Bidang-bidang model khusus PostgreSQL¶

Semua dari bidang ini tersedia dari modul django.contrib.postgres.fields.

Mengindeks bidang-bidang ini¶

Index and Field.db_index both create a B-tree index, which isn't particularly helpful when querying complex data types. Indexes such as GinIndex and GistIndex are better suited, though the index choice is dependent on the queries that you're using. Generally, GiST may be a good choice for the range fields and HStoreField, and GIN may be helpful for ArrayField.

`ArrayField`¶

class ArrayField(base_field, size=None, **options)¶

A field for storing lists of data. Most field types can be used, and you pass another field instance as the base_field. You may also specify a size. ArrayField can be nested to store multi-dimensional arrays.

Jika anda memberikan bidang default, pastikan itu adalah callable seperti list (untuk sebuah nilai kosong) atau sebuah callable yang mengembalikan list (seperti sebuah fungsi). Salah menggunakan default=[] membuat awalan yang berubah-ubah yaitu dibagi diantara semua contoh dari ArrayField.

base_field¶

Ini adalah sebuah argumen diwajibkan.

Specifies the underlying data type and behavior for the array. It should be an instance of a subclass of Field. For example, it could be an IntegerField or a CharField. Most field types are permitted, with the exception of those handling relational data (ForeignKey, OneToOneField and ManyToManyField) and file fields ( FileField and ImageField).

Itu memungkinkan menyarang bidang-bidang larik - anda dapat menentukan sebuah instance dari ArrayField sebagai base_field. Sebagai contoh:

from django.contrib.postgres.fields import ArrayField
from django.db import models

class ChessBoard(models.Model):
    board = ArrayField(
        ArrayField(
            models.CharField(max_length=10, blank=True),
            size=8,
        ),
        size=8,
    )

Perubahan dari nilai-nilai diantara basisdata dan model, pengesahan dari data dan konfigurasi, dan serialisasi adalah semua dilimpahkan ke bidang dasar pokok.

size¶

Ini adalah sebuah argumen pilihan.

Jika dilewatkan, larik akan memiliki ukuran maksimal seperti ditentukan. Ini akan dilewatkan ke basisdata meskipun PostgreSQL saat sekarang tidak melaksanakan batasan.

Catatan

When nesting ArrayField, whether you use the size parameter or not, PostgreSQL requires that the arrays are rectangular:

from django.contrib.postgres.fields import ArrayField
from django.db import models

class Board(models.Model):
    pieces = ArrayField(ArrayField(models.IntegerField()))

# Valid
Board(pieces=[
    [2, 3],
    [2, 1],
])

# Not valid
Board(pieces=[
    [2, 3],
    [2],
])

Jika bentuk-bentuk tidak beraturan, kemudian bidang pokok harus dibuat null dan nilai-nilai ditambah dengan None.

Meminta `ArrayField`¶

Ada sejumlah pencarian penyesuaian dan merubah untuk ArrayField. Kami akan menggunakan model contoh berikut:

from django.contrib.postgres.fields import ArrayField
from django.db import models

class Post(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200)
    tags = ArrayField(models.CharField(max_length=200), blank=True)

    def __str__(self):
        return self.name

`contains`¶

Pencarian contains ditimpa pada ArrayField. Obyek-obyek dikembalikan akan menjadi mereka dimana nilai-nilai dilewatkan adalah himpuna bagian dari data. Itu menggunakan penghubung SQL @>. Sebagai contoh:

>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])
>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])
>>> Post.objects.create(name='Third post', tags=['tutorial', 'django'])

>>> Post.objects.filter(tags__contains=['thoughts'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__contains=['django'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Third post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__contains=['django', 'thoughts'])
<QuerySet [<Post: First post>]>

`contained_by`¶

Ini adalah kebalikan dari pencarian contains - obyek-obyek dikembalikan akan menjadi mereka dimana data adalah himpunan bagian dari nilai-nilai dilewatkan. Itu menggunakan penghubung SQL @. Sebagai contoh:

>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])
>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])
>>> Post.objects.create(name='Third post', tags=['tutorial', 'django'])

>>> Post.objects.filter(tags__contained_by=['thoughts', 'django'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__contained_by=['thoughts', 'django', 'tutorial'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>, <Post: Third post>]>

`overlap`¶

Mengembalikan obyek-obyek dimana data berbagi hasil apapun dengan nilai-nilai dilewatkan. menggunakan penghubung SQL &&. Sebagai contoh:

>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])
>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])
>>> Post.objects.create(name='Third post', tags=['tutorial', 'django'])

>>> Post.objects.filter(tags__overlap=['thoughts'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__overlap=['thoughts', 'tutorial'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>, <Post: Third post>]>

`len`¶

Returns the length of the array. The lookups available afterward are those available for IntegerField. For example:

>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])
>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])

>>> Post.objects.filter(tags__len=1)
<QuerySet [<Post: Second post>]>

Perubahan indeks¶

Indeks merubah indeks menjadi larik. Integer bukan-negatif apapun dapat digunakan. TIdak ada kesalahan jika itu melebihi size dari larik. Pencarian tersedia setelah perubahan adalah itu dari base_field. Sebagai contoh:

>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])
>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])

>>> Post.objects.filter(tags__0='thoughts')
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__1__iexact='Django')
<QuerySet [<Post: First post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__276='javascript')
<QuerySet []>

Catatan

PostgreSQL menggunakan pengindeksan berdasarkan-1 untuk bidang larik ketika menulis SQL mentah. bagaimanapun indeks-indeks ini dan mereka digunakan dalam slices menggunakan pengindeksan berdasarkan-0 untuk tetap dengan Python.

Perubahan potongan¶

Potongan perubahan mengambil potongan dari larik. Apapun dua bukan-negatif integer dapat digunakan, dipisahkan oleh garis bawa tunggal. Pencarian setelah perubahan tidak berubah. Sebagai contoh:

>>> Post.objects.create(name='First post', tags=['thoughts', 'django'])
>>> Post.objects.create(name='Second post', tags=['thoughts'])
>>> Post.objects.create(name='Third post', tags=['django', 'python', 'thoughts'])

>>> Post.objects.filter(tags__0_1=['thoughts'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>

>>> Post.objects.filter(tags__0_2__contains=['thoughts'])
<QuerySet [<Post: First post>, <Post: Second post>]>

Catatan

PostgreSQL menggunakan pengindeksan berdasarkan-1 untuk bidang larik ketika menulis SQL mentah. bagaimanapun potongan-potongan ini dan itu yang digunakan dalam indexes menggunakan pengindeksan berdasarkan-0 untuk tetap dengan Python.

Larik dimensi banyak dengan indeks dan potongan

PostgreSQL mempunyai beberapa perilaku esotorik ketika menggunakan pengindeksan dan pemotongan pada larik banyak dimensi. itu akan selalu bekerja mencapat ke data pokok akhir, tetapi kebanyakan potongan berperilaku aneh pada tingkat basisdata dan tidak dapat didukung dalam logika, gaya tetap oleh Django.

Bidang `CIText`¶

class CIText(**options)¶

Sebuah percampuran untuk membuat bidang-bidang teks kasus-tidak-peka didukung oleh citext type. Baca mengenai the performance considerations sebelum menggunakan itu.

To use citext, use the CITextExtension operation to set up the citext extension in PostgreSQL before the first CreateModel migration operation.

Jika anda sedang menggunakan sebuah ArrayField dari bidang CIText, anda harus menambah 'django.contrib.postgres' dalam INSTALLED_APPS anda, sebaliknya nilai bidang akan muncul sebagai string seperti '{thoughts,django}'.

Beberapa bidang yang menggunakan mixin disediakan:

class CICharField(**options)¶

class CIEmailField(**options)¶

class CITextField(**options)¶

Bidang ini subkelas CharField, EmailField, dan TextField, masing-masing.

max_length tidak akan dipaksa dalam basisdata sejak perilaku citext mirip pada teks text PostgreSQL.

Case-insensitive collations

On PostgreSQL 12+, it's preferable to use non-deterministic collations instead of the citext extension. You can create them using the CreateCollation migration operation. For more details, see Managing collations using migrations and the PostgreSQL documentation about non-deterministic collations.

`HStoreField`¶

class HStoreField(**options)¶

Sebuah bidang untuk menyimpan pasangan nilai-kunci. Jenis data Python adalah sebuah dict. Kunci-kunci harus berupa string, dan nilai-nilai mungkin salah satu string atau null (None dalam Python).

Untuk menggunakan bidang ini, anda akan butuh untuk:

Tambah 'django.contrib.postgres' dalam INSTALLED_APPS anda.
Set up the hstore extension in PostgreSQL.

Anda akan melihat sebuah kesalahan seperti can't adapt type 'dict' jika anda melewati langkah pertama, atau type "hstore" does not exist jika anda melewati kedua.

Catatan

Pada kesempatan itu mungkin berguna untuk membutuhkan atau membatasi kunci-kunci yang sah untuk bidang diberikan. Ini dapat dilakukan menggunakan KeysValidator.

Meminta `HStoreField`¶

Sebagai tambahan pada kemampuan untuk pencarian berdasarkan kunci, ada angka dari pencarian penyesuaian tersedia untuk HStoreField.

Kami akan menggunakan model contoh berikut:

from django.contrib.postgres.fields import HStoreField
from django.db import models

class Dog(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200)
    data = HStoreField()

    def __str__(self):
        return self.name

Kunci pencarian¶

To query based on a given key, you can use that key as the lookup name:

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie'})

>>> Dog.objects.filter(data__breed='collie')
<QuerySet [<Dog: Meg>]>

Anda dapat mengikat pencarian lain setelah pencarian kunci:

>>> Dog.objects.filter(data__breed__contains='l')
<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>

or use F() expressions to annotate a key value. For example:

>>> from django.db.models import F
>>> rufus = Dog.objects.annotate(breed=F("data__breed"))[0]
>>> rufus.breed
'labrador'

Jika kunci yang anda ahrapkan untuk meminta berdasarkan ketidakcocokan dengan nama dari pencarian lain, anda butuh menggunakan pencarian hstorefield.contains lookup sebagai gantinya.

Catatan

Key transforms can also be chained with: contains, icontains, endswith, iendswith, iexact, regex, iregex, startswith, and istartswith lookups.

Peringatan

Sejak string apapun dapat berupa sebuah kunci dalam nilai hstore, pencarian apapun dari pada tersebut didaftar dibawah akan diartikan sebagai sebuah pencarian kunci. Tidak ada kesalahan akan dimunculkan. Ekstra hati-hati untuk menulis kesalahan, dan selalu memeriksa permintaan anda bekerja sesuai maksud anda.

`contains`¶

Pencarian contains ditimpa pada HStoreField. Obyek-obyek yang dikembalikan adalah itu dimana dict dari pasangan nilai-kunci yang diberikan dikandung semua dalam bidang. Itu menggunakan penghubung SQ: A>. Sebagai contoh:

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador', 'owner': 'Bob'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})
>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})

>>> Dog.objects.filter(data__contains={'owner': 'Bob'})
<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>

>>> Dog.objects.filter(data__contains={'breed': 'collie'})
<QuerySet [<Dog: Meg>]>

`contained_by`¶

Ini adalah kebalikan dari pencarian contains - obyek-obyek dikembalikan akan berupa itu dimana pasangan nilai-kunci pada obyek adalah sebuah jimpunan bagian dari itu dalam nilai dilewatkan. Itu menggunakan penghubung SQL <@. Sebagai contoh:

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador', 'owner': 'Bob'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})
>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})

>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})
<QuerySet [<Dog: Meg>, <Dog: Fred>]>

>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={'breed': 'collie'})
<QuerySet [<Dog: Fred>]>

`has_key`¶

Mengembalikan obyek-obyek dimana kunci diberikan adalah dalam data. Menggunakan penghubung SQL ?. Sebagai contoh:

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})

>>> Dog.objects.filter(data__has_key='owner')
<QuerySet [<Dog: Meg>]>

`has_any_keys`¶

Mengembalikan obyek-obyek dimana apapun dari kunci diberikan adalah dalam data. Menggunakan penghubung SQL ?|. Sebagai contoh:

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'owner': 'Bob'})
>>> Dog.objects.create(name='Fred', data={})

>>> Dog.objects.filter(data__has_any_keys=['owner', 'breed'])
<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>

`has_keys`¶

Mengembalikan obyek-obyek dimana semua kunci diberikan dalam data. Menggunakan penghubung SQL ?&. Sebagai contoh:

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})

>>> Dog.objects.filter(data__has_keys=['breed', 'owner'])
<QuerySet [<Dog: Meg>]>

`keys`¶

Mengembalikan obyek-obyek dimana larik dari kunci adalah nilai diberikan. Catat bahwa urutan tidak dijamin untuk menjadi handal, jadi perubahan ini utamanya berguna untuk menggunakan penghubung dengan pencarian pada ArrayField. Menggunakan fungsi SQL akeys(). Sebagai contoh:

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'toy': 'bone'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})

>>> Dog.objects.filter(data__keys__overlap=['breed', 'toy'])
<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>

`values`¶

Returns objects where the array of values is the given value. Note that the order is not guaranteed to be reliable, so this transform is mainly useful for using in conjunction with lookups on ArrayField. Uses the SQL function avals(). For example:

>>> Dog.objects.create(name='Rufus', data={'breed': 'labrador'})
>>> Dog.objects.create(name='Meg', data={'breed': 'collie', 'owner': 'Bob'})

>>> Dog.objects.filter(data__values__contains=['collie'])
<QuerySet [<Dog: Meg>]>

Bidang Jangkauan¶

Ada lima jenis jangkauan bidang, berhubungan ke jenis jangkauan siap-pakai dalam PostgreSQL. Bidang-bidang ini digunakan untuk menyimpan jangkauan dari nilai; sebagai contoh stempel waktu awal dan akhir dari sebuah acara, atau jangkauan dari umur sebuah aktivitas yang cocok.

All of the range fields translate to psycopg2 Range objects in Python, but also accept tuples as input if no bounds information is necessary. The default is lower bound included, upper bound excluded, that is [) (see the PostgreSQL documentation for details about different bounds). The default bounds can be changed for non-discrete range fields (DateTimeRangeField and DecimalRangeField) by using the default_bounds argument.

`IntegerRangeField`¶

class IntegerRangeField(**options)¶

Menyimpan jangkauan integer. Berdasarkan pada IntegerField. Diwakilkan oleh int4range dalam basisdata dan NumericRange dalam Python.

Regardless of the bounds specified when saving the data, PostgreSQL always returns a range in a canonical form that includes the lower bound and excludes the upper bound, that is [).

`BigIntegerRangeField`¶

class BigIntegerRangeField(**options)¶

Menyimpan jangkauan integer besar. Berdasarkan pada BigIntegerField. Diwakilkan oleh int8range dalam basisdata dan NumericRange dalam Python.

Regardless of the bounds specified when saving the data, PostgreSQL always returns a range in a canonical form that includes the lower bound and excludes the upper bound, that is [).

`DecimalRangeField`¶

class DecimalRangeField(default_bounds='[)', **options)¶

Menyimpan jangkauan dari nilai floating point. Berdasarkan pada sebuah DecimalField. Diwakili oleh sebuah numrange dalam basisdata dan sebuah NumericRange di Python.

default_bounds¶: New in Django 4.1.

Optional. The value of bounds for list and tuple inputs. The default is lower bound included, upper bound excluded, that is [) (see the PostgreSQL documentation for details about different bounds). default_bounds is not used for NumericRange inputs.

`DateTimeRangeField`¶

class DateTimeRangeField(default_bounds='[)', **options)¶

Menyimpan jangkauan timestamp. Berdasarkan pada DateTimeField. Diwakilkan oleh tstzrange dalam basisdata dan DateTimeTZRange dan Python.

default_bounds¶: New in Django 4.1.

Optional. The value of bounds for list and tuple inputs. The default is lower bound included, upper bound excluded, that is [) (see the PostgreSQL documentation for details about different bounds). default_bounds is not used for DateTimeTZRange inputs.

`DateRangeField`¶

class DateRangeField(**options)¶

Menyimpan jangkauan date. Berdasarkan pada DateField. Diwakilkan oleh daterange dalam basisdata dan DateRange dalam Python.

Regardless of the bounds specified when saving the data, PostgreSQL always returns a range in a canonical form that includes the lower bound and excludes the upper bound, that is [).

Meminta Jangkauan Bidang¶

Ada sejumlah pencarian penyesuaian dan perubahan untuk bidang jangkauan. Mereka tersedia pada semua bidang-bidang diatas, tetapi kami akan menggunakan model contoh berikut:

from django.contrib.postgres.fields import IntegerRangeField
from django.db import models

class Event(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200)
    ages = IntegerRangeField()
    start = models.DateTimeField()

    def __str__(self):
        return self.name

Kami akan juga menggunakan obyek contoh berikut:

>>> import datetime
>>> from django.utils import timezone
>>> now = timezone.now()
>>> Event.objects.create(name='Soft play', ages=(0, 10), start=now)
>>> Event.objects.create(name='Pub trip', ages=(21, None), start=now - datetime.timedelta(days=1))

dan NumericRange:

>>> from psycopg2.extras import NumericRange

Fungsi-fungsi penahanan¶

Seperti bidang-bidang PostgreSQL lainnya, ada tiga standar penahanan penghubung: contains, contained_by dan overlap, menggunakan penghubung SQL @>, <@, dan && masing-masing.

`contains`¶

>>> Event.objects.filter(ages__contains=NumericRange(4, 5))
<QuerySet [<Event: Soft play>]>

`contained_by`¶

>>> Event.objects.filter(ages__contained_by=NumericRange(0, 15))
<QuerySet [<Event: Soft play>]>

The contained_by lookup is also available on the non-range field types: SmallAutoField, AutoField, BigAutoField, SmallIntegerField, IntegerField, BigIntegerField, DecimalField, FloatField, DateField, and DateTimeField. For example:

>>> from psycopg2.extras import DateTimeTZRange
>>> Event.objects.filter(
...     start__contained_by=DateTimeTZRange(
...         timezone.now() - datetime.timedelta(hours=1),
...         timezone.now() + datetime.timedelta(hours=1),
...     ),
... )
<QuerySet [<Event: Soft play>]>

`overlap`¶

>>> Event.objects.filter(ages__overlap=NumericRange(8, 12))
<QuerySet [<Event: Soft play>]>

Fungsi perbandingan¶

Bidang jangkauan mendukung pencarian standar: lt, gt, lte dan gte. Ini tidak terlalu membantu - mereka membandingkan batasan terendah dahulu dan batasan tertinggi hanya jika dibutuhkan. Ini juga strategi digunakan untuk mengurutkan berdasarkan bidang jangkauan. Itu lebih baik menggunakan penghubung perbandingan jangkauan khusus.

`fully_lt`¶

Jangkauan dikembalikan adalah sangat kurang dari jangkauan dilewatkan. Dengan kata lain, semua titik dalam jangkauan dikembalikan kurang dari semua dalam jangkauan dilewatkan.

>>> Event.objects.filter(ages__fully_lt=NumericRange(11, 15))
<QuerySet [<Event: Soft play>]>

`fully_gt`¶

Jangkauan dikembalikan adalah lebih besar dari jangkauan dilewatkan. Dengan kata lain, semua titik dalam jangkauan dikembalikan lebih besar dari semua dalam jangkauan dilewatkan.

>>> Event.objects.filter(ages__fully_gt=NumericRange(11, 15))
<QuerySet [<Event: Pub trip>]>

`not_lt`¶

Jangkauan dikembalikan tidak mengandung titik apapun kurang dari jangkauan dilewatkan, yaitu batasan terendah dari jangkauan dikembalikan adalah setidaknya batasan terendah dari jangkauan dilewatkan.

>>> Event.objects.filter(ages__not_lt=NumericRange(0, 15))
<QuerySet [<Event: Soft play>, <Event: Pub trip>]>

`not_gt`¶

Jangkauan dikembalikan tidak mengandung titik apapun lebih besar dari jangkauan dilewatkan, yaitu batasan tertinggi dari jangkauan dikembalikan adalah batasan paling tertinggi dari jangkauan dilewatkan.

>>> Event.objects.filter(ages__not_gt=NumericRange(3, 10))
<QuerySet [<Event: Soft play>]>

`adjacent_to`¶

Jangkauan dikembalikan berbagi sebuah batasan dengan jangkauan dilewatkan.

>>> Event.objects.filter(ages__adjacent_to=NumericRange(10, 21))
<QuerySet [<Event: Soft play>, <Event: Pub trip>]>

Meminta menggunakan batasan¶

Range fields support several extra lookups.

`startswith`¶

Obyek-obyek dikembalikan memiliki batasan terendah diberikan. Dapat diikat untuk pencarian sah untuk bidang dasar.

>>> Event.objects.filter(ages__startswith=21)
<QuerySet [<Event: Pub trip>]>

`endswith`¶

Obyek-obyek dikembalikan memiliki batasan tertinggi diberikan. Dapat diikat untuk pencarian sah untuk bidang dasar.

>>> Event.objects.filter(ages__endswith=10)
<QuerySet [<Event: Soft play>]>

`isempty`¶

Obyek-obyek dikembalikan adalah jangkauan kosong. Dapat diikat untuk pencarian sah untuk BooleanField.

>>> Event.objects.filter(ages__isempty=True)
<QuerySet []>

`lower_inc`¶

Returns objects that have inclusive or exclusive lower bounds, depending on the boolean value passed. Can be chained to valid lookups for a BooleanField.

>>> Event.objects.filter(ages__lower_inc=True)
<QuerySet [<Event: Soft play>, <Event: Pub trip>]>

`lower_inf`¶

Returns objects that have unbounded (infinite) or bounded lower bound, depending on the boolean value passed. Can be chained to valid lookups for a BooleanField.

>>> Event.objects.filter(ages__lower_inf=True)
<QuerySet []>

`upper_inc`¶

Returns objects that have inclusive or exclusive upper bounds, depending on the boolean value passed. Can be chained to valid lookups for a BooleanField.

>>> Event.objects.filter(ages__upper_inc=True)
<QuerySet []>

`upper_inf`¶

Returns objects that have unbounded (infinite) or bounded upper bound, depending on the boolean value passed. Can be chained to valid lookups for a BooleanField.

>>> Event.objects.filter(ages__upper_inf=True)
<QuerySet [<Event: Pub trip>]>

Menentukan jenis jangkauan anda sendiri¶

PostgreSQL mengizinkan pengertian dari jenis-jenis jangkauan penyesuaian. Penerapan model Django dan bidang formulir menggunakan kelas-kelas dasar dibawah, dan psycopg2 menyediakan register_range() untuk mengizinkan penggunaan dari jenis-jenis jangkauan penyesuaian.

class RangeField(**options)¶

Kelas dasar untuk bidang jangkauan model.

base_field¶: Kelas bidang model digunakan.

range_type¶: Jenis jangkauan psycopg2 digunakan.

form_field¶: Kelas bidang formulir digunakan. Harus berupa subkelas dari django.contrib.postgres.forms.BaseRangeField.

class django.contrib.postgres.forms.BaseRangeField¶

Kelas dasar untuk formulir bidang jangkauan.

base_field¶: Bidang formulir digunakan.

range_type¶: Jenis jangkauan psycopg2 digunakan.

Range operators¶

class RangeOperators¶

PostgreSQL provides a set of SQL operators that can be used together with the range data types (see the PostgreSQL documentation for the full details of range operators). This class is meant as a convenient method to avoid typos. The operator names overlap with the names of corresponding lookups.

class RangeOperators:
    EQUAL = '='
    NOT_EQUAL = '<>'
    CONTAINS = '@>'
    CONTAINED_BY = '<@'
    OVERLAPS = '&&'
    FULLY_LT = '<<'
    FULLY_GT = '>>'
    NOT_LT = '&>'
    NOT_GT = '&<'
    ADJACENT_TO = '-|-'

Pernyataan RangeBoundary()¶

class RangeBoundary(inclusive_lower=True, inclusive_upper=False)¶

inclusive_lower¶: If True (default), the lower bound is inclusive '[', otherwise it's exclusive '('.

inclusive_upper¶: If False (default), the upper bound is exclusive ')', otherwise it's inclusive ']'.

A RangeBoundary() expression represents the range boundaries. It can be used with a custom range functions that expected boundaries, for example to define ExclusionConstraint. See the PostgreSQL documentation for the full details.

Bidang-bidang model khusus PostgreSQL¶

Mengindeks bidang-bidang ini¶

ArrayField¶

Meminta ArrayField¶

contains¶

contained_by¶

overlap¶

len¶

Perubahan indeks¶

Perubahan potongan¶

Bidang CIText¶

HStoreField¶

Meminta HStoreField¶

Kunci pencarian¶

contains¶

contained_by¶

has_key¶

has_any_keys¶

has_keys¶

keys¶

values¶

Bidang Jangkauan¶

IntegerRangeField¶

BigIntegerRangeField¶

DecimalRangeField¶

DateTimeRangeField¶

DateRangeField¶

Meminta Jangkauan Bidang¶

Fungsi-fungsi penahanan¶

contains¶

contained_by¶

overlap¶

Fungsi perbandingan¶

fully_lt¶

fully_gt¶

not_lt¶

not_gt¶

adjacent_to¶

Meminta menggunakan batasan¶

startswith¶

endswith¶

isempty¶

lower_inc¶

lower_inf¶

upper_inc¶

upper_inf¶

Menentukan jenis jangkauan anda sendiri¶

Range operators¶

Pernyataan RangeBoundary()¶

Additional Information

Support Django!

Contents

Getting help

Download:

`ArrayField`¶

Meminta `ArrayField`¶

`contains`¶

`contained_by`¶

`overlap`¶

`len`¶

Bidang `CIText`¶

`HStoreField`¶

Meminta `HStoreField`¶

`contains`¶

`contained_by`¶

`has_key`¶

`has_any_keys`¶

`has_keys`¶

`keys`¶

`values`¶

`IntegerRangeField`¶

`BigIntegerRangeField`¶

`DecimalRangeField`¶

`DateTimeRangeField`¶

`DateRangeField`¶

`contains`¶

`contained_by`¶

`overlap`¶

`fully_lt`¶

`fully_gt`¶

`not_lt`¶

`not_gt`¶

`adjacent_to`¶

`startswith`¶

`endswith`¶

`isempty`¶

`lower_inc`¶

`lower_inf`¶

`upper_inc`¶

`upper_inf`¶