# Django 6.0.5 documentation

# aPI-referens för `QuerySet`

Detta dokument beskriver detaljerna i API:et `QuerySet`. Det bygger på det material som presenteras i guiderna model och database query, så du vill förmodligen läsa och förstå dessa dokument innan du läser det här.

I den här referensen använder vi exempel på bloggmodeller som presenteras i guide för databasfrågor.

## När `QuerySet` utvärderas

Internt kan en `QuerySet` konstrueras, filtreras, skivas och i allmänhet skickas runt utan att faktiskt träffa databasen. Ingen databasaktivitet sker faktiskt förrän du gör något för att utvärdera queryset.

Du kan utvärdera en `QuerySet` på följande sätt:

- **En `QuerySet` är itererbar och den utför sin databasfråga första gången du itererar över den. Till exempel: kommer detta att skriva ut rubriken på alla poster i databasen:

      for e in Entry.objects.all():
          print(e.headline)

  Observera: Använd inte detta om allt du vill göra är att avgöra om minst ett resultat finns. Det är mer effektivt att använda `exists()`.

- **En `QuerySet` kan också itereras över med hjälp av `async for`:

      async for e in Entry.objects.all():
          results.append(e)

  Både synkrona och asynkrona iteratorer av QuerySets delar samma underliggande cache.

- **Som förklaras i Begränsning av QuerySet, kan en `QuerySet` skivas med hjälp av Pythons syntax för array-skivning. Att skiva en ovärderad `QuerySet` returnerar vanligtvis en annan ovärderad `QuerySet`, men Django kommer att utföra databasförfrågan om du använder parametern ”step” i slice-syntaxen och returnerar en lista. Att skära en `QuerySet` som har utvärderats returnerar också en lista.

  Observera också att även om slicing av en ovärderad `QuerySet` returnerar en annan ovärderad `QuerySet`, är det inte tillåtet att modifiera den ytterligare (t.ex. lägga till fler filter eller ändra ordningen), eftersom det inte översätts bra till SQL och det skulle inte heller ha en tydlig mening.

- Pickling/Caching. Se följande avsnitt för detaljer om vad som gäller vid ”picking” av QuerySets. Det viktiga i det här avsnittet är att resultaten läses från databasen.

- repr(). En `QuerySet` utvärderas när du anropar `repr().` på den. Detta är för enkelhetens skull i Pythons interaktiva tolk, så att du omedelbart kan se dina resultat när du använder API:et interaktivt.

- len(). En `QuerySet` utvärderas när du anropar `len()` på den. Detta returnerar, som du kanske förväntar dig, längden på resultatlistan.

  Obs: Om du bara behöver bestämma antalet poster i uppsättningen (och inte behöver de faktiska objekten) är det mycket effektivare att hantera en räkning på databasnivå med SQL: s ``SELECT COUNT(*) ``. Django tillhandahåller en `count()`-metod av just denna anledning.

- list(). Tvinga fram utvärdering av en `QuerySet` genom att anropa `list().` på den. Till exempel:

      entry_list = list(Entry.objects.all())

- bool(). Om en `QuerySet` testas i ett booleskt sammanhang, t.ex. med `bool().`, `or`, `and` eller en `if`-sats, kommer frågan att utföras. Om det finns minst ett resultat är `QuerySet` `True`, annars `False`. Till exempel:

      if Entry.objects.filter(headline="Test"):
          print("There is at least one Entry with the headline Test")

  Observera: Om du bara vill avgöra om minst ett resultat finns (och inte behöver de faktiska objekten) är det effektivare att använda `exists()`.

### Inläggning av ”QuuerySet

Om du `pickle` en `QuerySet`, kommer detta att tvinga alla resultat att laddas in i minnet före pickling. Pickling används vanligtvis som en föregångare till cachelagring och när det cachade querysetet laddas om vill du att resultaten redan ska finnas och vara redo att användas (att läsa från databasen kan ta lite tid, vilket motverkar syftet med cachelagring). Detta innebär att när du plockar upp en `QuerySet` innehåller den resultaten vid den tidpunkt då den plockades upp, snarare än de resultat som för närvarande finns i databasen.

Om du bara vill plocka ut den information som behövs för att återskapa `QuerySet` från databasen vid ett senare tillfälle, plockar du ut `query`-attributet för `QuerySet`. Du kan sedan återskapa den ursprungliga `QuerySet` (utan några resultat laddade) med hjälp av någon kod som denna:

    >>> import pickle
    >>> query = pickle.loads(s)  # Assuming 's' is the pickled string.
    >>> qs = MyModel.objects.all()
    >>> qs.query = query  # Restore the original 'query'.

Attributet `query` är ett opakt objekt. Det representerar det interna i query-konstruktionen och är inte en del av det publika API:et. Det är dock säkert (och stöds fullt ut) att plocka ut och plocka in attributets innehåll enligt beskrivningen här.

Begränsningar för `QuerySet.values_list()`

Om du återskapar `QuerySet.values_list()` med det inlagda `query`-attributet kommer det att konverteras till `QuerySet.values()`:

    >>> import pickle
    >>> qs = Blog.objects.values_list("id", "name")
    >>> qs
    <QuerySet [(1, 'Beatles Blog')]>
    >>> reloaded_qs = Blog.objects.all()
    >>> reloaded_qs.query = pickle.loads(pickle.dumps(qs.query))
    >>> reloaded_qs
    <QuerySet [{'id': 1, 'name': 'Beatles Blog'}]>

Du kan inte dela pickles mellan versioner

Pickles av `QuerySet`-objekt är endast giltiga för den version av Django som användes för att generera dem. Om du genererar en pickle med Django version N, finns det ingen garanti för att pickle kommer att vara läsbar med Django version N+1. Pickles bör inte användas som en del av en långsiktig arkiveringsstrategi.

Eftersom kompatibilitetsfel i pickle kan vara svåra att diagnostisera, t.ex. tyst korrupta objekt, skapas en `RuntimeWarning` när du försöker plocka upp en queryset i en Django-version som är annorlunda än den där den plockades upp.

## aPI för ”frågeuppsättning

Här är den formella deklarationen av en `QuerySet`:

class QuerySet(model=None, query=None, using=None, hints=None)

  Vanligtvis när du interagerar med en `QuerySet` använder du den genom att kedja filter. För att få detta att fungera returnerar de flesta `QuerySet`-metoder nya querysets. Dessa metoder behandlas i detalj senare i detta avsnitt.

  Klassen `QuerySet` har följande publika attribut som du kan använda för introspektion:

  ordered

    `True` if the `QuerySet` is ordered — i.e. has an `order_by()` clause or a default ordering on the model. `False` otherwise.

  db

    Den databas som kommer att användas om den här frågan körs nu.

  Observera

  Parametern `query` till `QuerySet` finns för att specialiserade frågeunderklasser ska kunna rekonstruera interna frågestatus. Värdet på parametern är en opak representation av detta frågetillstånd och är inte en del av ett offentligt API.

### Metoder som returnerar nya `QuerySet`

Django tillhandahåller en rad förfiningsmetoder för `QuerySet` som ändrar antingen de typer av resultat som returneras av `QuerySet` eller hur dess SQL-fråga exekveras.

Observera

Dessa metoder kör inte databasfrågor och är därför säkra att köra i asynkron kod och har inga separata asynkrona versioner.

#### `filter()`

filter(*args, **kwargs)

Returnerar en ny `QuerySet` som innehåller objekt som matchar de angivna uppslagningsparametrarna.

Uppslagsparametrarna (`**kwargs`) ska vara i det format som beskrivs i Fältuppslag nedan. Flera parametrar sammanfogas via `AND` i den underliggande SQL-satsen.

Om du behöver köra mer komplexa frågor (t.ex. frågor med `OR`-satser) kan du använda `Q objects` (`*args`).

#### `exkludera()`

exclude(*args, **kwargs)

Returnerar en ny `QuerySet` som innehåller objekt som inte matchar de angivna uppslagningsparametrarna.

Uppslagsparametrarna (`**kwargs`) bör vara i det format som beskrivs i Field lookups nedan. Flera parametrar sammanfogas via `AND` i den underliggande SQL-satsen, och det hela omsluts av en `NOT()`.

Detta exempel utesluter alla poster vars `pub_date` är senare än 2005-1-3 OCH vars `headline` är ”Hello”:

    Entry.objects.exclude(pub_date__gt=datetime.date(2005, 1, 3), headline="Hello")

I SQL-termer utvärderas detta till:

    SELECT ...
    WHERE NOT (pub_date > '2005-1-3' AND headline = 'Hello')

Detta exempel utesluter alla poster vars `pub_date` är senare än 2005-1-3 ELLER vars rubrik är ”Hello”:

    Entry.objects.exclude(pub_date__gt=datetime.date(2005, 1, 3)).exclude(headline="Hello")

I SQL-termer utvärderas detta till:

    SELECT ...
    WHERE NOT pub_date > '2005-1-3'
    AND NOT headline = 'Hello'

Observera att det andra exemplet är mer restriktivt.

Om du behöver köra mer komplexa frågor (t.ex. frågor med `OR`-satser) kan du använda `Q objects` (`*args`).

#### `annotate()`

annotate(*args, **kwargs)

Antecknar varje objekt i `QuerySet` med den angivna listan över query expressions eller `Q`-objekt. Varje objekt kan annoteras med:

- ett enkelt värde, via `Value()`;

- en referens till ett fält i modellen (eller eventuella relaterade modeller), via `F()`;

- en boolean, via `Q()`; eller

- ett resultat från ett aggregerat uttryck (medelvärden, summor etc.) beräknat över de objekt som är relaterade till objekten i `QuerySet`.

Varje argument till `annotate()` är en annotering som kommer att läggas till varje objekt i den `QuerySet` som returneras.

De aggregeringsfunktioner som tillhandahålls av Django beskrivs i Aggregeringsfunktioner nedan.

Annoteringar som anges med nyckelordsargument kommer att använda nyckelordet som alias för annoteringen. För anonyma argument genereras ett alias baserat på namnet på aggregeringsfunktionen och det modellfält som aggregeras. Endast aggregatuttryck som refererar till ett enda fält kan vara anonyma argument. Allt annat måste vara ett nyckelordsargument.

Om du t.ex. manipulerar en lista med bloggar kanske du vill avgöra hur många inlägg som har gjorts i varje blogg:

    >>> from django.db.models import Count
    >>> q = Blog.objects.annotate(Count("entry"))
    # The name of the first blog
    >>> q[0].name
    'Blogasaurus'
    # The number of entries on the first blog
    >>> q[0].entry__count
    42

Modellen `Blog` definierar inte ett `entry__count`-attribut i sig, men genom att använda ett nyckelordsargument för att ange den aggregerade funktionen kan du styra namnet på annotationen:

    >>> q = Blog.objects.annotate(number_of_entries=Count("entry"))
    # The number of entries on the first blog, using the name provided
    >>> q[0].number_of_entries
    42

För en djupgående diskussion om aggregering, se the topic guide on Aggregation.

#### `alias()`

alias(*args, **kwargs)

Samma som `annotate()`, men istället för att annotera objekt i `QuerySet`, sparas uttrycket för senare återanvändning med andra `QuerySet`-metoder. Detta är användbart när resultatet av själva uttrycket inte behövs, men det används för filtrering, ordning eller som en del av ett komplext uttryck. Genom att inte välja det oanvända värdet tas överflödigt arbete bort från databasen, vilket bör leda till bättre prestanda.

Om du t.ex. vill hitta bloggar med fler än 5 inlägg, men inte är intresserad av det exakta antalet inlägg, kan du göra så här:

    >>> from django.db.models import Count
    >>> blogs = Blog.objects.alias(entries=Count("entry")).filter(entries__gt=5)

`alias()` kan användas tillsammans med `annotate()`, `exclude()`, `filter()`, `order_by()` och `update()`. Om du vill använda ett aliasuttryck med andra metoder (t.ex. `aggregate()`) måste du omvandla det till en annotation:

    Blog.objects.alias(entries=Count("entry")).annotate(
        entries=F("entries"),
    ).aggregate(Sum("entries"))

`filter()` och `order_by()` kan ta uttryck direkt, men konstruktion och användning av uttryck sker ofta inte på samma ställe (till exempel skapar metoden `QuerySet` uttryck för senare användning i vyer). `alias()` gör det möjligt att bygga komplexa uttryck stegvis, eventuellt över flera metoder och moduler, hänvisa till uttrycksdelarna med deras alias och endast använda `annotate()` för slutresultatet.

#### `order_by()`

order_by(*fields)

Som standard ordnas de resultat som returneras av en `QuerySet` enligt den ordningstupel som anges av alternativet `ordering` i modellens `Meta`. Du kan åsidosätta detta per `QuerySet` genom att använda metoden `order_by`.

Exempel:

    Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).order_by("-pub_date", "headline")

Resultatet ovan kommer att sorteras efter `pub_date` i fallande ordning, sedan efter `headline` i stigande ordning. Det negativa tecknet framför `"-pub_date"` anger nedstigande ordning. Stigande ordning är underförstådd. För slumpmässig ordning, använd `"?"`, så här:

    Entry.objects.order_by("?")

Obs: `order_by('?')`-frågor kan vara dyra och långsamma, beroende på vilken databasbackend du använder.

Om du vill beställa efter ett fält i en annan modell använder du samma syntax som när du ställer frågor över modellrelationer. Det vill säga fältets namn, följt av ett dubbelt understreck (`__`), följt av fältets namn i den nya modellen, och så vidare för så många modeller som du vill koppla samman. Till exempel:

    Entry.objects.order_by("blog__name", "headline")

Om du försöker beställa efter ett fält som är en relation till en annan modell, kommer Django att använda standardbeställningen på den relaterade modellen, eller beställa efter den relaterade modellens primärnyckel om det inte finns någon `Meta.ordering` angiven. Till exempel:, eftersom modellen `Blog` inte har någon standardordning angiven:

    Entry.objects.order_by("blog")

…är identisk med:

    Entry.objects.order_by("blog__id")

Om `Blog` hade `ordering = ['name']`, så skulle den första frågeuppsättningen vara identisk med:

    Entry.objects.order_by("blog__name")

Du kan också sortera efter query expressions genom att anropa `asc()` eller `desc()` på uttrycket:

    Entry.objects.order_by(Coalesce("summary", "headline").desc())

`asc()` och `desc()` har argument (`nulls_first` och `nulls_last`) som styr hur nollvärden sorteras.

Be cautious when ordering by fields in related models if you are also using `distinct()`. See the note in `distinct()` for an explanation of how related model ordering can change the expected results.

Observera

Det är tillåtet att ange ett flervärdesfält för att ordna resultaten efter (t.ex. ett fält `ManyToManyField` eller den omvända relationen för ett fält `ForeignKey`).

Tänk på detta fall:

    class Event(Model):
        parent = models.ForeignKey(
            "self",
            on_delete=models.CASCADE,
            related_name="children",
        )
        date = models.DateField()

    Event.objects.order_by("children__date")

Här kan det potentiellt finnas flera beställningsdata för varje `Event`; varje `Event` med flera `children` kommer att returneras flera gånger till den nya `QuerySet` som `order_by()` skapar. Med andra ord, att använda `order_by()` på `QuerySet` kan returnera fler objekt än du arbetade med till att börja med - vilket förmodligen varken är förväntat eller användbart.

Var därför försiktig när du använder flervärdesfält för att ordna resultaten. **Om du kan vara säker på att det bara kommer att finnas en beställningsuppgift för var och en av de artiklar du beställer, bör det här tillvägagångssättet inte innebära några problem. Om inte, se till att resultaten är vad du förväntar dig.

Det finns inget sätt att ange om beställningen ska vara skiftlägeskänslig. Med avseende på skiftlägeskänslighet kommer Django att ordna resultaten på det sätt som din databas backend normalt ordnar dem.

Du kan beställa efter ett fält som konverterats till små bokstäver med `Lower` som kommer att uppnå skiftlägeskonsekvent beställning:

    Entry.objects.order_by(Lower("headline").desc())

If you don’t want any ordering to be applied to a query, not even the default ordering, call `order_by()` with no parameters.

Du kan se om en fråga är ordnad eller inte genom att kontrollera attributet `QuerySet.ordered`, som blir `True` om `QuerySet` har ordnats på något sätt.

Varje anrop av `order_by()` rensar bort alla tidigare ordningar. Till exempel: kommer den här frågan att sorteras efter `pub_date` och inte `headline`:

    Entry.objects.order_by("headline").order_by("pub_date")

Varning

Beställning är inte en gratis operation. Varje fält som du lägger till i beställningen medför en kostnad för din databas. Varje främmande nyckel som du lägger till kommer implicit att inkludera alla sina standardbeställningar också.

Om en fråga inte har någon angiven ordning returneras resultaten från databasen i en ospecificerad ordning. En viss ordning garanteras endast när ordningen görs med hjälp av en uppsättning fält som unikt identifierar varje objekt i resultatet. Om t.ex. fältet `name` inte är unikt garanterar inte beställningen efter det att objekt med samma namn alltid visas i samma ordning.

#### `reverse()`

reverse()

Använd metoden `reverse()` för att vända den ordning i vilken elementen i en queryset returneras. Om du anropar `reverse()` en andra gång återställs ordningen till den normala riktningen.

Om du vill hämta de ”sista” fem objekten i en frågeuppsättning kan du göra så här:

    my_queryset.reverse()[:5]

Observera att detta inte är riktigt samma sak som att skära från slutet av en sekvens i Python. Exemplet ovan returnerar det sista objektet först, sedan det näst sista objektet och så vidare. Om vi hade en Python-sekvens och tittade på `seq[-5:]`, skulle vi se det femte sista objektet först. Django stöder inte detta sätt (att skära från slutet), eftersom det inte är möjligt att göra det effektivt i SQL.

Also, note that `reverse()` should generally only be called on a `QuerySet` which has a defined ordering (e.g., when querying against a model which defines a default ordering, or when using `order_by()`). If no such ordering is defined for a given `QuerySet`, calling `reverse()` on it has no real effect (the ordering was undefined prior to calling `reverse()`, and will remain undefined afterward).

#### `distinct()`

distinct(*fields)

Returnerar en ny `QuerySet` som använder `SELECT DISTINCT` i sin SQL-fråga. Detta eliminerar duplicerade rader från frågeresultaten.

Som standard kommer en `QuerySet` inte att eliminera duplicerade rader. I praktiken är detta sällan ett problem, eftersom enkla frågor som `Blog.objects.all()` inte introducerar möjligheten till duplicerade resultatrader. Men om din fråga spänner över flera tabeller är det möjligt att få dubbla resultat när en `QuerySet` utvärderas. Det är då du skulle använda `distinct()`.

Observera

Alla fält som används i ett `order_by()`-anrop ingår i SQL-kolumnerna `SELECT`. Detta kan ibland leda till oväntade resultat när det används tillsammans med `distinct()`. Om du beställer efter fält från en relaterad modell kommer dessa fält att läggas till i de valda kolumnerna och de kan göra att annars duplicerade rader verkar vara distinkta. Eftersom de extra kolumnerna inte visas i de returnerade resultaten (de finns bara där för att stödja beställningen) ser det ibland ut som om icke-distinkta resultat returneras.

Similarly, if you use a `values()` query to restrict the columns selected, the columns used in any `order_by()` (or default model ordering) will still be involved and may affect uniqueness of the results.

The moral here is that if you are using `distinct()` be careful about ordering by related models. Similarly, when using `distinct()` and `values()` together, be careful when ordering by fields not in the `values()` call.

Endast på PostgreSQL kan du skicka positionella argument (`` * fält``) för att ange namnen på fält som `` DISTINCT`` ska gälla. Detta översätts till en SQL-fråga `SELECT DISTINCT ON`. Här är skillnaden. Vid ett normalt `distinct()`-anrop jämför databasen varje fält i varje rad när den avgör vilka rader som är distinkta. Vid ett `distinct()`-anrop med specificerade fältnamn jämför databasen bara de specificerade fältnamnen.

Observera

När du anger fältnamn måste du tillhandahålla en `order_by()` i `QuerySet`, och fälten i `order_by()` måste börja med fälten i `distinct()`, i samma ordning.

Till exempel:, `SELECT DISTINCT ON (a)` ger dig den första raden för varje värde i kolumn `a`. Om du inte anger någon ordning får du någon godtycklig rad.

Exempel (de efter den första kommer bara att fungera på PostgreSQL):

    >>> Author.objects.distinct()
    <QuerySet [...]>
    >>> Entry.objects.order_by("pub_date").distinct("pub_date")
    <QuerySet [...]>
    >>> Entry.objects.order_by("blog").distinct("blog")
    <QuerySet [...]>
    >>> Entry.objects.order_by("author", "pub_date").distinct("author", "pub_date")
    <QuerySet [...]>
    >>> Entry.objects.order_by("blog__name", "mod_date").distinct("blog__name", "mod_date")
    <QuerySet [...]>
    >>> Entry.objects.order_by("author", "pub_date").distinct("author")
    <QuerySet [...]>

Observera

Tänk på att `order_by()` använder all standardordning för relaterade modeller som har definierats. Du kan behöva uttryckligen beställa efter relationens `_id` eller det refererade fältet för att se till att `DISTINCT ON` -uttrycken matchar dem i början av `ORDER BY` -klausulen. Till exempel:, om modellen `Blog` definierade en `ordering` by `name`:

    Entry.objects.order_by("blog").distinct("blog")

… skulle inte fungera eftersom frågan skulle beställas av `blog__name` och därmed inte matcha `DISTINCT ON`-uttrycket. Du måste uttryckligen beställa efter relationens `_id`-fält (`blog_id` i det här fallet) eller den refererade (`blog__pk`) för att se till att båda uttrycken matchar.

#### `värden()`

values(*fields, **expressions)

Returnerar en `QuerySet` som returnerar ordböcker, snarare än modellinstanser, när den används som en iterabel.

Var och en av dessa ordböcker representerar ett objekt, med nycklar som motsvarar attributnamnen för modellobjekt.

I detta exempel jämförs ordlistorna i `values()` med de normala modellobjekten:

    # This list contains a Blog object.
    >>> Blog.objects.filter(name__startswith="Beatles")
    <QuerySet [<Blog: Beatles Blog>]>

    # This list contains a dictionary.
    >>> Blog.objects.filter(name__startswith="Beatles").values()
    <QuerySet [{'id': 1, 'name': 'Beatles Blog', 'tagline': 'All the latest Beatles news.'}]>

Metoden `values()` tar emot valfria positionella argument, `*fields`, som anger fältnamn som `SELECT` ska begränsas till. Om du anger fälten kommer varje dictionary endast att innehålla fältnycklarna/värdena för de fält du anger. Om du inte anger fälten kommer varje ordbok att innehålla en nyckel och ett värde för varje fält i databastabellen.

Exempel:

    >>> Blog.objects.values()
    <QuerySet [{'id': 1, 'name': 'Beatles Blog', 'tagline': 'All the latest Beatles news.'}]>
    >>> Blog.objects.values("id", "name")
    <QuerySet [{'id': 1, 'name': 'Beatles Blog'}]>

Metoden `values()` tar också valfria nyckelordsargument, `**expressions`, som skickas vidare till `annotate()`:

    >>> from django.db.models.functions import Lower
    >>> Blog.objects.values(lower_name=Lower("name"))
    <QuerySet [{'lower_name': 'beatles blog'}]>

Du kan använda inbyggda och custom lookups i beställningen. Till exempel:

    >>> from django.db.models import CharField
    >>> from django.db.models.functions import Lower
    >>> CharField.register_lookup(Lower)
    >>> Blog.objects.values("name__lower")
    <QuerySet [{'name__lower': 'beatles blog'}]>

Ett aggregat inom en `values()`-sats tillämpas före andra argument inom samma `values()`-sats. Om du behöver gruppera efter ett annat värde lägger du till det i en tidigare `values()`-sats istället. Ett exempel:

    >>> from django.db.models import Count
    >>> Blog.objects.values("entry__authors", entries=Count("entry"))
    <QuerySet [{'entry__authors': 1, 'entries': 20}, {'entry__authors': 1, 'entries': 13}]>
    >>> Blog.objects.values("entry__authors").annotate(entries=Count("entry"))
    <QuerySet [{'entry__authors': 1, 'entries': 33}]>

Några finesser som är värda att nämna:

- Om du har ett fält som heter `foo` som är en `ForeignKey`, kommer standardanropet `values()` att returnera en ordboksnyckel som heter `foo_id`, eftersom detta är namnet på det dolda modellattributet som lagrar det faktiska värdet (attributet `foo` hänvisar till den relaterade modellen). När du anropar `values()` och skickar in fältnamn kan du skicka in antingen `foo` eller `foo_id` och du kommer att få tillbaka samma sak (ordboksnyckeln matchar fältnamnet du skickade in).

  Till exempel:

      >>> Entry.objects.values()
      <QuerySet [{'blog_id': 1, 'headline': 'First Entry', ...}, ...]>

      >>> Entry.objects.values("blog")
      <QuerySet [{'blog': 1}, ...]>

      >>> Entry.objects.values("blog_id")
      <QuerySet [{'blog_id': 1}, ...]>

- When using `values()` together with `distinct()`, be aware that ordering can affect the results. See the note in `distinct()` for details.

- If you use a `values()` clause after an `extra()` call, any fields defined by a `select` argument in the `extra()` must be explicitly included in the `values()` call. Any `extra()` call made after a `values()` call will have its extra selected fields ignored.

- Calling `only()` and `defer()` after `values()` doesn’t make sense, so doing so will raise a `TypeError`.

- För att kombinera transformationer och aggregat krävs att två `annotate()`-anrop används, antingen explicit eller som nyckelordsargument till `values()`. Som ovan, om transformationen har registrerats på den relevanta fälttypen kan den första `annotate()` utelämnas, vilket innebär att följande exempel är likvärdiga:

      >>> from django.db.models import CharField, Count
      >>> from django.db.models.functions import Lower
      >>> CharField.register_lookup(Lower)
      >>> Blog.objects.values("entry__authors__name__lower").annotate(entries=Count("entry"))
      <QuerySet [{'entry__authors__name__lower': 'test author', 'entries': 33}]>
      >>> Blog.objects.values(entry__authors__name__lower=Lower("entry__authors__name")).annotate(
      ...     entries=Count("entry")
      ... )
      <QuerySet [{'entry__authors__name__lower': 'test author', 'entries': 33}]>
      >>> Blog.objects.annotate(entry__authors__name__lower=Lower("entry__authors__name")).values(
      ...     "entry__authors__name__lower"
      ... ).annotate(entries=Count("entry"))
      <QuerySet [{'entry__authors__name__lower': 'test author', 'entries': 33}]>

Det är användbart när du vet att du bara kommer att behöva värden från ett litet antal av de tillgängliga fälten och du inte behöver funktionaliteten hos ett modellinstansobjekt. Det är mer effektivt att bara välja de fält som du behöver använda.

Slutligen, notera att du kan anropa `filter()`, `order_by()`, etc. efter `values()`-anropet, vilket innebär att dessa två anrop är identiska:

    Blog.objects.values().order_by("id")
    Blog.objects.order_by("id").values()

De som skapade Django föredrar att lägga alla SQL-påverkande metoder först, följt (eventuellt) av alla output-påverkande metoder (som `values()`), men det spelar egentligen ingen roll. Det här är din chans att verkligen visa upp din individualism.

Du kan också hänvisa till fält i relaterade modeller med omvända relationer genom attributen `OneToOneField`, `ForeignKey` och `ManyToManyField`:

    >>> Blog.objects.values("name", "entry__headline")
    <QuerySet [{'name': 'My blog', 'entry__headline': 'An entry'},
         {'name': 'My blog', 'entry__headline': 'Another entry'}, ...]>

Varning

Eftersom `ManyToManyField`-attribut och omvända relationer kan ha flera relaterade rader, kan inkludering av dessa ha en multiplikatoreffekt på storleken på din resultatuppsättning. Detta kommer att vara särskilt uttalat om du inkluderar flera sådana fält i din `values()`-fråga, i vilket fall alla möjliga kombinationer kommer att returneras.

Specialvärden för `JSONField` på SQLite

På grund av hur SQL-funktionerna `JSON_EXTRACT` och `JSON_TYPE` implementeras i SQLite, och avsaknaden av datatypen `BOOLEAN`, kommer `values()` att returnera `True`, `False` och `None` istället för `"true"`, `"false"` och `"null"` strängar för `JSONField` nyckelomvandlingar.

Changed in Django 5.2:

`SELECT`-klausulen som genereras vid användning av `values()` uppdaterades för att respektera ordningen på de angivna `*fälten` och `**uttrycken`.

#### `values_list()`

values_list(*fields, flat=False, named=False)

Detta liknar `values()` förutom att den istället för att returnera ordböcker returnerar tuplar när den itereras över. Varje tupel innehåller värdet från respektive fält eller uttryck som skickas till anropet `values_list()` - så det första objektet är det första fältet, etc. Till exempel:

    >>> Entry.objects.values_list("id", "headline")
    <QuerySet [(1, 'First entry'), ...]>
    >>> from django.db.models.functions import Lower
    >>> Entry.objects.values_list("id", Lower("headline"))
    <QuerySet [(1, 'first entry'), ...]>

Om du bara skickar in ett enda fält kan du också skicka in parametern `flat`. Om den är `True` innebär detta att de returnerade resultaten är enskilda värden snarare än 1-tupler. Ett exempel bör göra skillnaden tydligare:

    >>> Entry.objects.values_list("id").order_by("id")
    <QuerySet[(1,), (2,), (3,), ...]>

    >>> Entry.objects.values_list("id", flat=True).order_by("id")
    <QuerySet [1, 2, 3, ...]>

Det är fel att skicka in `flat` när det finns mer än ett fält.

Du kan ange `named=True` för att få resultat som en `namedtuple()`:

    >>> Entry.objects.values_list("id", "headline", named=True)
    <QuerySet [Row(id=1, headline='First entry'), ...]>

Att använda en namngiven tupel kan göra det lättare att läsa resultaten, på bekostnad av en liten prestandaförlust för att omvandla resultaten till en namngiven tupel.

Om du inte skickar några värden till `values_list()` returneras alla fält i modellen i den ordning de deklarerades.

Ett vanligt behov är att få ett specifikt fältvärde för en viss modellinstans. För att uppnå det använder du `values_list()` följt av ett `get()`-anrop:

    >>> Entry.objects.values_list("headline", flat=True).get(pk=1)
    'First entry'

`values()` och `values_list()` är båda avsedda som optimeringar för ett specifikt användningsfall: att hämta en delmängd av data utan att skapa en modellinstans. Denna metafor faller sönder när man hanterar många-till-många och andra flervärdesrelationer (t.ex. en-till-många-relationen för en omvänd främmande nyckel) eftersom antagandet ”en rad, ett objekt” inte håller.

Lägg till exempel märke till beteendet vid en fråga över en `ManyToManyField`:

    >>> Author.objects.values_list("name", "entry__headline")
    <QuerySet [('Noam Chomsky', 'Impressions of Gaza'),
     ('George Orwell', 'Why Socialists Do Not Believe in Fun'),
     ('George Orwell', 'In Defence of English Cooking'),
     ('Don Quixote', None)]>

Författare med flera poster visas flera gånger och författare utan några poster har `None` för postrubriken.

På samma sätt visas `None` för poster som inte har någon författare när du frågar efter en omvänd främmande nyckel:

    >>> Entry.objects.values_list("authors")
    <QuerySet [('Noam Chomsky',), ('George Orwell',), (None,)]>

Specialvärden för `JSONField` på SQLite

På grund av hur SQL-funktionerna `JSON_EXTRACT` och `JSON_TYPE` implementeras i SQLite, och avsaknaden av datatypen `BOOLEAN`, kommer `values_list()` att returnera `True`, `False` och `None` istället för `"true"`, `"false"` och `"null"` strängar för `JSONField` key transforms.

Changed in Django 5.2:

Klausulen `SELECT` som genereras vid användning av `values_list()` uppdaterades för att respektera ordningen på de angivna `*fälten`.

#### `dates()`

dates(field, kind, order='ASC')

Returnerar en `QuerySet` som utvärderas till en lista med `datetime.date`-objekt som representerar alla tillgängliga datum av en viss typ inom innehållet i `QuerySet`.

`field` ska vara namnet på en `DateField` av din modell. `kind` bör vara antingen `"year"`, `"month"`, `"week"` eller `"day"`. Varje `datetime.date`-objekt i resultatlistan ”trunkeras” till den angivna `typen`.

- `"year"` returnerar en lista med alla distinkta årsvärden för fältet.

- `"month"` returnerar en lista med alla distinkta år/månad-värden för fältet.

- `"week"` returnerar en lista med alla distinkta år/veckovärden för fältet. Alla datum kommer att vara en måndag.

- `"day"` returnerar en lista med alla distinkta år/månad/dag-värden för fältet.

`order`, som har standardvärdet `'ASC'`, bör vara antingen `'ASC'` eller `'DESC'`. Detta anger hur resultaten ska ordnas.

Exempel:

    >>> Entry.objects.dates("pub_date", "year")
    [datetime.date(2005, 1, 1)]
    >>> Entry.objects.dates("pub_date", "month")
    [datetime.date(2005, 2, 1), datetime.date(2005, 3, 1)]
    >>> Entry.objects.dates("pub_date", "week")
    [datetime.date(2005, 2, 14), datetime.date(2005, 3, 14)]
    >>> Entry.objects.dates("pub_date", "day")
    [datetime.date(2005, 2, 20), datetime.date(2005, 3, 20)]
    >>> Entry.objects.dates("pub_date", "day", order="DESC")
    [datetime.date(2005, 3, 20), datetime.date(2005, 2, 20)]
    >>> Entry.objects.filter(headline__contains="Lennon").dates("pub_date", "day")
    [datetime.date(2005, 3, 20)]

#### `datetimes()`

datetimes(field_name, kind, order='ASC', tzinfo=None)

Returnerar en `QuerySet` som utvärderas till en lista med `datetime.datetime`-objekt som representerar alla tillgängliga datum av en viss typ inom innehållet i `QuerySet`.

`field_name` ska vara namnet på en `DateTimeField` i din modell.

`kind` bör vara antingen `"year"`, `"month"`, `"week"`, `"day"`, `"hour"`, `"minute"` eller `"second"`. Varje `datetime.datetime`-objekt i resultatlistan ”trunkeras” till den angivna `typen`.

`order`, som har standardvärdet `'ASC'`, bör vara antingen `'ASC'` eller `'DESC'`. Detta anger hur resultaten ska ordnas.

`tzinfo` definierar den tidszon till vilken datatider konverteras före trunkering. En given datatid har faktiskt olika representationer beroende på vilken tidszon som används. Denna parameter måste vara ett `datetime.tzinfo`-objekt. Om den är `None` använder Django aktuell tidszon. Det har ingen effekt när `USE_TZ` är `False`.

Observera

Denna funktion utför tidszonskonverteringar direkt i databasen. Som en konsekvens måste din databas kunna tolka värdet av `tzinfo.tzname(None)`. Detta översätts till följande krav:

- SQLite: inga krav. Konverteringar utförs i Python.

- PostgreSQL: inga krav (se Time Zones).

- Oracle: inga krav (se Välja en tidszonfil).

- MySQL: ladda tidszonstabellerna med mysql_tzinfo_to_sql.

#### `none()`

none()

Om du anropar `none()` skapas en queryset som aldrig returnerar några objekt och ingen query kommer att köras vid åtkomst till resultaten. En `qs.none()` queryset är en instans av `EmptyQuerySet`.

Exempel:

    >>> Entry.objects.none()
    <QuerySet []>
    >>> from django.db.models.query import EmptyQuerySet
    >>> isinstance(Entry.objects.none(), EmptyQuerySet)
    True

#### `all()`

all()

Returns a copy of the current `QuerySet` (or `QuerySet` subclass). This can be useful in situations where you might want to pass in either a model manager or a `QuerySet` and do further filtering on the result. After calling `all()` on either object, you’ll definitely have a `QuerySet` to work with.

När en `QuerySet` evaluated utvärderas, lagras resultaten i cachen. Om data i databasen kan ha ändrats sedan en `QuerySet` utvärderades kan du få uppdaterade resultat för samma fråga genom att anropa `all()` på en tidigare utvärderad `QuerySet`.

#### `union()`

union(*other_qs, all=False)

Använder SQL:s operator `UNION` för att kombinera resultaten från två eller flera `QuerySet`. Till exempel:

    >>> qs1.union(qs2, qs3)

Operatorn `UNION` väljer som standard endast distinkta värden. För att tillåta duplicerade värden, använd argumentet `all=True`.

`union()`, `intersection()` och `difference()` returnerar modellinstanser av typen för den första `QuerySet` även om argumenten är `QuerySet` av andra modeller. Att skicka olika modeller fungerar så länge som `SELECT`-listan är densamma i alla `QuerySet` (åtminstone typerna, namnen spelar ingen roll så länge som typerna är i samma ordning). I sådana fall måste du använda kolumnnamnen från det första `QuerySet` i `QuerySet`-metoder som tillämpas på det resulterande `QuerySet`. Till exempel:

    >>> qs1 = Author.objects.values_list("name")
    >>> qs2 = Entry.objects.values_list("headline")
    >>> qs1.union(qs2).order_by("name")

In addition, only `LIMIT`, `OFFSET`, `COUNT(*)`, `ORDER BY`, and specifying columns (i.e. slicing, `count()`, `exists()`, `order_by()`, and `values()`/`values_list()`) are allowed on the resulting `QuerySet`. Further, databases place restrictions on what operations are allowed in the combined queries. For example, most databases don’t allow `LIMIT` or `OFFSET` in the combined queries.

#### `intersektion()`

intersection(*other_qs)

Använder SQL:s operator `INTERSECT` för att returnera de delade elementen i två eller flera `QuerySet`. Till exempel:

    >>> qs1.intersection(qs2, qs3)

Se `union()` för vissa begränsningar.

#### `skillnad()`

difference(*other_qs)

Använder SQL:s operator `EXCEPT` för att endast behålla element som finns i `QuerySet` men inte i några andra `QuerySet`. Till exempel:

    >>> qs1.difference(qs2, qs3)

Se `union()` för vissa begränsningar.

#### `select_related()`

select_related(*fields)

Returnerar en `QuerySet` som kommer att ”följa” relationer med främmande nycklar och välja ytterligare data om relaterade objekt när den kör sin fråga. Detta är en prestandahöjare som resulterar i en enda mer komplex fråga men innebär att senare användning av relationer med främmande nycklar inte kräver databasfrågor.

Följande exempel illustrerar skillnaden mellan vanliga uppslagningar och `select_related()` uppslagningar. Här är en standarduppslagning:

    # Hits the database.
    e = Entry.objects.get(id=5)

    # Hits the database again to get the related Blog object.
    b = e.blog

Och här är `select_related` lookup:

    # Hits the database.
    e = Entry.objects.select_related("blog").get(id=5)

    # Doesn't hit the database, because e.blog has been prepopulated
    # in the previous query.
    b = e.blog

Du kan använda `select_related()` med vilken frågeuppsättning av objekt som helst:

    from django.utils import timezone

    # Find all the blogs with entries scheduled to be published in the future.
    blogs = set()

    for e in Entry.objects.filter(pub_date__gt=timezone.now()).select_related("blog"):
        # Without select_related(), this would make a database query for each
        # loop iteration in order to fetch the related blog for each entry.
        blogs.add(e.blog)

Ordningen på kedjorna `filter()` och `select_related()` är inte viktig. Dessa frågeuppsättningar är likvärdiga:

    Entry.objects.filter(pub_date__gt=timezone.now()).select_related("blog")
    Entry.objects.select_related("blog").filter(pub_date__gt=timezone.now())

Du kan följa utländska nycklar på liknande sätt som du frågar dem. Om du har följande modeller:

    from django.db import models

    class City(models.Model):
        # ...
        pass

    class Person(models.Model):
        # ...
        hometown = models.ForeignKey(
            City,
            on_delete=models.SET_NULL,
            blank=True,
            null=True,
        )

    class Book(models.Model):
        # ...
        author = models.ForeignKey(Person, on_delete=models.CASCADE)

Then a call to `Book.objects.select_related('author__hometown').get(id=4)` will cache the related `Person` and the related `City`:

    # Hits the database with joins to the author and hometown tables.
    b = Book.objects.select_related("author__hometown").get(id=4)
    p = b.author  # Doesn't hit the database.
    c = p.hometown  # Doesn't hit the database.

    # Without select_related()...
    b = Book.objects.get(id=4)  # Hits the database.
    p = b.author  # Hits the database.
    c = p.hometown  # Hits the database.

Du kan hänvisa till alla `ForeignKey` eller `OneToOneField`-relationer i listan över fält som skickas till `select_related()`.

Du kan också hänvisa till den omvända riktningen för en `OneToOneField` i listan över fält som skickas till `select_related` - det vill säga, du kan traversera en `OneToOneField` tillbaka till det objekt som fältet är definierat på. Istället för att ange fältnamnet, använd `related_name` för fältet på det relaterade objektet.

Det kan finnas situationer där du vill anropa `select_related()` med många relaterade objekt, eller där du inte känner till alla relationer. I dessa fall är det möjligt att anropa `select_related()` utan argument. Detta kommer att följa alla utländska nycklar som inte är noll - utländska nycklar som kan nollställas måste anges. Detta rekommenderas inte i de flesta fall eftersom det sannolikt kommer att göra den underliggande frågan mer komplex och returnera mer data än vad som faktiskt behövs.

Om du behöver rensa listan över relaterade fält som lagts till genom tidigare anrop av `select_related` på en `QuerySet`, kan du ange `None` som parameter:

    >>> without_relations = queryset.select_related(None)

Att kedja `select_related`-anrop fungerar på samma sätt som andra metoder - det vill säga att `select_related('foo', 'bar')` är likvärdigt med `select_related('foo').select_related('bar')`.

#### `prefetch_related()`

prefetch_related(*lookups)

Returnerar en `QuerySet` som automatiskt hämtar, i en enda batch, relaterade objekt för var och en av de angivna uppslagningarna.

Detta har ett liknande syfte som `select_related`, eftersom båda är utformade för att stoppa den störtflod av databasfrågor som orsakas av åtkomst till relaterade objekt, men strategin är helt annorlunda.

`select_related` fungerar genom att skapa en SQL-joint och inkludera fälten för det relaterade objektet i `SELECT`-satsen. Av denna anledning får `select_related` de relaterade objekten i samma databasfråga. Men för att undvika den mycket större resultatuppsättning som skulle bli resultatet av att länka över en ”många”-relation, är `select_related` begränsad till relationer med en enda värde - främmande nyckel och en-till-en.

`prefetch_related`, å andra sidan, gör en separat sökning för varje relation och gör ”sammanfogningen” i Python. Detta gör det möjligt att hämta många-till-många, många-till-en och `GenericRelation`-objekt som inte kan göras med `select_related`, utöver de främmande nycklar och en-till-en-relationer som stöds av `select_related`. Den stöder också prefetching av `GenericForeignKey`, men queryset för varje `ContentType` måste tillhandahållas i parametern `querysets` i `GenericPrefetch`.

Anta till exempel att du har dessa modeller:

    from django.db import models

    class Topping(models.Model):
        name = models.CharField(max_length=30)

    class Pizza(models.Model):
        name = models.CharField(max_length=50)
        toppings = models.ManyToManyField(Topping)

        def __str__(self):
            return "%s (%s)" % (
                self.name,
                ", ".join(topping.name for topping in self.toppings.all()),
            )

och kör:

    >>> Pizza.objects.all()
    <QuerySet [<Pizza: Hawaiian (ham, pineapple)>, <Pizza: Seafood (prawns, smoked salmon)>, ...]>

Problemet med detta är att varje gång `Pizza.__str__()` ber om `self.toppings.all()` måste den fråga databasen, så `Pizza.objects.all()` kommer att köra en fråga på Toppings-tabellen för varje objekt i Pizza `QuerySet`.

Vi kan reducera till bara två frågor med hjälp av `prefetch_related`:

    >>> Pizza.objects.prefetch_related("toppings")

Detta innebär en `self.toppings.all()` för varje `Pizza`; nu varje gång `self.toppings.all()` anropas, i stället för att behöva gå till databasen för objekten, kommer det att hitta dem i en prefetched `QuerySet` cache som fylldes i en enda fråga.

Det vill säga att alla relevanta toppningar har hämtats i en enda fråga och använts för att skapa `QuerySet`-instanser som har en förfylld cache av de relevanta resultaten; dessa används sedan i `self.toppings.all()`-anropen.

De ytterligare frågorna i `prefetch_related()` exekveras efter att `QuerySet` har börjat utvärderas och den primära frågan har exekverats.

Observera att det inte finns någon mekanism för att förhindra att en annan databasfråga ändrar objekten mellan den primära frågan och de ytterligare frågorna, vilket kan ge ett inkonsekvent resultat. Om t.ex. en `Pizza` tas bort efter att den primära frågan har körts kommer dess pålägg inte att returneras i den ytterligare frågan och det kommer att se ut som om pizzan inte har något pålägg:

    >>> Pizza.objects.prefetch_related("toppings")
    #  "Hawaiian" Pizza was deleted in another shell.
    <QuerySet [<Pizza: Hawaiian ()>, <Pizza: Seafood (prawns, smoked salmon)>]>

Om du har en iterabel av modellinstanser kan du hämta relaterade attribut på dessa instanser med hjälp av funktionen `prefetch_related_objects()`.

Observera att resultatcachen för det primära `QuerySet` och alla angivna relaterade objekt då kommer att laddas fullt ut i minnet. Detta ändrar det typiska beteendet för ett `QuerySet`, som normalt försöker undvika att ladda alla objekt i minnet innan de behövs, även efter att en fråga har körts i databasen.

Observera

Kom ihåg att, som alltid med `QuerySet`-objekt, kommer alla efterföljande kedjade metoder som innebär en annan databasfråga att ignorera tidigare cachade resultat och hämta data med en ny databasfråga. Så om du skriver följande:

    >>> pizzas = Pizza.objects.prefetch_related("toppings")
    >>> [list(pizza.toppings.filter(spicy=True)) for pizza in pizzas]

…då kommer det faktum att `pizza.toppings.all()` har prefetchats inte att hjälpa dig. `prefetch_related('toppings')` implicerade `pizza.toppings.all()`, men `pizza.toppings.filter()` är en ny och annorlunda fråga. Här hjälper inte den prefetchade cachen, utan den försämrar faktiskt prestandan, eftersom du har gjort en databasfråga som du inte har använt. Så använd den här funktionen med försiktighet!

Om du anropar databasändringsmetoderna `add()`, `create()`, `remove()`, `clear()` eller `set()`, på `related managers`, kommer all förhämtad cache för relationen att rensas.

Du kan också använda den vanliga join-syntaxen för att göra relaterade fält av relaterade fält. Anta att vi har en ytterligare modell till exemplet ovan:

    class Restaurant(models.Model):
        pizzas = models.ManyToManyField(Pizza, related_name="restaurants")
        best_pizza = models.ForeignKey(
            Pizza, related_name="championed_by", on_delete=models.CASCADE
        )

Följande är alla lagliga:

    >>> Restaurant.objects.prefetch_related("pizzas__toppings")

Detta kommer att hämta alla pizzor som tillhör restauranger och alla pålägg som hör till dessa pizzor. Detta kommer att resultera i totalt 3 databasfrågor - en för restaurangerna, en för pizzorna och en för påläggen.

    >>> Restaurant.objects.prefetch_related("best_pizza__toppings")

Detta kommer att hämta den bästa pizzan och alla toppings för den bästa pizzan för varje restaurang. Detta kommer att göras i 3 databasfrågor - en för restaurangerna, en för de ”bästa pizzorna” och en för toppingen.

Relationen `best_pizza` kan också hämtas med hjälp av `select_related` för att minska antalet frågor till 2:

    >>> Restaurant.objects.select_related("best_pizza").prefetch_related("best_pizza__toppings")

Eftersom prefetch körs efter huvudfrågan (som innehåller de joins som behövs av `select_related`) kan den upptäcka att `best_pizza`-objekten redan har hämtats, och den hoppar över att hämta dem igen.

Om du kedjar `prefetch_related`-anrop ackumuleras de uppslagningar som är prefetchade. För att rensa alla `prefetch_related` beteenden, skicka `None` som en parameter:

    >>> non_prefetched = qs.prefetch_related(None)

En skillnad att notera när du använder `prefetch_related` är att objekt som skapas av en fråga kan delas mellan de olika objekt som de är relaterade till, dvs. en enda Python-modellinstans kan förekomma på mer än en punkt i trädet av objekt som returneras. Detta kommer normalt att hända med främmande nyckelrelationer. Vanligtvis är detta beteende inte ett problem och sparar faktiskt både minne och CPU-tid.

Även om `prefetch_related` stöder förhandshämtning av `GenericForeignKey`-relationer, beror antalet frågor på data. Eftersom en `GenericForeignKey` kan referera till data i flera tabeller behövs en fråga per tabell som refereras till, snarare än en fråga för alla objekt. Det kan bli ytterligare frågor på tabellen `ContentType` om de relevanta raderna inte redan har hämtats.

`prefetch_related` kommer i de flesta fall att implementeras med hjälp av en SQL-fråga som använder operatorn ’IN’. Detta innebär att för en stor `QuerySet` kan en stor ’IN’-klausul genereras, vilket, beroende på databasen, kan ha egna prestandaproblem när det gäller att tolka eller exekvera SQL-frågan. Profilera alltid för ditt användningsfall!

Om du använder `iterator()` för att köra frågan, kommer `prefetch_related()`-anrop endast att observeras om ett värde för `chunk_size` anges.

Du kan använda `Prefetch`-objektet för att ytterligare kontrollera prefetch-operationen.

I sin enklaste form motsvarar `Prefetch` de traditionella strängbaserade uppslagningarna:

    >>> from django.db.models import Prefetch
    >>> Restaurant.objects.prefetch_related(Prefetch("pizzas__toppings"))

Du kan ange en egen queryset med det valfria argumentet `queryset`. Detta kan användas för att ändra standardordningen för queryset:

    >>> Restaurant.objects.prefetch_related(
    ...     Prefetch("pizzas__toppings", queryset=Toppings.objects.order_by("name"))
    ... )

Or to call `select_related()` when applicable to reduce the number of queries even further:

    >>> Pizza.objects.prefetch_related(
    ...     Prefetch("restaurants", queryset=Restaurant.objects.select_related("best_pizza"))
    ... )

Du kan också tilldela det förhämtade resultatet till ett anpassat attribut med det valfria argumentet `to_attr`. Resultatet kommer att lagras direkt i en lista.

Detta gör det möjligt att hämta samma relation flera gånger med en annan `QuerySet`; till exempel:

    >>> vegetarian_pizzas = Pizza.objects.filter(vegetarian=True)
    >>> Restaurant.objects.prefetch_related(
    ...     Prefetch("pizzas", to_attr="menu"),
    ...     Prefetch("pizzas", queryset=vegetarian_pizzas, to_attr="vegetarian_menu"),
    ... )

Lookups som skapats med anpassad `to_attr` kan fortfarande genomkorsas som vanligt av andra lookups:

    >>> vegetarian_pizzas = Pizza.objects.filter(vegetarian=True)
    >>> Restaurant.objects.prefetch_related(
    ...     Prefetch("pizzas", queryset=vegetarian_pizzas, to_attr="vegetarian_menu"),
    ...     "vegetarian_menu__toppings",
    ... )

Det rekommenderas att använda `to_attr` när man filtrerar ner prefetch-resultatet eftersom det är mindre tvetydigt än att lagra ett filtrerat resultat i den relaterade hanterarens cache:

    >>> queryset = Pizza.objects.filter(vegetarian=True)
    >>>
    >>> # Recommended:
    >>> restaurants = Restaurant.objects.prefetch_related(
    ...     Prefetch("pizzas", queryset=queryset, to_attr="vegetarian_pizzas")
    ... )
    >>> vegetarian_pizzas = restaurants[0].vegetarian_pizzas
    >>>
    >>> # Not recommended:
    >>> restaurants = Restaurant.objects.prefetch_related(
    ...     Prefetch("pizzas", queryset=queryset),
    ... )
    >>> vegetarian_pizzas = restaurants[0].pizzas.all()

Custom prefetching also works with single related relations like forward `ForeignKey` or `OneToOneField`. Generally you’ll want to use `select_related()` for these relations, but there are a number of cases where prefetching with a custom `QuerySet` is useful:

- Du vill använda en `QuerySet` som utför ytterligare prefetching på relaterade modeller.

- Du vill bara hämta en delmängd av de relaterade objekten i förväg.

- Du vill använda prestandaoptimeringstekniker som `deferred fields`:

      >>> queryset = Pizza.objects.only("name")
      >>>
      >>> restaurants = Restaurant.objects.prefetch_related(
      ...     Prefetch("best_pizza", queryset=queryset)
      ... )

Vid användning av flera databaser kommer `Prefetch` att respektera ditt val av databas. Om den inre frågan inte anger någon databas kommer den att använda den databas som valts av den yttre frågan. Alla följande är giltiga:

    >>> # Both inner and outer queries will use the 'replica' database
    >>> Restaurant.objects.prefetch_related("pizzas__toppings").using("replica")
    >>> Restaurant.objects.prefetch_related(
    ...     Prefetch("pizzas__toppings"),
    ... ).using("replica")
    >>>
    >>> # Inner will use the 'replica' database; outer will use 'default' database
    >>> Restaurant.objects.prefetch_related(
    ...     Prefetch("pizzas__toppings", queryset=Toppings.objects.using("replica")),
    ... )
    >>>
    >>> # Inner will use 'replica' database; outer will use 'cold-storage' database
    >>> Restaurant.objects.prefetch_related(
    ...     Prefetch("pizzas__toppings", queryset=Toppings.objects.using("replica")),
    ... ).using("cold-storage")

Observera

Ordningen på uppslagningarna är viktig.

Ta följande exempel:

    >>> prefetch_related("pizzas__toppings", "pizzas")

Detta fungerar även om det inte är ordnat eftersom `'pizzas__toppings'` redan innehåller all nödvändig information, och därför är det andra argumentet `'pizzas'` faktiskt överflödigt.

    >>> prefetch_related("pizzas__toppings", Prefetch("pizzas", queryset=Pizza.objects.all()))

Detta kommer att ge upphov till ett `ValueError` på grund av försöket att omdefiniera queryset för en tidigare sedd uppslagning. Notera att en implicit queryset skapades för att traversera `'pizzas` som en del av `'pizzas__toppings` lookup.

    >>> prefetch_related("pizza_list__toppings", Prefetch("pizzas", to_attr="pizza_list"))

Detta kommer att utlösa ett `AttributeError` eftersom `'pizza_list'` inte existerar ännu när `'pizza_list__toppings'` bearbetas.

Detta övervägande är inte begränsat till användningen av `Prefetch`-objekt. Vissa avancerade tekniker kan kräva att uppslagningarna utförs i en viss ordning för att undvika att skapa extra frågor; därför rekommenderas det att alltid noggrant ordna `prefetch_related` argument.

#### `extra()`

extra(select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)

Ibland kan Djangos frågesyntax i sig inte enkelt uttrycka en komplex `WHERE`-klausul. För dessa kantfall tillhandahåller Django modifieraren `extra()` `QuerySet` - en hook för att injicera specifika klausuler i SQL som genereras av en `QuerySet`.

Använd denna metod som en sista utväg

This is an old API that we aim to deprecate at some point in the future. Use it only if you cannot express your query using other queryset methods. If you do need to use it, please file a ticket using the QuerySet.extra keyword with your use case (please check the list of existing tickets first) so that we can enhance the QuerySet API to allow removing `extra()`. We are no longer improving or fixing bugs for this method.

Till exempel: denna användning av `extra()`:

    >>> qs.extra(
    ...     select={"val": "select col from sometable where othercol = %s"},
    ...     select_params=(someparam,),
    ... )

är likvärdig med:

    >>> qs.annotate(val=RawSQL("select col from sometable where othercol = %s", (someparam,)))

Den största fördelen med att använda `RawSQL` är att du kan ställa in `output_field` om det behövs. Den största nackdelen är att om du hänvisar till något tabellalias för queryset i den råa SQL, så är det möjligt att Django kan ändra det aliaset (till exempel när queryset används som en underfråga i ännu en fråga).

Varning

Du bör vara mycket försiktig när du använder `extra()`. Varje gång du använder den bör du undkomma alla parametrar som användaren kan kontrollera med hjälp av `params` för att skydda mot SQL-injektionsattacker.

Du får inte heller använda citattecken för platshållare i SQL-strängen. Det här exemplet är sårbart för SQL-injektion på grund av citaten runt `%s`:

    SELECT col FROM sometable WHERE othercol = '%s'  # unsafe!

Du kan läsa mer om hur Djangos SQL injection protection fungerar.

Per definition kan dessa extra uppslagningar inte vara portabla till olika databasmotorer (eftersom du uttryckligen skriver SQL-kod) och bryter mot DRY-principen, så du bör undvika dem om möjligt.

Ange ett eller flera av `params`, `select`, `where` eller `tables`. Inget av argumenten är obligatoriskt, men du bör använda minst ett av dem.

- `välja`

  The `select` argument lets you put extra fields in the `SELECT` clause. It should be a dictionary mapping attribute names to SQL clauses to use to calculate that attribute.

  Exempel:

      Entry.objects.extra(select={"is_recent": "pub_date > '2006-01-01'"})

  Som ett resultat kommer varje `Entry`-objekt att ha ett extra attribut, `is_recent`, ett boolean som anger om postens `pub_date` är större än 1 januari 2006.

  Django infogar det angivna SQL-utdraget direkt i `SELECT`-satsen, så den resulterande SQL i ovanstående exempel skulle vara något liknande:

      SELECT blog_entry.*, (pub_date > '2006-01-01') AS is_recent
      FROM blog_entry;

  Nästa exempel är mer avancerat; det gör en underfråga för att ge varje resulterande `Blog`-objekt ett `entry_count`-attribut, ett heltalsantal av associerade `Entry`-objekt:

      Blog.objects.extra(
          select={
              "entry_count": "SELECT COUNT(*) FROM blog_entry WHERE blog_entry.blog_id = blog_blog.id"
          },
      )

  I detta speciella fall utnyttjar vi det faktum att frågan redan kommer att innehålla tabellen `blog_blog` i sin `FROM`-klausul.

  Den resulterande SQL i ovanstående exempel skulle vara:

      SELECT blog_blog.*, (SELECT COUNT(*) FROM blog_entry WHERE blog_entry.blog_id = blog_blog.id) AS entry_count
      FROM blog_blog;

  Observera att de parenteser som krävs av de flesta databasmotorer runt underfrågor inte krävs i Djangos `select`-klausuler.

  I vissa sällsynta fall kan du vilja skicka parametrar till SQL-fragmenten i `extra(select=...)`. För detta ändamål använder du parametern `select_params`.

  Detta kommer att fungera, till exempel:

      Blog.objects.extra(
          select={"a": "%s", "b": "%s"},
          select_params=("one", "two"),
      )

  Om du behöver använda en bokstavlig `%s` i din select-sträng använder du sekvensen `%%s`.

- `where` / `tables`

  Du kan definiera explicita SQL `WHERE`-klausuler - kanske för att utföra icke-explicita sammanfogningar - genom att använda `where`. Du kan manuellt lägga till tabeller i SQL-satsen `FROM` med hjälp av `tables`.

  `where` och `tables` tar båda emot en lista med strängar. Alla `where` parametrar är ”AND”ed till alla andra sökkriterier.

  Exempel:

      Entry.objects.extra(where=["foo='a' OR bar = 'a'", "baz = 'a'"])

  …översätts (ungefär) till följande SQL:

      SELECT * FROM blog_entry WHERE (foo='a' OR bar='a') AND (baz='a')

  Var försiktig när du använder parametern `tables` om du anger tabeller som redan används i frågan. När du lägger till extra tabeller via parametern `tables` antar Django att du vill att den tabellen ska inkluderas en extra gång, om den redan är inkluderad. Det skapar ett problem, eftersom tabellnamnet då får ett alias. Om en tabell förekommer flera gånger i en SQL-sats måste den andra och efterföljande förekomsterna använda alias så att databasen kan skilja dem åt. Om du hänvisar till den extra tabellen som du lade till i den extra `where`-parametern kommer detta att orsaka fel.

  Normalt lägger du bara till extra tabeller som inte redan finns i frågan. Men om det fall som beskrivs ovan inträffar finns det några lösningar. Först kan du se om du kan klara dig utan att inkludera den extra tabellen och använda den som redan finns i frågan. Om det inte är möjligt, placera ditt `extra()`-anrop längst fram i queryset-konstruktionen så att din tabell är den första användningen av den tabellen. Slutligen, om allt annat misslyckas, titta på den query som producerats och skriv om ditt `where`-tillägg för att använda det alias som ges till din extra tabell. Aliaset kommer att vara detsamma varje gång du konstruerar queryset på samma sätt, så du kan lita på att aliasnamnet inte ändras.

- `order_by`

  If you need to order the resulting queryset using some of the new fields or tables you have included via `extra()` use the `order_by` parameter to `extra()` and pass in a sequence of strings. These strings should either be model fields (as in the normal `order_by()` method on querysets), of the form `table_name.column_name` or an alias for a column that you specified in the `select` parameter to `extra()`.

  Till exempel:

      q = Entry.objects.extra(select={"is_recent": "pub_date > '2006-01-01'"})
      q = q.extra(order_by=["-is_recent"])

  Detta skulle sortera alla objekt för vilka `is_recent` är sant längst fram i resultatuppsättningen (`True` sorteras före `False` i en fallande ordning).

  Detta visar förresten att du kan göra flera anrop till `extra()` och att det kommer att bete sig som du förväntar dig (lägga till nya begränsningar varje gång).

- `params`

  Parametern `where` som beskrivs ovan kan använda Pythons standardplatshållare för databassträngar - `'%s'` för att ange parametrar som databasmotorn automatiskt ska citera. Argumentet `params` är en lista över eventuella extra parametrar som ska ersättas.

  Exempel:

      Entry.objects.extra(where=["headline=%s"], params=["Lennon"])

  Använd alltid `params` istället för att bädda in värden direkt i `where` eftersom `params` ser till att värdena citeras korrekt enligt din specifika backend. Till exempel: kommer citattecken att escapas korrekt.

  Dålig:

      Entry.objects.extra(where=["headline='Lennon'"])

  Bra:

      Entry.objects.extra(where=["headline=%s"], params=["Lennon"])

Varning

Om du utför frågor på MySQL, observera att MySQL: s tysta typcoercion kan orsaka oväntade resultat när du blandar typer. Om du ställer en fråga på en kolumn av strängtyp, men med ett heltalsvärde, kommer MySQL att tvinga typerna för alla värden i tabellen till ett heltal innan jämförelsen utförs. Om din tabell till exempel innehåller värdena `'abc'`, `'def'` och du frågar efter `WHERE mycolumn=0`, kommer båda raderna att matcha. För att förhindra detta måste du utföra korrekt typecasting innan du använder värdet i en fråga.

#### `defer()`

defer(*fields)

I vissa komplexa datamodelleringssituationer kan dina modeller innehålla många fält, varav vissa kan innehålla mycket data (till exempel textfält) eller kräva dyr bearbetning för att konvertera dem till Python-objekt. Om du använder resultaten av en queryset i en situation där du inte vet om du behöver just de här fälten när du först hämtar data, kan du säga till Django att inte hämta dem från databasen.

Detta görs genom att skicka namnen på de fält som inte ska laddas till `defer()`:

    Entry.objects.defer("headline", "body")

En queryset som har uppskjutna fält kommer fortfarande att returnera modellinstanser. Varje uppskjutet fält hämtas från databasen om du öppnar det fältet (ett i taget, inte alla uppskjutna fält på en gång).

Observera

Uppskjutna fält kommer inte att lazy-loadas på det här sättet från asynkron kod. Istället kommer du att få ett `SynchronousOnlyOperation` undantag. Om du skriver asynkron kod bör du inte försöka komma åt några fält som du `defer()`.

Du kan göra flera anrop till `defer()`. Varje anrop lägger till nya fält i den uppskjutna uppsättningen:

    # Defers both the body and headline fields.
    Entry.objects.defer("body").filter(rating=5).defer("headline")

Ordningen i vilken fälten läggs till i den uppskjutna uppsättningen spelar ingen roll. Att anropa `defer()` med ett fältnamn som redan har skjutits upp är ofarligt (fältet kommer fortfarande att skjutas upp).

You can defer loading of fields in related models (if the related models are loading via `select_related()`) by using the standard double-underscore notation to separate related fields:

    Blog.objects.select_related().defer("entry__headline", "entry__body")

Om du vill rensa uppsättningen av uppskjutna fält, skicka `None` som en parameter till `defer()`:

    # Load all fields immediately.
    my_queryset.defer(None)

Some fields in a model won’t be deferred, even if you ask for them. You can never defer the loading of the primary key. If you are using `select_related()` to retrieve related models, you shouldn’t defer the loading of the field that connects from the primary model to the related one, doing so will result in an error.

Similarly, calling `defer()` (or its counterpart `only()`) including an argument from an aggregation (e.g. using the result of `annotate()`) doesn’t make sense: doing so will raise an exception. The aggregated values will always be fetched into the resulting queryset.

Observera

The `defer()` method (and its cousin, `only()`, below) are only for advanced use-cases. They provide an optimization for when you have analyzed your queries closely and understand exactly what information you need and have measured that the difference between returning the fields you need and the full set of fields for the model will be significant.

Även om du tror att du befinner dig i ett avancerat användningsfall, ska du bara använda `defer()` när du inte, vid laddning av queryset, kan avgöra om du behöver de extra fälten eller inte. Om du ofta laddar och använder en viss delmängd av dina data är det bästa valet du kan göra att normalisera dina modeller och lägga de icke-laddade data i en separat modell (och databastabell). Om kolumnerna måste stanna i en tabell av någon anledning, skapa en modell med `Meta.managed = False` (se `managed attribut` dokumentation) som bara innehåller de fält som du normalt behöver ladda och använd den där du annars skulle ringa `defer()`. Detta gör din kod mer explicit för läsaren, är något snabbare och förbrukar lite mindre minne i Python-processen.

Till exempel: använder båda dessa modeller samma underliggande databastabell:

    class CommonlyUsedModel(models.Model):
        f1 = models.CharField(max_length=10)

        class Meta:
            managed = False
            db_table = "app_largetable"

    class ManagedModel(models.Model):
        f1 = models.CharField(max_length=10)
        f2 = models.CharField(max_length=10)

        class Meta:
            db_table = "app_largetable"

    # Two equivalent QuerySets:
    CommonlyUsedModel.objects.all()
    ManagedModel.objects.defer("f2")

Om många fält behöver dupliceras i den ohanterade modellen kan det vara bäst att skapa en abstrakt modell med de delade fälten och sedan låta den ohanterade och den hanterade modellen ärva från den abstrakta modellen.

Observera

When calling `save()` for instances with deferred fields, only the loaded fields will be saved. See `save()` for more details.

#### `only()`

only(*fields)

Metoden `only()` är i princip motsatsen till `defer()`. Endast de fält som skickas till den här metoden och som inte redan har angetts som uppskjutna laddas omedelbart när frågeuppsättningen utvärderas.

Om du har en modell där nästan alla fält måste skjutas upp kan du använda `only()` för att ange den kompletterande uppsättningen fält, vilket kan resultera i enklare kod.

Anta att du har en modell med fälten `namn`, `ålder` och `biografi`. Följande två frågeuppsättningar är desamma när det gäller uppskjutna fält:

    Person.objects.defer("age", "biography")
    Person.objects.only("name")

När du anropar `only()` ersätter den uppsättning fält som ska laddas omedelbart. Metodens namn är ett minnesmärke: endast dessa fält laddas omedelbart; resten skjuts upp. Successiva anrop till `only()` resulterar således i att endast de sista fälten beaktas:

    # This will defer all fields except the headline.
    Entry.objects.only("body", "rating").only("headline")

Eftersom `defer()` agerar stegvis (lägger till fält i den uppskjutna listan) kan du kombinera anrop till `only()` och `defer()` och saker och ting kommer att bete sig logiskt:

    # Final result is that everything except "headline" is deferred.
    Entry.objects.only("headline", "body").defer("body")

    # Final result loads headline immediately.
    Entry.objects.defer("body").only("headline", "body")

Alla varningar i anmärkningen för `defer()`-dokumentationen gäller även för `only()`. Använd den försiktigt och endast efter att ha uttömt dina andra alternativ.

Att använda `only()` och utelämna ett fält som begärts med `select_related()` är också ett fel. Å andra sidan kommer anrop av `only()` utan några argument att returnera alla fält (inklusive annoteringar) som hämtats av queryset.

Precis som med `defer()` kan du inte komma åt de icke-laddade fälten från asynkron kod och förvänta dig att de laddas. Istället kommer du att få ett `SynchronousOnlyOperation` undantag. Se till att alla fält som du kan komma åt finns i ditt `only()`-anrop.

Observera

When calling `save()` for instances with deferred fields, only the loaded fields will be saved. See `save()` for more details.

Observera

När du använder `defer()` efter `only()` kommer fälten i `defer()` att åsidosätta `only()` för fält som listas i båda.

#### `using()`

using(alias)

This method is for controlling which database the `QuerySet` will be evaluated against if you are using more than one database. The only argument this method takes is the alias of a database, as defined in `DATABASES`.

Till exempel:

    # queries the database with the 'default' alias.
    >>> Entry.objects.all()

    # queries the database with the 'backup' alias
    >>> Entry.objects.using("backup")

#### `select_for_update()`

select_for_update(nowait=False, skip_locked=False, of=(), no_key=False)

Returnerar en queryset som låser rader till slutet av transaktionen, vilket genererar en SQL-sats `SELECT ... FOR UPDATE` på databaser som stöds.

Till exempel:

    from django.db import transaction

    entries = Entry.objects.select_for_update().filter(author=request.user)
    with transaction.atomic():
        for entry in entries:
            ...

När queryset utvärderas (i det här fallet `for entry in entries`) kommer alla matchade poster att låsas fram till slutet av transaktionsblocket, vilket innebär att andra transaktioner inte kan ändra eller förvärva lås på dem.

Om en annan transaktion redan har skaffat ett lås på en av de valda raderna blockeras vanligtvis frågan tills låset frigörs. Om detta inte är det beteende du vill ha kan du anropa `select_for_update(nowait=True)`. Detta gör anropet icke-blockerande. Om ett motstridigt lås redan har förvärvats av en annan transaktion, kommer `DatabaseError` att tas upp när queryset utvärderas. Du kan också ignorera låsta rader genom att använda `select_for_update(skip_locked=True)` istället. Alternativen `nowait` och `skip_locked` är ömsesidigt uteslutande och försök att anropa `select_for_update()` med båda alternativen aktiverade kommer att resultera i ett `ValueError`.

Som standard låser `select_for_update()` alla rader som väljs av frågan. Till exempel: låses rader med relaterade objekt som anges i `select_related()` utöver raderna i frågeuppsättningens modell. Om detta inte är önskvärt kan du ange de relaterade objekt som du vill låsa i `select_for_update(of=(...))` med samma fältsyntax som i `select_related()`. Använd värdet `'self'` för att hänvisa till frågeuppsättningens modell.

Låsa föräldramodeller i `select_for_update(of=(...))`

Om du vill låsa föräldramodeller när du använder multi-table inheritance, måste du ange föräldralänkfält (som standard `<parent_model_name>_ptr`) i argumentet `of`. Till exempel:

    Restaurant.objects.select_for_update(of=("self", "place_ptr"))

Använda `select_for_update(of=(...))` med angivna fält

Om du vill låsa modeller och ange valda fält, t.ex. med hjälp av `values()`, måste du välja minst ett fält från varje modell i argumentet `of`. Modeller utan valda fält kommer inte att låsas.

Endast på PostgreSQL kan du skicka `` no_key = True `` för att få ett svagare lås, som fortfarande tillåter att skapa rader som bara refererar till låsta rader (till exempel genom en främmande nyckel) medan låset är på plats. PostgreSQL-dokumentationen har mer information om låslägen på radnivå <https://www.postgresql.org/docs/current/explicit-locking.html#LOCKING-ROWS>`_.

Du kan inte använda `select_for_update()` på nullable-relationer:

    >>> Person.objects.select_related("hometown").select_for_update()
    Traceback (most recent call last):
    ...
    django.db.utils.NotSupportedError: FOR UPDATE cannot be applied to the nullable side of an outer join

För att undvika den begränsningen kan du utesluta null-objekt om du inte bryr dig om dem:

    >>> Person.objects.select_related("hometown").select_for_update().exclude(hometown=None)
    <QuerySet [<Person: ...)>, ...]>

Databasbackendarna `postgresql`, `oracle` och `mysql` stöder `select_for_update()`. MariaDB stöder dock endast argumentet `nowait`, MariaDB 10.6+ stöder även argumentet `skip_locked` och MySQL stöder argumenten `nowait`, `skip_locked` och `of`. Argumentet `no_key` stöds endast på PostgreSQL.

Att skicka `nowait=True`, `skip_locked=True`, `no_key=True` eller `of` till `select_for_update()` med databasbackends som inte stöder dessa alternativ, till exempel MySQL, ger upphov till ett `NotSupportedError`. Detta förhindrar att koden oväntat blockeras.

Att utvärdera en queryset med `select_for_update()` i autocommit-läge på backends som stöder `SELECT ... FOR UPDATE` är ett `TransactionManagementError`-fel eftersom raderna inte är låsta i det fallet. Om det var tillåtet skulle detta underlätta datakorruption och kan lätt orsakas av anropande kod som förväntar sig att köras i en transaktion utanför en transaktion.

Att använda `select_for_update()` på backends som inte stöder `SELECT ... FOR UPDATE` (t.ex. SQLite) har ingen effekt. `SELECT ... FOR UPDATE` läggs inte till i frågan och ett fel uppstår inte om `select_for_update()` används i autocommit-läge.

Varning

Although `select_for_update()` normally fails in autocommit mode, since `TestCase` automatically wraps each test in a transaction, calling `select_for_update()` in a `TestCase` even outside an `atomic()` block will (perhaps unexpectedly) pass without raising a `TransactionManagementError`. To properly test `select_for_update()` you should use `TransactionTestCase`.

Vissa uttryck kanske inte stöds

PostgreSQL stöder inte ``select_for_update() `` med `Window`-uttryck.

#### `raw()`

raw(raw_query, params=(), translations=None, using=None)

Tar en rå SQL-fråga, kör den och returnerar en `django.db.models.query.RawQuerySet`-instans. Denna `RawQuerySet`-instans kan itereras över precis som en vanlig `QuerySet` för att tillhandahålla objektinstanser.

Se Utföra SQL-frågor i råformat för mer information.

Varning

`raw()` utlöser alltid en ny fråga och tar inte hänsyn till tidigare filtrering. Därför bör den i allmänhet anropas från `Manager` eller från en ny `QuerySet`-instans.

### Operatorer som returnerar nya `QuerySet`

Kombinerade querysets måste använda samma modell.

#### AND (`&`)

Kombinerar två `QuerySet` med SQL-operatorn `AND` på ett sätt som liknar kedjning av filter.

Följande är likvärdiga:

    Model.objects.filter(x=1) & Model.objects.filter(y=2)
    Model.objects.filter(x=1).filter(y=2)

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE x=1 AND y=2

#### ELLER (`|`)

Kombinerar två `QuerySet` med hjälp av SQL-operatorn `OR`.

Följande är likvärdiga:

    Model.objects.filter(x=1) | Model.objects.filter(y=2)
    from django.db.models import Q

    Model.objects.filter(Q(x=1) | Q(y=2))

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE x=1 OR y=2

`|` är inte en kommutativ operation, eftersom olika (men likvärdiga) frågor kan genereras.

#### XOR (`^`)

Kombinerar två `QuerySet` med hjälp av SQL-operatorn `XOR`. Ett `XOR`-uttryck matchar rader som matchas av ett udda antal operander.

Följande är likvärdiga:

    Model.objects.filter(x=1) ^ Model.objects.filter(y=2)
    from django.db.models import Q

    Model.objects.filter(Q(x=1) ^ Q(y=2))

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE x=1 XOR y=2

Observera

`XOR` har inbyggt stöd i MariaDB och MySQL. På andra databaser konverteras `x ^ y ^ ... ^ z` konverteras till en motsvarighet:

    (x OR y OR ... OR z) AND
    1=MOD(
        (CASE WHEN x THEN 1 ELSE 0 END) +
        (CASE WHEN y THEN 1 ELSE 0 END) +
        ...
        (CASE WHEN z THEN 1 ELSE 0 END),
        2
    )

### Metoder som inte returnerar `QuerySet`

Följande `QuerySet`-metoder utvärderar `QuerySet` och returnerar något annat än ett `QuerySet`.

Dessa metoder använder inte en cache (se Cachelagring och ”QuerySet). Istället frågar de databasen varje gång de anropas.

Eftersom dessa metoder utvärderar QuerySet är de blockerande anrop, och därför kan deras huvudsakliga (synkrona) versioner inte anropas från asynkron kod. Av denna anledning har var och en en motsvarande asynkron version med prefixet `a` - till exempel, i stället för `get(...)` kan du `await aget(...)`.

Det finns vanligtvis ingen skillnad i beteende bortsett från deras asynkrona natur, men eventuella skillnader noteras nedan bredvid varje metod.

#### `get()`

get(*args, **kwargs)

aget(*args, **kwargs)

Asynkron version: `aget()`

Returnerar objektet som matchar de angivna parametrarna för lookup, som bör vara i det format som beskrivs i Field lookups. Du bör använda uppslagningar som garanterat är unika, t.ex. primärnyckeln eller fält i en unik begränsning. Till exempel:

    Entry.objects.get(id=1)
    Entry.objects.get(Q(blog=blog) & Q(entry_number=1))

Om du förväntar dig att en queryset redan ska returnera en rad kan du använda `get()` utan några argument för att returnera objektet för den raden:

    Entry.objects.filter(pk=1).get()

Om `get()` inte hittar något objekt, uppstår ett `Model.DoesNotExist` undantag:

    Entry.objects.get(id=-999)  # raises Entry.DoesNotExist

Om `get()` hittar mer än ett objekt, ger det upphov till ett `Model.MultipleObjectsReturned` undantag:

    Entry.objects.get(name="A Duplicated Name")  # raises Entry.MultipleObjectsReturned

Båda dessa undantagsklasser är attribut till modellklassen och är specifika för den modellen. Om du vill hantera sådana undantag från flera `get()`-anrop för olika modeller kan du använda deras generiska basklasser. Du kan t.ex. använda `django.core.exceptions.ObjectDoesNotExist` för att hantera `DoesNotExist` undantag från flera modeller:

    from django.core.exceptions import ObjectDoesNotExist

    try:
        blog = Blog.objects.get(id=1)
        entry = Entry.objects.get(blog=blog, entry_number=1)
    except ObjectDoesNotExist:
        print("Either the blog or entry doesn't exist.")

#### `create()`

create(**kwargs)

acreate(**kwargs)

Asynkron version: `acreate()`

A convenience method for creating an object and saving it all in one step. Thus:

    p = Person.objects.create(first_name="Bruce", last_name="Springsteen")

och:

    p = Person(first_name="Bruce", last_name="Springsteen")
    p.save(force_insert=True)

är likvärdiga.

Parametern force_insert finns dokumenterad på annat håll, men allt den innebär är att ett nytt objekt alltid kommer att skapas. Normalt behöver du inte oroa dig för detta. Men om din modell innehåller ett manuellt primärnyckelvärde som du ställer in och om det värdet redan finns i databasen, kommer ett anrop till `create()` att misslyckas med en `IntegrityError` eftersom primärnycklar måste vara unika. Var beredd på att hantera undantaget om du använder manuella primärnycklar.

#### `get_or_create()`

get_or_create(defaults=None, **kwargs)

aget_or_create(defaults=None, **kwargs)

Asynkron version: `aget_or_create()`

En bekväm metod för att leta upp ett objekt med de angivna `kwargs` (kan vara tomt om din modell har standardvärden för alla fält), och skapa ett om det behövs.

Returnerar en tupel av `(object, created)`, där `object` är det hämtade eller skapade objektet och `created` är en boolean som anger om ett nytt objekt skapades.

Detta är tänkt att förhindra att duplicerade objekt skapas när förfrågningar görs parallellt, och som en genväg till boilerplatish-kod. Till exempel:

    try:
        obj = Person.objects.get(first_name="John", last_name="Lennon")
    except Person.DoesNotExist:
        obj = Person(first_name="John", last_name="Lennon", birthday=date(1940, 10, 9))
        obj.save()

Här, med samtidiga förfrågningar, kan flera försök att spara en `Person` med samma parametrar göras. För att undvika detta race condition kan exemplet ovan skrivas om med hjälp av `get_or_create()` på följande sätt:

    obj, created = Person.objects.get_or_create(
        first_name="John",
        last_name="Lennon",
        defaults={"birthday": date(1940, 10, 9)},
    )

Any keyword arguments passed to `get_or_create()` — except an optional one called `defaults` — will be used in a `get()` call. If an object is found, `get_or_create()` returns a tuple of that object and `False`.

Varning

Denna metod är atomisk och förutsätter att databasen tillämpar unikhet för nyckelordsargumenten (se `unique` eller `unique_together`). Om fälten som används i nyckelordsargumenten inte har en unikhetsbegränsning kan samtidiga anrop till den här metoden resultera i att flera rader med samma parametrar infogas.

Du kan ange mer komplexa villkor för det hämtade objektet genom att kedja `get_or_create()` med `filter()` och använda `Q objects`. Till exempel:, för att hämta Robert eller Bob Marley om någon av dem finns, och skapa den senare annars:

    from django.db.models import Q

    obj, created = Person.objects.filter(
        Q(first_name="Bob") | Q(first_name="Robert"),
    ).get_or_create(last_name="Marley", defaults={"first_name": "Bob"})

Om flera objekt hittas, ger `get_or_create()` upphov till `MultipleObjectsReturned`. Om ett objekt inte hittas kommer `get_or_create()` att instansiera och spara ett nytt objekt och returnera en tupel av det nya objektet och `True`. Det nya objektet kommer att skapas ungefär enligt denna algoritm:

    params = {k: v for k, v in kwargs.items() if "__" not in k}
    params.update({k: v() if callable(v) else v for k, v in defaults.items()})
    obj = self.model(**params)
    obj.save()

På engelska betyder det att du börjar med alla nyckelordsargument som inte är `defaults` och som inte innehåller ett dubbelt understreck (vilket skulle indikera en icke-exakt uppslagning). Lägg sedan till innehållet i `defaults`, åsidosätt eventuella nycklar om det behövs, och använd resultatet som nyckelordsargument till modellklassen. Om det finns några callables i `defaults`, utvärdera dem. Som antyddes ovan är detta en förenkling av den algoritm som används, men den innehåller alla relevanta detaljer. Den interna implementationen har lite mer felkontroll än detta och hanterar några extra kantvillkor; om du är intresserad, läs koden.

Om du har ett fält som heter `defaults` och vill använda det som en exakt uppslagning i `get_or_create()`, använder du `'defaults__exact'`, så här:

    Foo.objects.get_or_create(defaults__exact="bar", defaults={"defaults": "baz"})

The `get_or_create()` method has similar error behavior to `create()` when you’re using manually specified primary keys. If an object needs to be created and the key already exists in the database, an `IntegrityError` will be raised.

Slutligen, ett ord om att använda `get_or_create()` i Django-vyer. Se till att endast använda den i `POST`-förfrågningar om du inte har en bra anledning att inte göra det. `GET`-förfrågningar bör inte ha någon effekt på data. Använd istället `POST` när en begäran till en sida har en sidoeffekt på dina data. För mer information, se Säkra metoder i HTTP-specifikationen.

Varning

Du kan använda `get_or_create()` genom `ManyToManyField`-attribut och omvända relationer. I det fallet kommer du att begränsa frågorna inom ramen för den relationen. Det kan leda till vissa integritetsproblem om du inte använder det konsekvent.

Gäller följande modeller:

    class Chapter(models.Model):
        title = models.CharField(max_length=255, unique=True)

    class Book(models.Model):
        title = models.CharField(max_length=256)
        chapters = models.ManyToManyField(Chapter)

Du kan använda `get_or_create()` genom Book’s chapters-fält, men det hämtar bara inom kontexten för den boken:

    >>> book = Book.objects.create(title="Ulysses")
    >>> book.chapters.get_or_create(title="Telemachus")
    (<Chapter: Telemachus>, True)
    >>> book.chapters.get_or_create(title="Telemachus")
    (<Chapter: Telemachus>, False)
    >>> Chapter.objects.create(title="Chapter 1")
    <Chapter: Chapter 1>
    >>> book.chapters.get_or_create(title="Chapter 1")
    # Raises IntegrityError

Detta händer eftersom det försöker hämta eller skapa ”Kapitel 1” genom boken ”Ulysses”, men det kan inte göra någotdera: relationen kan inte hämta det kapitlet eftersom det inte är relaterat till den boken, men det kan inte heller skapa det eftersom fältet `title` måste vara unikt.

#### `uppdatera_eller_skapa()`

update_or_create(defaults=None, create_defaults=None, **kwargs)

aupdate_or_create(defaults=None, create_defaults=None, **kwargs)

Asynkron version: `aupdate_or_create()`

En bekvämlighetsmetod för att uppdatera ett objekt med de givna `kwargs`, och skapa ett nytt om det behövs. Både `create_defaults` och `defaults` är dictionaries av (fält, värde) par. Värdena i både `create_defaults` och `defaults` kan vara callables. `defaults` används för att uppdatera objektet medan `create_defaults` används för create-operationen. Om `create_defaults` inte anges kommer `defaults` att användas för att skapa objektet.

Returnerar en tupel av `(object, created)`, där `object` är det skapade eller uppdaterade objektet och `created` är en boolean som anger om ett nytt objekt skapades.

Metoden `update_or_create` försöker hämta ett objekt från databasen baserat på de givna `kwargs`. Om en matchning hittas, uppdateras fälten som skickas i `defaults` dictionary.

Detta är tänkt som en genväg till standardkod. Till exempel:

    defaults = {"first_name": "Bob"}
    create_defaults = {"first_name": "Bob", "birthday": date(1940, 10, 9)}
    try:
        obj = Person.objects.get(first_name="John", last_name="Lennon")
        for key, value in defaults.items():
            setattr(obj, key, value)
        obj.save()
    except Person.DoesNotExist:
        new_values = {"first_name": "John", "last_name": "Lennon"}
        new_values.update(create_defaults)
        obj = Person(**new_values)
        obj.save()

Det här mönstret blir ganska otympligt när antalet fält i en modell ökar. Exemplet ovan kan skrivas om med hjälp av `update_or_create()` på följande sätt:

    obj, created = Person.objects.update_or_create(
        first_name="John",
        last_name="Lennon",
        defaults={"first_name": "Bob"},
        create_defaults={"first_name": "Bob", "birthday": date(1940, 10, 9)},
    )

För en detaljerad beskrivning av hur namn som skickas i `kwargs` löses, se `get_or_create()`.

Såsom beskrivs ovan i `get_or_create()`, är den här metoden känslig för ett tävlingsförhållande som kan leda till att flera rader infogas samtidigt om unikhet inte upprätthålls på databasnivå.

Precis som `get_or_create()` och `create()`, om du använder manuellt angivna primära nycklar och ett objekt behöver skapas men nyckeln redan finns i databasen, kommer ett `IntegrityError` att uppstå.

#### `bulk_create()`

bulk_create(objs, batch_size=None, ignore_conflicts=False, update_conflicts=False, update_fields=None, unique_fields=None)

abulk_create(objs, batch_size=None, ignore_conflicts=False, update_conflicts=False, update_fields=None, unique_fields=None)

Asynkron version: `abulk_create()`

Den här metoden infogar den angivna listan med objekt i databasen på ett effektivt sätt (i allmänhet bara 1 fråga, oavsett hur många objekt det finns) och returnerar skapade objekt som en lista i samma ordning som den angivna:

    >>> objs = Entry.objects.bulk_create(
    ...     [
    ...         Entry(headline="This is a test"),
    ...         Entry(headline="This is only a test"),
    ...     ]
    ... )

Detta har dock ett antal förbehåll:

- Modellens metod `save()` kommer inte att anropas och signalerna `pre_save` och `post_save` kommer inte att skickas.

- Det fungerar inte med underordnade modeller i ett arvsscenario med flera tabeller.

- If the model’s primary key is an `AutoField` or has a `db_default` value, and `ignore_conflicts` is `False`, the primary key attribute can only be retrieved on certain databases (currently PostgreSQL, MariaDB, and SQLite 3.35+). On other databases, it will not be set.

- Det fungerar inte med många-till-manga-relationer.

- Den kastar `objs` till en lista, som fullt ut utvärderar `objs` om det är en generator. Castet gör det möjligt att inspektera alla objekt så att alla objekt med en manuellt inställd primärnyckel kan infogas först. Om du vill infoga objekt i satser utan att utvärdera hela generatorn på en gång kan du använda den här tekniken så länge objekten inte har några manuellt inställda primära nycklar:

      from itertools import islice

      batch_size = 100
      objs = (Entry(headline="Test %s" % i) for i in range(1000))
      while True:
          batch = list(islice(objs, batch_size))
          if not batch:
              break
          Entry.objects.bulk_create(batch, batch_size)

Parametern `batch_size` styr hur många objekt som skapas i en enskild fråga. Standardinställningen är att skapa så många objekt i en batch som databasen tillåter. (SQLite och Oracle begränsar antalet parametrar i en fråga.)

I databaser som stöder detta (alla utom Oracle) kan parametern `ignore_conflicts` ställas in på `True`, vilket innebär att databasen ignorerar misslyckanden med att infoga rader som inte uppfyller begränsningar som t.ex. duplicerade unika värden.

På databaser som stöder det (alla utom Oracle), genom att ställa in parametern `update_conflicts` till `True`, berättar databasen att uppdatera `update_fields` när en radinsättning misslyckas med konflikter. På PostgreSQL och SQLite, förutom `update_fields`, måste en lista över `unique_fields` som kan vara i konflikt tillhandahållas.

Om parametern `ignore_conflicts` aktiveras inaktiveras inställningen av primärnyckeln för varje modellinstans (om databasen normalt stöder detta).

Varning

I MySQL och MariaDB förvandlar inställningen av parametern `ignore_conflicts` till `True` vissa typer av fel, andra än duplicerade nycklar, till varningar. Även med Strikt läge. Till exempel: ogiltiga värden eller icke-nullbara överträdelser. Se MySQL-dokumentationen och MariaDB-dokumentationen för mer information.

#### `bulk_update()`

bulk_update(objs, fields, batch_size=None)

abulk_update(objs, fields, batch_size=None)

Asynkron version: `abulk_update()`

Denna metod uppdaterar effektivt de angivna fälten på de angivna modellinstanserna, vanligtvis med en fråga, och returnerar antalet uppdaterade objekt:

    >>> objs = [
    ...     Entry.objects.create(headline="Entry 1"),
    ...     Entry.objects.create(headline="Entry 2"),
    ... ]
    >>> objs[0].headline = "This is entry 1"
    >>> objs[1].headline = "This is entry 2"
    >>> Entry.objects.bulk_update(objs, ["headline"])
    2

`QuerySet.update()` används för att spara ändringarna, så det här är effektivare än att iterera genom listan med modeller och anropa `save()` på var och en av dem, men det har några förbehåll:

- Du kan inte uppdatera modellens primärnyckel.

- Varje modells metod `save()` anropas inte och signalerna `pre_save` och `post_save` skickas inte.

- Om du uppdaterar ett stort antal kolumner i ett stort antal rader kan den SQL som genereras bli mycket stor. Undvik detta genom att ange en lämplig `batch_size`.

- När du uppdaterar ett stort antal objekt bör du vara medveten om att `bulk_update()` förbereder alla `WHEN`-klausuler för varje objekt i alla batchar innan några frågor körs. Detta kan kräva mer minne än förväntat. För att minska minnesanvändningen kan du använda en metod som denna:

      from itertools import islice

      batch_size = 100
      ids_iter = iter(range(1000))
      while ids := list(islice(ids_iter, batch_size)):
          batch = Entry.objects.filter(ids__in=ids)
          for entry in batch:
              entry.headline = f"Updated headline {entry.pk}"
          Entry.objects.bulk_update(batch, ["headline"], batch_size=batch_size)

- Uppdatering av fält som definieras på förfäder med flera tabeller kommer att medföra en extra fråga per förfader.

- När en enskild batch innehåller dubbletter kommer endast den första förekomsten i den batchen att resultera i en uppdatering.

- Det antal uppdaterade objekt som returneras av funktionen kan vara färre än det antal objekt som skickades in. Detta kan bero på duplicerade objekt som skickas in och som uppdateras i samma batch eller tävlingsförhållanden som gör att objekten inte längre finns i databasen.

Parametern `batch_size` styr hur många objekt som sparas i en enda fråga. Standardinställningen är att uppdatera alla objekt i en batch, med undantag för SQLite och Oracle som har begränsningar för antalet variabler som används i en fråga.

#### `count()`

count()

acount()

Asynkron version: `acount()`

Returnerar ett heltal som representerar antalet objekt i databasen som matchar `QuerySet`.

Exempel:

    # Returns the total number of entries in the database.
    Entry.objects.count()

    # Returns the number of entries whose headline contains 'Lennon'
    Entry.objects.filter(headline__contains="Lennon").count()

Ett `count()`-anrop utför en `SELECT COUNT(*)` bakom kulisserna, så du bör alltid använda `count()` hellre än att ladda alla poster i Python-objekt och anropa `len()` på resultatet (såvida du inte behöver ladda objekten i minnet ändå, i vilket fall `len()` kommer att vara snabbare).

Observera att om du vill ha antalet objekt i en `QuerySet` och även hämtar modellinstanser från den (t.ex. genom att iterera över den), är det förmodligen effektivare att använda `len(queryset)` som inte orsakar en extra databasfråga som `count()` skulle göra.

Om frågeuppsättningen redan har hämtats i sin helhet kommer `count()` att använda den längden i stället för att göra en extra databasförfrågan.

#### `in_bulk()`

in_bulk(id_list=None, *, field_name='pk')

ain_bulk(id_list=None, *, field_name='pk')

Asynkron version: `ain_bulk()`

Tar en lista med fältvärden (`id_list`) och `field_name` för dessa värden och returnerar en ordbok som mappar varje värde till en instans av objektet med det angivna fältvärdet. Inga `django.core.exceptions.ObjectDoesNotExist`-undantag kommer någonsin att skapas av `in_bulk`; det vill säga, alla `id_list`-värden som inte matchar någon instans kommer helt enkelt att ignoreras. Om `id_list` inte anges returneras alla objekt i queryset. `field_name` måste vara ett unikt fält eller ett distinkt fält (om det bara finns ett fält som anges i `distinct()`). `field_name` är som standard den primära nyckeln.

Exempel:

    >>> Blog.objects.in_bulk([1])
    {1: <Blog: Beatles Blog>}
    >>> Blog.objects.in_bulk([1, 2])
    {1: <Blog: Beatles Blog>, 2: <Blog: Cheddar Talk>}
    >>> Blog.objects.in_bulk([])
    {}
    >>> Blog.objects.in_bulk()
    {1: <Blog: Beatles Blog>, 2: <Blog: Cheddar Talk>, 3: <Blog: Django Weblog>}
    >>> Blog.objects.in_bulk(["beatles_blog"], field_name="slug")
    {'beatles_blog': <Blog: Beatles Blog>}
    >>> Blog.objects.distinct("name").in_bulk(field_name="name")
    {'Beatles Blog': <Blog: Beatles Blog>, 'Cheddar Talk': <Blog: Cheddar Talk>, 'Django Weblog': <Blog: Django Weblog>}

Om du skickar en tom lista till `in_bulk()` får du en tom ordbok.

#### `iterator()`

iterator(chunk_size=None)

aiterator(chunk_size=None)

Asynkron version: `aiterator()`

Utvärderar `QuerySet` (genom att utföra frågan) och returnerar en iterator (se :pep:`234``) över resultaten, eller en asynkron iterator (se :pep:`492``) om du anropar dess asynkrona version `aiterator`.

A `QuerySet` typically caches its results internally so that repeated evaluations do not result in additional queries. In contrast, `iterator()` will read results directly, without doing any caching at the `QuerySet` level. For a `QuerySet` which returns a large number of objects that you only need to access once, this can result in better performance and a significant reduction in memory.

Observera att om du använder `iterator()` på en `QuerySet` som redan har utvärderats, tvingas den att utvärderas igen, vilket innebär att frågan upprepas.

`iterator()` är kompatibel med tidigare anrop till `prefetch_related()` så länge som `chunk_size` anges. Större värden kräver färre frågor för att åstadkomma prefetching till priset av större minnesanvändning.

I vissa databaser (t.ex. Oracle, SQLite) kan det maximala antalet termer i en SQL `IN`-klausul vara begränsat. Därför bör värden under denna gräns användas. (I synnerhet vid prefetching över två eller flera relationer bör en `chunk_size` vara tillräckligt liten för att det förväntade antalet resultat för varje prefetched relation fortfarande faller under gränsen)

Så länge QuerySet inte hämtar några relaterade objekt i förväg, kommer Django att använda en implicit standard på 2000 om man inte anger något värde för `chunk_size`.

Beroende på databasens backend kommer sökresultaten antingen att laddas på en gång eller strömmas från databasen med hjälp av cursorer på serversidan.

##### Med markörer på serversidan

Oracle och PostgreSQL använder markörer på serversidan för att strömma resultat från databasen utan att ladda hela resultatuppsättningen i minnet.

Oracle-databasdrivrutinen använder alltid markörer på serversidan.

Med markörer på serversidan anger parametern `chunk_size` antalet resultat som ska cachas på databasdrivrutinsnivå. Genom att hämta större bitar minskas antalet rundresor mellan databasdrivrutinen och databasen, men det kostar minne.

På PostgreSQL kommer markörer på serversidan endast att användas när inställningen `DISABLE_SERVER_SIDE_CURSORS <DATABASE-DISABLE_SERVER_SIDE_CURSORS>`` är `False`. Läs Transaktionspoolning och cursorer på serversidan om du använder en anslutningspooler som är konfigurerad i transaktionspoolningsläge. När markörer på serversidan är inaktiverade är beteendet detsamma som i databaser som inte stöder markörer på serversidan.

##### Utan markörer på serversidan

MySQL stöder inte strömmande resultat, och därför laddar Python-databasdrivrutinen hela resultatuppsättningen i minnet. Resultatuppsättningen omvandlas sedan till Python-radobjekt av databasadaptern med hjälp av metoden `fetchmany()` som definieras i PEP 249.

SQLite kan hämta resultat i satser med `fetchmany()`, men eftersom SQLite inte tillhandahåller isolering mellan frågor inom en anslutning måste du vara försiktig när du skriver till den tabell som itereras över. Se Isolering vid användning av QuerySet.iterator() för mer information.

Parametern `chunk_size` styr storleken på de batcher som Django hämtar från databasdrivrutinen. Större satser minskar omkostnaderna för att kommunicera med databasdrivrutinen på bekostnad av en liten ökning av minnesförbrukningen.

Så länge som QuerySet inte hämtar några relaterade objekt, kommer inget värde för `chunk_size` att resultera i att Django använder en implicit standard på 2000, ett värde som härrör från en beräkning på psycopg-postlistan:

> Om vi antar att raderna består av 10-20 kolumner med en blandning av text och numeriska data kommer 2000 att hämta mindre än 100 kB data, vilket verkar vara en bra kompromiss mellan antalet rader som överförs och den data som kasseras om loopen avslutas tidigt.

#### `nyaste()`

latest(*fields)

alatest(*fields)

Asynkron version: `alatest()`

Returnerar det senaste objektet i tabellen baserat på det eller de fält som anges.

I detta exempel returneras det senaste `Entry` i tabellen, enligt fältet `pub_date`:

    Entry.objects.latest("pub_date")

Du kan också välja den senaste baserat på flera fält. Till exempel:, för att välja den `Entry` med det tidigaste `expire_date` när två poster har samma `pub_date`:

    Entry.objects.latest("pub_date", "-expire_date")

Det negativa tecknet i `'-expire_date'` betyder att `expire_date` ska sorteras i fallande ordning. Eftersom `latest()` får det sista resultatet, väljs det `Entry` som har det tidigaste `expire_date`.

Om din modells Meta specificerar `get_latest_by`, kan du utelämna alla argument till `earliest()` eller `latest()`. De fält som anges i `get_latest_by` kommer att användas som standard.

Like `get()`, `earliest()` and `latest()` raise `DoesNotExist` if there is no object with the given parameters.

Observera att `earliest()` och `latest()` endast finns för bekvämlighetens och läsbarhetens skull.

`earliest()` och `latest()` kan returnera instanser med null-datum.

Eftersom beställningen delegeras till databasen kan resultat på fält som tillåter nollvärden beställas på olika sätt om du använder olika databaser. Till exempel: sorterar PostgreSQL och MySQL null-värden som om de är högre än icke-null-värden, medan SQLite gör motsatsen.

Du kanske vill filtrera bort nollvärden:

    Entry.objects.filter(pub_date__isnull=False).latest("pub_date")

#### `earliest()`

earliest(*fields)

aearliest(*fields)

Asynkron version: `aearliest()`

Fungerar annars som `latest()` förutom att riktningen är ändrad.

#### `första()`

first()

afirst()

Asynkron version: `afirst()`

Returnerar det första objektet som matchas av queryset, eller `None` om det inte finns något matchande objekt. Om `QuerySet` inte har någon definierad ordning, ordnas frågeuppsättningen automatiskt efter primärnyckeln. Detta kan påverka aggregeringsresultat enligt beskrivningen i Interaktion med order_by().

Exempel:

    p = Article.objects.order_by("title", "pub_date").first()

Observera att `first()` är en bekvämlighetsmetod, följande kodprov är likvärdigt med ovanstående exempel:

    try:
        p = Article.objects.order_by("title", "pub_date")[0]
    except IndexError:
        p = None

#### `last()`

last()

alast()

Asynkron version: `alast()`

Works like `first()`, but returns the last object in the queryset.

#### `aggregate()`

aggregate(*args, **kwargs)

aaggregate(*args, **kwargs)

Asynkron version: `aaggregate()`

Returnerar en ordbok med aggregerade värden (medelvärden, summor etc.) som beräknats över `QuerySet`. Varje argument till `aggregate()` anger ett värde som ska ingå i den ordbok som returneras.

De aggregeringsfunktioner som tillhandahålls av Django beskrivs i Aggregeringsfunktioner nedan. Eftersom aggregat också är query expressions, kan du kombinera aggregat med andra aggregat eller värden för att skapa komplexa aggregat.

Aggregat som anges med nyckelordsargument kommer att använda nyckelordet som namn på annoteringen. För anonyma argument genereras ett namn som baseras på namnet på aggregatfunktionen och det modellfält som aggregeras. Komplexa aggregat kan inte använda anonyma argument utan måste ange ett nyckelordsargument som alias.

Om du t.ex. arbetar med blogginlägg kanske du vill veta hur många författare som har skrivit blogginlägg:

    >>> from django.db.models import Count
    >>> Blog.objects.aggregate(Count("entry__authors"))
    {'entry__authors__count': 16}

Genom att använda ett nyckelordsargument för att ange aggregeringsfunktionen kan du styra namnet på det aggregeringsvärde som returneras:

    >>> Blog.objects.aggregate(number_of_authors=Count("entry__authors"))
    {'number_of_authors': 16}

För en djupgående diskussion om aggregering, se the topic guide on Aggregation.

#### `exists()`

exists()

aexists()

Asynkron version: `aexists()`

Returnerar `True` om `QuerySet` innehåller några resultat, och `False` om inte. Detta försöker utföra frågan på enklast och snabbast möjliga sätt, men det kör nästan samma fråga som en normal `QuerySet`-fråga.

`exists()` är användbart för sökningar som gäller förekomsten av objekt i en `QuerySet`, särskilt i samband med en stor `QuerySet`.

För att ta reda på om en frågeuppsättning innehåller några objekt:

    if some_queryset.exists():
        print("There is at least one object in some_queryset")

Vilket kommer att vara snabbare än:

    if some_queryset:
        print("There is at least one object in some_queryset")

… men inte i någon större utsträckning (vilket innebär att det krävs en stor frågeuppsättning för effektivitetsvinster).

Dessutom, om en `some_queryset` ännu inte har utvärderats, men du vet att den kommer att göra det någon gång, kommer det att göra mer totalt arbete att använda `some_queryset.exists()` (en fråga för existenskontrollen plus en extra för att senare hämta resultaten) än att använda `bool(some_queryset)`, som hämtar resultaten och sedan kontrollerar om några returnerades.

#### `contains()`

contains(obj)

acontains(obj)

Asynkron version: `acontains()`

Returnerar `True` om `QuerySet` innehåller `obj`, och `False` om inte. Detta försöker utföra frågan på det enklaste och snabbaste sättet som möjligt.

`contains()` är användbart för att kontrollera ett objekts medlemskap i en `QuerySet`, särskilt i samband med en stor `QuerySet`.

För att kontrollera om en frågeuppsättning innehåller ett visst objekt:

    if some_queryset.contains(obj):
        print("Entry contained in queryset")

Detta går snabbare än följande, som kräver utvärdering och iteration genom hela frågeuppsättningen:

    if obj in some_queryset:
        print("Entry contained in queryset")

Precis som `exists()`, om `some_queryset` ännu inte har utvärderats, men du vet att det kommer att utvärderas någon gång, kommer användningen av `some_queryset.contains(obj)` att göra en ytterligare databasförfrågan, vilket i allmänhet resulterar i långsammare prestanda.

#### `uppdatera()`

update(**kwargs)

aupdate(**kwargs)

Asynkron version: `aupdate()`

Utför en SQL-uppdateringsfråga för de angivna fälten och returnerar antalet matchade rader (som kanske inte är lika med antalet uppdaterade rader om vissa rader redan har det nya värdet).

Om du t.ex. vill stänga av kommentarer för alla blogginlägg som publicerades 2010 kan du göra så här:

    >>> Entry.objects.filter(pub_date__year=2010).update(comments_on=False)

(Detta förutsätter att din `Entry`-modell har fälten `pub_date` och `comments_on`)

Du kan uppdatera flera fält - det finns ingen begränsning för hur många. Här uppdaterar vi till exempel fälten `comments_on` och `headline`:

    >>> Entry.objects.filter(pub_date__year=2010).update(
    ...     comments_on=False, headline="This is old"
    ... )

Metoden `update()` tillämpas direkt, och den enda begränsningen för `QuerySet` som uppdateras är att den bara kan uppdatera kolumner i modellens huvudtabell, inte i relaterade modeller. Du kan till exempel inte göra så här:

    >>> Entry.objects.update(blog__name="foo")  # Won't work!

Det är dock fortfarande möjligt att filtrera baserat på relaterade fält:

    >>> Entry.objects.filter(blog__id=1).update(comments_on=True)

Du kan inte anropa `update()` på en `QuerySet` som har fått en slice tagen eller på annat sätt inte längre kan filtreras.

Metoden `update()` returnerar antalet berörda rader:

    >>> Entry.objects.filter(id=64).update(comments_on=True)
    1

    >>> Entry.objects.filter(slug="nonexistent-slug").update(comments_on=True)
    0

    >>> Entry.objects.filter(pub_date__year=2010).update(comments_on=False)
    132

Om du bara uppdaterar en post och inte behöver göra något med modellobjektet är det effektivaste sättet att anropa `update()` i stället för att ladda modellobjektet i minnet. Till exempel:, istället för att göra så här:

    e = Entry.objects.get(id=10)
    e.comments_on = False
    e.save()

…gör så här:

    Entry.objects.filter(id=10).update(comments_on=False)

Genom att använda `update()` förhindras också ett tävlingsförhållande där något kan ändras i din databas under den korta tidsperioden mellan laddning av objektet och anrop av `save()`.

MySQL stöder inte självvalda uppdateringar

På MySQL kan `QuerySet.update()` exekvera en `SELECT` följt av en `UPDATE` istället för en enda `UPDATE` vid filtrering på relaterade tabeller, vilket kan införa ett tävlingsvillkor om samtidiga ändringar sker mellan frågorna. För att säkerställa atomicitet bör du överväga att använda transaktioner eller undvika sådana filtervillkor på MySQL.

Finally, realize that `update()` does an update at the SQL level and, thus, does not call any `save()` methods on your models, nor does it emit the `pre_save` or `post_save` signals (which are a consequence of calling `Model.save()`). If you want to update a bunch of records for a model that has a custom `save()` method, loop over them and call `save()`, like this:

    for e in Entry.objects.filter(pub_date__year=2010):
        e.comments_on = False
        e.save()

##### Beställd queryset

Att kedja `order_by()` med `update()` stöds endast av MariaDB och MySQL, och ignoreras för andra databaser. Detta är användbart för att uppdatera ett unikt fält i den ordning som anges utan konflikter. Till exempel:

    Entry.objects.order_by("-number").update(number=F("number") + 1)

Observera

`order_by()`-satsen ignoreras om den innehåller annoteringar, ärvda fält eller uppslagningar som sträcker sig över relationer.

#### `delete()`

delete()

adelete()

Asynkron version: `adelete()`

Utför en SQL-borttagningsfråga på alla rader i `QuerySet` och returnerar antalet borttagna objekt och en ordbok med antalet borttagningar per objekttyp.

`Delete()` tillämpas omedelbart. Du kan inte anropa `delete()` på en `QuerySet` som har fått en slice tagen eller på annat sätt inte längre kan filtreras.

Till exempel: för att radera alla inlägg i en viss blogg:

    >>> b = Blog.objects.get(pk=1)

    # Delete all the entries belonging to this Blog.
    >>> Entry.objects.filter(blog=b).delete()
    (4, {'blog.Entry': 2, 'blog.Entry_authors': 2})

Som standard emulerar Djangos `ForeignKey` SQL-begränsningen `ON DELETE CASCADE` - med andra ord kommer alla objekt med utländska nycklar som pekar på de objekt som ska raderas att raderas tillsammans med dem. Till exempel:

    >>> blogs = Blog.objects.all()

    # This will delete all Blogs and all of their Entry objects.
    >>> blogs.delete()
    (5, {'blog.Blog': 1, 'blog.Entry': 2, 'blog.Entry_authors': 2})

Detta kaskadbeteende kan anpassas via argumentet `on_delete` till `ForeignKey`.

Metoden `delete()` gör en massradering och anropar inte några `delete()`-metoder på dina modeller. Den sänder dock ut signalerna `pre_delete` och `post_delete` för alla raderade objekt (inklusive kaskadraderingar).

Django behöver hämta objekt i minnet för att skicka signaler och hantera kaskader. Men om det inte finns några kaskader och inga signaler, kan Django ta en snabb väg och radera objekt utan att hämta i minnet. För stora raderingar kan detta resultera i betydligt minskad minnesanvändning. Mängden exekverade frågor kan också minskas.

ForeignKeys som är inställda på `on_delete` `DO_NOTHING` förhindrar inte att man tar den snabba vägen vid radering.

Observera att de frågor som genereras vid borttagning av objekt är en implementeringsdetalj som kan komma att ändras.

#### `as_manager()`

classmethod as_manager()

Klassmetod som returnerar en instans av `Manager` med en kopia av `QuerySet`’s metoder. Se Skapa en manager med QuerySet-metoder för mer information.

Observera att till skillnad från de andra posterna i detta avsnitt har denna inte en asynkron variant eftersom den inte exekverar en fråga.

#### `explain()`

explain(format=None, **options)

aexplain(format=None, **options)

Asynkron version: `aexplain()`

Returnerar en sträng av `QuerySet`:s exekveringsplan, som innehåller information om hur databasen skulle exekvera frågan, inklusive eventuella index eller sammanfogningar som skulle användas. Om du känner till dessa detaljer kan det hjälpa dig att förbättra prestanda för långsamma frågor.

Till exempel: när du använder PostgreSQL:

    >>> print(Blog.objects.filter(title="My Blog").explain())
    Seq Scan on blog  (cost=0.00..35.50 rows=10 width=12)
      Filter: (title = 'My Blog'::bpchar)

Utdata skiljer sig avsevärt mellan olika databaser.

`explain()` stöds av alla inbyggda databasbackends utom Oracle eftersom en implementering där inte är okomplicerad.

Parametern `` format`` ändrar utdataformatet från databasens standard, som vanligtvis är textbaserat. PostgreSQL stöder formaten `'TEXT'`, `'JSON'`, `'YAML'` och `'XML'`. MariaDB och MySQL stöder formaten `'TEXT'` (även kallat `'TRADITIONAL'`) och `'JSON'`. MySQL 8.0.16+ stöder också ett förbättrat `'TREE'` -format, som liknar PostgreSQL: s `'TEXT'` -utgång och används som standard, om det stöds.

Vissa databaser accepterar flaggor som kan ge mer information om frågan. Skicka dessa flaggor som nyckelordsargument. Till exempel: när du använder PostgreSQL:

    >>> print(Blog.objects.filter(title="My Blog").explain(verbose=True, analyze=True))
    Seq Scan on public.blog  (cost=0.00..35.50 rows=10 width=12) (actual time=0.004..0.004 rows=10 loops=1)
      Output: id, title
      Filter: (blog.title = 'My Blog'::bpchar)
    Planning time: 0.064 ms
    Execution time: 0.058 ms

På vissa databaser kan flaggor orsaka att frågan körs, vilket kan ha negativa effekter på din databas. Till exempel: kan flaggan `ANALYZE` som stöds av MariaDB, MySQL 8.0.18+ och PostgreSQL resultera i ändringar av data om det finns triggers eller om en funktion anropas, även för en `SELECT`-fråga.

Changed in Django 5.2:

Stöd för alternativen `` minne`` och `` serialize`` på PostgreSQL 17+ lades till.

### `Field` uppslagningar

Field lookups are how you specify the meat of an SQL `WHERE` clause. They’re specified as keyword arguments to the `QuerySet` methods `filter()`, `exclude()` and `get()`.

För en introduktion, se dokumentation om modeller och databasfrågor.

Djangos inbyggda lookups listas nedan. Det är också möjligt att skriva custom lookups för modellfält.

Som en bekvämlighet när ingen uppslagstyp anges (som i `Entry.objects.get(id=14)`) antas uppslagstypen vara `exact`.

#### `exakt`

Exakt matchning. Om det värde som anges för jämförelse är `None` tolkas det som en SQL `NULL` (se `isnull`` för mer information).

Exempel:

    Entry.objects.get(id__exact=14)
    Entry.objects.get(id__exact=None)

SQL-ekvivalenter:

    SELECT ... WHERE id = 14;
    SELECT ... WHERE id IS NULL;

Jämförelser med MySQL

I MySQL avgör en databastabells ”collation”-inställning om `exakt`-jämförelser är skiftlägeskänsliga. Detta är en databasinställning, inte en Django-inställning. Det är möjligt att konfigurera dina MySQL-tabeller för att använda skiftlägeskänsliga jämförelser, men vissa kompromisser är inblandade. För mer information om detta, se collation section i databases dokumentation.

#### `iexakt`

Exakt matchning utan skiftlägeskänslighet. Om det värde som anges för jämförelse är `None` tolkas det som en SQL `NULL` (se `isnull`` för mer information).

Exempel:

    Blog.objects.get(name__iexact="beatles blog")
    Blog.objects.get(name__iexact=None)

SQL-ekvivalenter:

    SELECT ... WHERE name ILIKE 'beatles blog';
    SELECT ... WHERE name IS NULL;

Observera att den första frågan kommer att matcha `'Beatles Blog'`, `'beatles blog'`, `'BeAtLes BLoG'`, etc.

SQLite-användare

När du använder SQLite-backend och icke-ASCII-strängar, tänk på databasanteckning om strängjämförelser. SQLite gör inte skiftlägesokänslig matchning för icke-ASCII-strängar.

#### `innehåller`

Case-sensitive containment test.

Exempel:

    Entry.objects.get(headline__contains="Lennon")

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE headline LIKE '%Lennon%';

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

Observera att detta kommer att matcha rubriken `'Lennon hedrad idag'` men inte `'lennon hedrad idag'`.

SQLite-användare

SQLite stöder inte skiftlägeskänsliga `LIKE`-satser; `contains` fungerar som `icontains` för SQLite. Se database note för mer information.

#### `ikoner`

Case-insensitive containment test.

Exempel:

    Entry.objects.get(headline__icontains="Lennon")

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE headline ILIKE '%Lennon%';

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

SQLite-användare

När du använder SQLite-backend och icke-ASCII-strängar, tänk på database note om strängjämförelser.

#### `in`

I en given iterabel; ofta en lista, tupel eller queryset. Det är inte ett vanligt användningsfall, men strängar (som är iterabla) accepteras.

Exempel:

    Entry.objects.filter(id__in=[1, 3, 4])
    Entry.objects.filter(headline__in="abc")

SQL-ekvivalenter:

    SELECT ... WHERE id IN (1, 3, 4);
    SELECT ... WHERE headline IN ('a', 'b', 'c');

Du kan också använda en queryset för att dynamiskt utvärdera listan med värden i stället för att tillhandahålla en lista med bokstavliga värden:

    inner_qs = Blog.objects.filter(name__contains="Cheddar")
    entries = Entry.objects.filter(blog__in=inner_qs)

Detta queryset kommer att utvärderas som ett subselect-svar:

    SELECT ... WHERE blog.id IN (SELECT id FROM ... WHERE NAME LIKE '%Cheddar%')

Om du skickar in en `QuerySet` som är resultatet av `values()` eller `values_list()` som värde till en `__in` lookup, måste du se till att du bara extraherar ett fält i resultatet. Det här fungerar till exempel (filtrering på bloggnamn):

    inner_qs = Blog.objects.filter(name__contains="Ch").values("name")
    entries = Entry.objects.filter(blog__name__in=inner_qs)

Detta exempel kommer att leda till ett undantag, eftersom den inre frågan försöker extrahera två fältvärden, där endast ett förväntas:

    # Bad code! Will raise a TypeError.
    inner_qs = Blog.objects.filter(name__contains="Ch").values("name", "id")
    entries = Entry.objects.filter(blog__name__in=inner_qs)

Överväganden om prestanda

Var försiktig med att använda nästlade frågor och förstå din databasservers prestandaegenskaper (om du är osäker, jämför!). Vissa databasbackends, framför allt MySQL, optimerar inte nästlade frågor särskilt bra. I dessa fall är det mer effektivt att extrahera en lista med värden och sedan skicka den till den andra frågan. Det vill säga, kör två frågor istället för en:

    values = Blog.objects.filter(name__contains="Cheddar").values_list("pk", flat=True)
    entries = Entry.objects.filter(blog__in=list(values))

Notera `list()`-anropet runt bloggen `QuerySet` för att tvinga fram körning av den första frågan. Utan det skulle en nästlad fråga exekveras, eftersom ”QuerySet”: ”De är lata.

#### `gt`

Större än.

Exempel:

    Entry.objects.filter(id__gt=4)

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE id > 4;

#### `gte`

Större än eller lika med.

#### `lt`

Mindre än.

#### `lte`

Mindre än eller lika med.

#### `börjar med`

Case-sensitive börjar med.

Exempel:

    Entry.objects.filter(headline__startswith="Lennon")

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE headline LIKE 'Lennon%';

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

SQLite stöder inte skiftlägeskänsliga `LIKE`-satser; `startswith` fungerar som `istartswith` för SQLite.

#### `istartswith`

Case-insensitive börjar med.

Exempel:

    Entry.objects.filter(headline__istartswith="Lennon")

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE headline ILIKE 'Lennon%';

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

SQLite-användare

När du använder SQLite-backend och icke-ASCII-strängar, tänk på database note om strängjämförelser.

#### `slutar med`

Case-sensitive slutar med.

Exempel:

    Entry.objects.filter(headline__endswith="Lennon")

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE headline LIKE '%Lennon';

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

SQLite-användare

SQLite stöder inte skiftlägeskänsliga `LIKE`-satser; `endswith` fungerar som `iendswith` för SQLite. Se database note-dokumentationen för mer information.

#### ”i vänskap med

Case-insensitive slutar med.

Exempel:

    Entry.objects.filter(headline__iendswith="Lennon")

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE headline ILIKE '%Lennon';

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

SQLite-användare

När du använder SQLite-backend och icke-ASCII-strängar, tänk på database note om strängjämförelser.

#### `intervall`

Avståndstest (inklusive).

Exempel:

    import datetime

    start_date = datetime.date(2005, 1, 1)
    end_date = datetime.date(2005, 3, 31)
    Entry.objects.filter(pub_date__range=(start_date, end_date))

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE pub_date BETWEEN '2005-01-01' and '2005-03-31';

Du kan använda `range` överallt där du kan använda `BETWEEN` i SQL - för datum, siffror och till och med tecken.

Varning

Filtrering av en `DateTimeField` med datum kommer inte att inkludera objekt på den sista dagen, eftersom gränserna tolkas som ”0am på det angivna datumet”. Om `pub_date` var en `DateTimeField` skulle ovanstående uttryck omvandlas till denna SQL:

    SELECT ... WHERE pub_date BETWEEN '2005-01-01 00:00:00' and '2005-03-31 00:00:00';

Generellt sett kan du inte blanda datum och datumtider.

#### `datum`

För datetime-fält kastas värdet som datum. Tillåter kedjning av ytterligare fältuppslagningar. Tar emot ett datumvärde.

Exempel:

    Entry.objects.filter(pub_date__date=datetime.date(2005, 1, 1))
    Entry.objects.filter(pub_date__date__gt=datetime.date(2005, 1, 1))

(Inget motsvarande SQL-kodfragment ingår för den här sökningen eftersom implementeringen av den relevanta frågan varierar mellan olika databasmotorer)

När `USE_TZ` är `True` konverteras fält till aktuell tidszon före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `år`

För datum- och datetime-fält, en exakt matchning av år. Tillåter kedjning av ytterligare fältuppslagningar. Tar ett heltalsår.

Exempel:

    Entry.objects.filter(pub_date__year=2005)
    Entry.objects.filter(pub_date__year__gte=2005)

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE pub_date BETWEEN '2005-01-01' AND '2005-12-31';
    SELECT ... WHERE pub_date >= '2005-01-01';

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

När `USE_TZ` är `True` konverteras datetime-fält till den aktuella tidszonen före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `iso_year`

För datum- och datetime-fält, en exakt matchning av ISO 8601 veckonummer och år. Tillåter kedjning av ytterligare fältuppslagningar. Tar ett heltalsår.

Exempel:

    Entry.objects.filter(pub_date__iso_year=2005)
    Entry.objects.filter(pub_date__iso_year__gte=2005)

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

När `USE_TZ` är `True` konverteras datetime-fält till den aktuella tidszonen före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `månad`

För datum- och datetime-fält, en exakt matchning av månaden. Tillåter kedjning av ytterligare fältuppslagningar. Tar ett heltal från 1 (januari) till 12 (december).

Exempel:

    Entry.objects.filter(pub_date__month=12)
    Entry.objects.filter(pub_date__month__gte=6)

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE EXTRACT('month' FROM pub_date) = '12';
    SELECT ... WHERE EXTRACT('month' FROM pub_date) >= '6';

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

När `USE_TZ` är `True` konverteras datetime-fält till den aktuella tidszonen före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `dag`

För datum- och datetime-fält, en exakt matchning av dagen. Tillåter kedjning av ytterligare fältuppslagningar. Tar en heltalsdag.

Exempel:

    Entry.objects.filter(pub_date__day=3)
    Entry.objects.filter(pub_date__day__gte=3)

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE EXTRACT('day' FROM pub_date) = '3';
    SELECT ... WHERE EXTRACT('day' FROM pub_date) >= '3';

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

Observera att detta kommer att matcha alla poster med ett pub_date på den tredje dagen i månaden, t.ex. 3 januari, 3 juli etc.

När `USE_TZ` är `True` konverteras datetime-fält till den aktuella tidszonen före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `vecka`

För datum- och datetime-fält returneras veckonumret (1-52 eller 53) enligt ISO-8601, dvs. veckorna börjar på en måndag och den första veckan innehåller årets första torsdag.

Exempel:

    Entry.objects.filter(pub_date__week=52)
    Entry.objects.filter(pub_date__week__gte=32, pub_date__week__lte=38)

(Inget motsvarande SQL-kodfragment ingår för den här sökningen eftersom implementeringen av den relevanta frågan varierar mellan olika databasmotorer)

När `USE_TZ` är `True` konverteras datetime-fält till den aktuella tidszonen före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `veckodag`

För datum- och datetime-fält, en matchning av ”veckodag”. Tillåter kedjning av ytterligare fältuppslagningar.

Tar ett heltalsvärde som representerar veckodagen från 1 (söndag) till 7 (lördag).

Exempel:

    Entry.objects.filter(pub_date__week_day=2)
    Entry.objects.filter(pub_date__week_day__gte=2)

(Inget motsvarande SQL-kodfragment ingår för den här sökningen eftersom implementeringen av den relevanta frågan varierar mellan olika databasmotorer)

Observera att detta kommer att matcha alla poster med ett `pub_date` som infaller på en måndag (dag 2 i veckan), oavsett vilken månad eller vilket år det inträffar. Veckodagar är indexerade så att dag 1 är söndag och dag 7 är lördag.

När `USE_TZ` är `True` konverteras datetime-fält till den aktuella tidszonen före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `iso_week_day`

För datum- och datetime-fält, en exakt matchning av veckodag enligt ISO 8601. Tillåter kedjning av ytterligare fältuppslagningar.

Tar ett heltalsvärde som representerar veckodagen från 1 (måndag) till 7 (söndag).

Exempel:

    Entry.objects.filter(pub_date__iso_week_day=1)
    Entry.objects.filter(pub_date__iso_week_day__gte=1)

(Inget motsvarande SQL-kodfragment ingår för den här sökningen eftersom implementeringen av den relevanta frågan varierar mellan olika databasmotorer)

Observera att detta kommer att matcha alla poster med ett `pub_date` som infaller på en måndag (dag 1 i veckan), oavsett vilken månad eller vilket år det inträffar. Veckodagar är indexerade så att dag 1 är måndag och dag 7 är söndag.

När `USE_TZ` är `True` konverteras datetime-fält till den aktuella tidszonen före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `kvartal`

För datum- och datetime-fält, en matchning av ”kvartal i året”. Tillåter kedjning av ytterligare fältuppslagningar. Tar ett heltalsvärde mellan 1 och 4 som representerar kvartalet i året.

Exempel för att hämta poster under andra kvartalet (1 april till 30 juni):

    Entry.objects.filter(pub_date__quarter=2)

(Inget motsvarande SQL-kodfragment ingår för den här sökningen eftersom implementeringen av den relevanta frågan varierar mellan olika databasmotorer)

När `USE_TZ` är `True` konverteras datetime-fält till den aktuella tidszonen före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `tid`

För datetime-fält kastas värdet som tid. Tillåter kedjning av ytterligare fältuppslagningar. Tar emot ett värde av `datetime.time`.

Exempel:

    Entry.objects.filter(pub_date__time=datetime.time(14, 30))
    Entry.objects.filter(pub_date__time__range=(datetime.time(8), datetime.time(17)))

(Inget motsvarande SQL-kodfragment ingår för den här sökningen eftersom implementeringen av den relevanta frågan varierar mellan olika databasmotorer)

När `USE_TZ` är `True` konverteras fält till aktuell tidszon före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `timme`

För datetime- och time-fält, en exakt matchning av timmar. Tillåter kedjning av ytterligare fältuppslagningar. Tar ett heltal mellan 0 och 23.

Exempel:

    Event.objects.filter(timestamp__hour=23)
    Event.objects.filter(time__hour=5)
    Event.objects.filter(timestamp__hour__gte=12)

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE EXTRACT('hour' FROM timestamp) = '23';
    SELECT ... WHERE EXTRACT('hour' FROM time) = '5';
    SELECT ... WHERE EXTRACT('hour' FROM timestamp) >= '12';

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

När `USE_TZ` är `True` konverteras datetime-fält till den aktuella tidszonen före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `minut`

För datetime- och time-fält, en exakt minutmatchning. Tillåter kedjning av ytterligare fältuppslagningar. Tar ett heltal mellan 0 och 59.

Exempel:

    Event.objects.filter(timestamp__minute=29)
    Event.objects.filter(time__minute=46)
    Event.objects.filter(timestamp__minute__gte=29)

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE EXTRACT('minute' FROM timestamp) = '29';
    SELECT ... WHERE EXTRACT('minute' FROM time) = '46';
    SELECT ... WHERE EXTRACT('minute' FROM timestamp) >= '29';

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

När `USE_TZ` är `True` konverteras datetime-fält till den aktuella tidszonen före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `sekund`

För datetime- och time-fält, en exakt andra matchning. Tillåter kedjning av ytterligare fältuppslagningar. Tar ett heltal mellan 0 och 59.

Exempel:

    Event.objects.filter(timestamp__second=31)
    Event.objects.filter(time__second=2)
    Event.objects.filter(timestamp__second__gte=31)

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE EXTRACT('second' FROM timestamp) = '31';
    SELECT ... WHERE EXTRACT('second' FROM time) = '2';
    SELECT ... WHERE EXTRACT('second' FROM timestamp) >= '31';

(Den exakta SQL-syntaxen varierar mellan olika databasmotorer)

När `USE_TZ` är `True` konverteras datetime-fält till den aktuella tidszonen före filtrering. Detta kräver tidszonsdefinitioner i databasen.

#### `isnull`

Tar antingen `True` eller `False`, vilket motsvarar SQL-frågorna `IS NULL` respektive `IS NOT NULL`.

Exempel:

    Entry.objects.filter(pub_date__isnull=True)

SQL-ekvivalent:

    SELECT ... WHERE pub_date IS NULL;

#### `regex`

Skiftlägeskänslig matchning med reguljärt uttryck.

Syntaxen för reguljära uttryck är den som används i databasens backend. När det gäller SQLite, som inte har något inbyggt stöd för reguljära uttryck, tillhandahålls denna funktion av en (Python) användardefinierad REGEXP-funktion, och syntaxen för reguljära uttryck är därför den som används i Pythons modul `re`.

Exempel:

    Entry.objects.get(title__regex=r"^(An?|The) +")

SQL-ekvivalenter:

    SELECT ... WHERE title REGEXP BINARY '^(An?|The) +'; -- MySQL

    SELECT ... WHERE REGEXP_LIKE(title, '^(An?|The) +', 'c'); -- Oracle

    SELECT ... WHERE title ~ '^(An?|The) +'; -- PostgreSQL

    SELECT ... WHERE title REGEXP '^(An?|The) +'; -- SQLite

Det rekommenderas att använda råa strängar (t.ex. `r'foo'` i stället för `'foo'`) för att skicka in syntaxen för reguljära uttryck.

#### `iregex`

Matchning av reguljära uttryck utan skiftlägeskänslighet.

Exempel:

    Entry.objects.get(title__iregex=r"^(an?|the) +")

SQL-ekvivalenter:

    SELECT ... WHERE title REGEXP '^(an?|the) +'; -- MySQL

    SELECT ... WHERE REGEXP_LIKE(title, '^(an?|the) +', 'i'); -- Oracle

    SELECT ... WHERE title ~* '^(an?|the) +'; -- PostgreSQL

    SELECT ... WHERE title REGEXP '(?i)^(an?|the) +'; -- SQLite

### Aggregeringsfunktioner

Django tillhandahåller följande aggregeringsfunktioner i modulen `django.db.models`. För detaljer om hur du använder dessa aggregeringsfunktioner, se ämnesguiden om aggregering. Se `Aggregate`-dokumentationen för att lära dig hur du skapar dina aggregat.

Varning

SQLite kan inte hantera aggregering på datum/tid-fält direkt från start. Detta beror på att det inte finns några inbyggda datum/tid-fält i SQLite och Django emulerar för närvarande dessa funktioner med hjälp av ett textfält. Försök att använda aggregering på datum/tid-fält i SQLite kommer att ge upphov till `NotSupportedError`.

Tomma querysets eller grupper

Aggregeringsfunktioner returnerar `None` när de används med ett tomt `QuerySet` eller en tom grupp. Aggregeringsfunktionen `Sum` returnerar t.ex. `None` istället för `0` om `QuerySet` inte innehåller några poster eller för en tom grupp i ett icke-tomt `QuerySet`. För att returnera ett annat värde istället, definiera argumentet `default`. `Count` är ett undantag från detta beteende; det returnerar `0` om `QuerySet` är tomt eftersom `Count` inte stöder `default` argumentet.

Alla aggregat har följande parametrar gemensamt:

#### `uttryck`

Strängar som refererar till fält i modellen, transformationer av fältet eller frågeuttryck.

#### `utgångsfält`

Ett valfritt argument som representerar modellfältet i returvärdet

Observera

När du kombinerar flera fälttyper kan Django bara bestämma `output_field` om alla fält är av samma typ. I annat fall måste du själv tillhandahålla `output_field`.

#### `filter`

Ett valfritt `Q-objekt` som används för att filtrera de rader som aggregeras.

Se Villkorlig aggregering och Filtrering av anteckningar för exempel på användning.

#### `standard`

Ett valfritt argument som gör det möjligt att ange ett värde som ska användas som standardvärde när frågeuppsättningen (eller grupperingen) inte innehåller några poster.

#### `**extra`

Nyckelord som kan ge extra kontext för den SQL som genereras av aggregatet.

#### `AnyValue`

New in Django 6.0.

class AnyValue(expression, output_field=None, filter=None, default=None, **extra)

  Returns an arbitrary value from the non-null input values.

  - Default alias: `<field>__anyvalue`

  - Typ av retur: samma som input-fältet, eller `output_field` om det anges. Om queryset eller grupperingen är tom returneras `default`.

  Exempel på användning:

      >>> # Get average rating for each year along with a sample headline
      >>> # from that year.
      >>> from django.db.models import AnyValue, Avg, F, Q
      >>> sample_headline = AnyValue("headline")
      >>> Entry.objects.values(
      ...     pub_year=F("pub_date__year"),
      ... ).annotate(
      ...     avg_rating=Avg("rating"),
      ...     sample_headline=sample_headline,
      ... )

      >>> # Get a sample headline from each year with rating greater than 4.5.
      >>> sample_headline = AnyValue(
      ...     "headline",
      ...     filter=Q(rating__gt=4.5),
      ... )
      >>> Entry.objects.values(
      ...     pub_year=F("pub_date__year"),
      ... ).annotate(
      ...     avg_rating=Avg("rating"),
      ...     sample_headline=sample_headline,
      ... )

  Supported on SQLite, MySQL, Oracle, and PostgreSQL 16+.

  MySQL with `ONLY_FULL_GROUP_BY` enabled

  When the `ONLY_FULL_GROUP_BY` SQL mode is enabled on MySQL it may be necessary to use `AnyValue` if an aggregation includes a mix of aggregate and non-aggregate functions. Using `AnyValue` allows the non-aggregate function to be referenced in the select list when database cannot determine that it is functionally dependent on the columns in the group by clause. See the aggregation documentation for more details.

#### `Avg`

class Avg(expression, output_field=None, distinct=False, filter=None, default=None, **extra)

  Returnerar medelvärdet av det angivna uttrycket, som måste vara numeriskt om du inte anger ett annat `output_field`.

  - Standardalias: `<field>__avg`

  - Typ av retur: `float` om indata är `int`, annars samma som indatafältet, eller `output_field` om det anges. Om queryset eller grupperingen är tom returneras `default`.

  distinct

    Valfritt. Om `distinct=True` returnerar `Avg` medelvärdet av unika värden. Detta är SQL-ekvivalenten till `AVG(DISTINCT <field>)`. Standardvärdet är `False`.

#### `Count`

class Count(expression, distinct=False, filter=None, **extra)

  Returnerar antalet objekt som är relaterade med hjälp av det angivna uttrycket. `Count('*')` är likvärdigt med SQL-uttrycket `COUNT(*)`.

  - Standardalias: `<field>__count`

  - Typ av retur: `int`

  distinct

    Valfritt. Om `distinct=True`, kommer räkningen endast att omfatta unika instanser. Detta är SQL-ekvivalenten till `COUNT(DISTINCT <field>)`. Standardvärdet är `False`.

  Observera

  Argumentet `default` stöds inte.

#### `Max`

class Max(expression, output_field=None, filter=None, default=None, **extra)

  Returnerar det maximala värdet för det angivna uttrycket.

  - Standardalias: `<field>__max`

  - Typ av retur: samma som input-fältet, eller `output_field` om det anges. Om queryset eller grupperingen är tom returneras `default`.

#### `Min`

class Min(expression, output_field=None, filter=None, default=None, **extra)

  Returnerar det lägsta värdet för det angivna uttrycket.

  - Standardalias: `<field>__min`

  - Typ av retur: samma som input-fältet, eller `output_field` om det anges. Om queryset eller grupperingen är tom returneras `default`.

#### `StdDev`

class StdDev(expression, output_field=None, sample=False, filter=None, default=None, **extra)

  Returnerar standardavvikelsen för data i det angivna uttrycket.

  - Standardalias: `<field>__stddev`

  - Typ av retur: `float` om indata är `int`, annars samma som indatafältet, eller `output_field` om det anges. Om queryset eller grupperingen är tom returneras `default`.

  sample

    Valfritt. Som standard returnerar `StdDev` populationens standardavvikelse. Men om `sample=True`, kommer returvärdet att vara standardavvikelsen för urvalet.

#### `Summa`

class Sum(expression, output_field=None, distinct=False, filter=None, default=None, **extra)

  Beräknar summan av alla värden för det angivna uttrycket.

  - Standardalias: `<field>__sum`

  - Typ av retur: samma som input-fältet, eller `output_field` om det anges. Om queryset eller grupperingen är tom returneras `default`.

  distinct

    Valfritt. Om `distinct=True` returnerar `Sum` summan av unika värden. Detta är SQL-ekvivalenten till `SUM(DISTINCT <field>)`. Standardvärdet är `False`.

#### `Varians`

class Variance(expression, output_field=None, sample=False, filter=None, default=None, **extra)

  Returnerar variansen för data i det angivna uttrycket.

  - Standardalias: `<field>__variance`

  - Typ av retur: `float` om indata är `int`, annars samma som indatafältet, eller `output_field` om det anges. Om queryset eller grupperingen är tom returneras `default`.

  sample

    Valfritt. Som standard returnerar `Variance` populationsvariansen. Men om `sample=True` kommer returvärdet att vara urvalsvariansen.

#### `StringAgg`

New in Django 6.0.

class StringAgg(expression, delimiter, output_field=None, distinct=False, filter=None, order_by=None, default=None, **extra)

  Returnerar indatavärdena sammankopplade till en sträng, åtskilda av strängen `delimiter` eller `default` om det inte finns några värden.

  - Default alias: `<field>__stringagg`

  - Return type: `string` or `output_field` if supplied. If the queryset or grouping is empty, `default` is returned.

  delimiter

    A `Value` or expression representing the string that should separate each of the values. For example, `Value(",")`.

## Frågerelaterade verktyg

Detta avsnitt innehåller referensmaterial för frågerelaterade verktyg som inte finns dokumenterade någon annanstans.

### objekt av typen `Q()`

class Q

Ett `Q()`-objekt representerar ett SQL-villkor som kan användas i databasrelaterade operationer. Det liknar hur ett `F()`-objekt representerar värdet på ett modellfält eller en annotering. De gör det möjligt att definiera och återanvända villkor. Dessa kan negeras med hjälp av operatorn `~` (`NOT`) och kombineras med hjälp av operatorer som `|` (`OR`), `&` (`AND`) och `^` (`XOR`). Se komplexa-uppslagningar-med-q.

### `Prefetch()`-objekt

class Prefetch(lookup, queryset=None, to_attr=None)

The `Prefetch()` object can be used to control the operation of `prefetch_related()`.

The `lookup` argument describes the relations to follow and works the same as the string based lookups passed to `prefetch_related()`. For example:

    >>> from django.db.models import Prefetch
    >>> Question.objects.prefetch_related(Prefetch("choice_set")).get().choice_set.all()
    <QuerySet [<Choice: Not much>, <Choice: The sky>, <Choice: Just hacking again>]>
    # This will only execute two queries regardless of the number of Question
    # and Choice objects.
    >>> Question.objects.prefetch_related(Prefetch("choice_set"))
    <QuerySet [<Question: What's up?>]>

The `queryset` argument supplies a base `QuerySet` for the given lookup. This is useful to further filter down the prefetch operation, or to call `select_related()` from the prefetched relation, hence reducing the number of queries even further:

    >>> voted_choices = Choice.objects.filter(votes__gt=0)
    >>> voted_choices
    <QuerySet [<Choice: The sky>]>
    >>> prefetch = Prefetch("choice_set", queryset=voted_choices)
    >>> Question.objects.prefetch_related(prefetch).get().choice_set.all()
    <QuerySet [<Choice: The sky>]>

Argumentet `to_attr` ställer in resultatet av prefetch-operationen till ett anpassat attribut:

    >>> prefetch = Prefetch("choice_set", queryset=voted_choices, to_attr="voted_choices")
    >>> Question.objects.prefetch_related(prefetch).get().voted_choices
    <QuerySet [<Choice: The sky>]>
    >>> Question.objects.prefetch_related(prefetch).get().choice_set.all()
    <QuerySet [<Choice: Not much>, <Choice: The sky>, <Choice: Just hacking again>]>

Observera

Vid användning av `to_attr` lagras det prefetchade resultatet i en lista. Detta kan ge en betydande hastighetsförbättring jämfört med traditionella `prefetch_related`-anrop som lagrar det cachade resultatet i en `QuerySet`-instans.

### ``prefetch_related_objects() ``

prefetch_related_objects(model_instances, *related_lookups)

aprefetch_related_objects(model_instances, *related_lookups)

Asynkron version: `aprefetch_related_objects()`

Förbereder de angivna uppslagningarna på en iterabel med modellinstanser. Detta är användbart i kod som tar emot en lista med modellinstanser i motsats till en `QuerySet`; till exempel när du hämtar modeller från en cache eller instansierar dem manuellt.

Pass an iterable of model instances (must all be of the same class and able to be iterated multiple times) and the lookups or `Prefetch` objects you want to prefetch for. For example:

    >>> from django.db.models import prefetch_related_objects
    >>> restaurants = fetch_top_restaurants_from_cache()  # A list of Restaurants
    >>> prefetch_related_objects(restaurants, "pizzas__toppings")

När du använder flera databaser med `prefetch_related_objects` kommer prefetch-frågan att använda den databas som är associerad med modellinstansen. Detta kan åsidosättas genom att använda en anpassad queryset i en relaterad sökning.

### `FiltreradRelation()` objekt

class FilteredRelation(relation_name, *, condition=Q())
  relation_name

    Namnet på det fält som du vill filtrera relationen på.

  condition

    Ett `Q`-objekt för att styra filtreringen.

`FilteredRelation` is used with `annotate()` to create an `ON` clause when a `JOIN` is performed. It doesn’t act on the default relationship but on the annotation name (`pizzas_vegetarian` in example below).

Till exempel: för att hitta restauranger som har vegetariska pizzor med `'mozzarella` i namnet:

    >>> from django.db.models import FilteredRelation, Q
    >>> Restaurant.objects.annotate(
    ...     pizzas_vegetarian=FilteredRelation(
    ...         "pizzas",
    ...         condition=Q(pizzas__vegetarian=True),
    ...     ),
    ... ).filter(pizzas_vegetarian__name__icontains="mozzarella")

Om det finns ett stort antal pizzor fungerar denna frågeuppsättning bättre än:

    >>> Restaurant.objects.filter(
    ...     pizzas__vegetarian=True,
    ...     pizzas__name__icontains="mozzarella",
    ... )

eftersom filtreringen i `WHERE`-klausulen i den första frågeuppsättningen bara fungerar på vegetariska pizzor.

`FilteredRelation` stöder inte:

- `QuerySet.only()` och `prefetch_related()`.

- En `GenericForeignKey` ärvd från en överordnad modell.