\n<QuerySet [<Event: Soft play>]>\nUppslagningen contained_by är också tillgänglig för fälttyper som inte är intervall: SmallAutoField, AutoField, BigAutoField, SmallIntegerField, IntegerField, BigIntegerField.db.models.IntegerField`, BigIntegerField, DecimalField, FloatField, DateField, och DateTimeField. Till exempel:
>>> from django.db.backends.postgresql.psycopg_any import DateTimeTZRange\n>>> Event.objects.filter(\n... start__contained_by=DateTimeTZRange(\n... timezone.now() - datetime.timedelta(hours=1),\n... timezone.now() + datetime.timedelta(hours=1),\n... ),\n... )\n<QuerySet [<Event: Soft play>]>\növerlappningLink to this heading#>>> Event.objects.filter(ages__overlap=NumericRange(8, 12))\n<QuerySet [<Event: Soft play>]>\nRange-fält stöder standarduppslagningar: lt, gt, lte och gte. Dessa är inte särskilt användbara - de jämför de nedre gränserna först och sedan de övre gränserna endast om det behövs. Detta är också den strategi som används för att beställa efter ett intervallfält. Det är bättre att använda de specifika operatörerna för jämförelse av intervall.
fullständigt_ltLink to this heading#De returnerade intervallen är strikt mindre än det passerade intervallet. Med andra ord är alla punkter i det returnerade intervallet mindre än alla punkter i det passerade intervallet.
\n>>> Event.objects.filter(ages__fully_lt=NumericRange(11, 15))\n<QuerySet [<Event: Soft play>]>\nfullständigt_gtLink to this heading#De returnerade intervallen är strikt större än det passerade intervallet. Med andra ord är alla punkter i det returnerade intervallet större än alla punkter i det passerade intervallet.
\n>>> Event.objects.filter(ages__fully_gt=NumericRange(11, 15))\n<QuerySet [<Event: Pub trip>]>\nnot_ltLink to this heading#De returnerade intervallen innehåller inte några punkter som är mindre än det passerade intervallet, dvs. den nedre gränsen för det returnerade intervallet är minst den nedre gränsen för det passerade intervallet.
\n>>> Event.objects.filter(ages__not_lt=NumericRange(0, 15))\n<QuerySet [<Event: Soft play>, <Event: Pub trip>]>\nnot_gtLink to this heading#De returnerade intervallen innehåller inte några punkter som är större än det passerade intervallet, dvs. den övre gränsen för det returnerade intervallet är högst den övre gränsen för det passerade intervallet.
\n>>> Event.objects.filter(ages__not_gt=NumericRange(3, 10))\n<QuerySet [<Event: Soft play>]>\nDe returnerade intervallen delar en bindning med det passerade intervallet.
\n>>> Event.objects.filter(ages__adjacent_to=NumericRange(10, 21))\n<QuerySet [<Event: Soft play>, <Event: Pub trip>]>\nRange-fält stöder flera extra uppslagningar.
\nbörjar medLink to this heading#Returnerade objekt har den angivna nedre gränsen. Kan kedjas till giltiga uppslagningar för basfältet.
\n>>> Event.objects.filter(ages__startswith=21)\n<QuerySet [<Event: Pub trip>]>\nslutar medLink to this heading#Returnerade objekt har den angivna övre gränsen. Kan kedjas till giltiga uppslagningar för basfältet.
\n>>> Event.objects.filter(ages__endswith=10)\n<QuerySet [<Event: Soft play>]>\nisemptyLink to this heading#Returnerade objekt är tomma intervall. Kan kedjas till giltiga uppslagningar för en BooleanField.
>>> Event.objects.filter(ages__isempty=True)\n<QuerySet []>\nlägre_incLink to this heading#Returnerar objekt som har inkluderande eller exklusiva nedre gränser, beroende på det booleska värdet som skickas. Kan kedjas till giltiga uppslagningar för en BooleanField.
>>> Event.objects.filter(ages__lower_inc=True)\n<QuerySet [<Event: Soft play>, <Event: Pub trip>]>\nlägre_infLink to this heading#Returnerar objekt som har obegränsad (oändlig) eller begränsad nedre gräns, beroende på det booleska värdet som skickas. Kan kedjas till giltiga uppslagningar för en BooleanField.
>>> Event.objects.filter(ages__lower_inf=True)\n<QuerySet []>\növre_incLink to this heading#Returnerar objekt som har inkluderande eller exklusiva övre gränser, beroende på det booleska värdet som skickas. Kan kedjas till giltiga uppslagningar för en BooleanField.
>>> Event.objects.filter(ages__upper_inc=True)\n<QuerySet []>\növre_infLink to this heading#Returnerar objekt som har obegränsad (oändlig) eller begränsad övre gräns, beroende på det booleska värdet som skickas. Kan kedjas till giltiga uppslagningar för en BooleanField.
>>> Event.objects.filter(ages__upper_inf=True)\n<QuerySet [<Event: Pub trip>]>\nPostgreSQL tillåter definitionen av anpassade intervalltyper. Djangos modell- och formulärfältimplementeringar använder basklasser nedan, och psycopg tillhandahåller en register_range() för att tillåta användning av anpassade intervalltyper.
Basklass för modellområdesfält.
\nDen modellfältklass som ska användas.
\nDen intervalltyp som ska användas.
\nKlassen för formulärfältet som ska användas. Bör vara en underklass av django.contrib.postgres.forms.BaseRangeField.
Basklass för fält i formulärintervall.
\nDet formulärfält som ska användas.
\nDen intervalltyp som ska användas.
\nPostgreSQL tillhandahåller en uppsättning SQL-operatörer som kan användas tillsammans med intervalldatatyperna (se PostgreSQL-dokumentationen för fullständig information om intervalloperatörer). Denna klass är tänkt som en bekväm metod för att undvika skrivfel. Operatörsnamnen överlappar namnen på motsvarande uppslagningar.
\nclass RangeOperators:\n EQUAL = "="\n NOT_EQUAL = "<>"\n CONTAINS = "@>"\n CONTAINED_BY = "<@"\n OVERLAPS = "&&"\n FULLY_LT = "<<"\n FULLY_GT = ">>"\n NOT_LT = "&>"\n NOT_GT = "&<"\n ADJACENT_TO = "-|-"\nOm True (standard), är den nedre gränsen inkluderande '[', annars är den exklusiv '('.
Om False (standard), är den övre gränsen exklusiv ')', annars är den inkluderande ']'.
Ett RangeBoundary()-uttryck representerar intervallgränserna. Det kan användas med anpassade intervallfunktioner som förväntade gränser, till exempel för att definiera ExclusionConstraint. Se PostgreSQL-dokumentationen för fullständiga detaljer.