JSONField
本篇的例子以下面这个模型为基础：
from django.db import models
class Dog(models.Model):
name = models.CharField(max_length=200)
data = models.JSONField(null=True)
def __str__(self):
return self.name
保存和查询None值
在使用JSONField时，要注意空值的处理，注意区分SQL NULL和JSON null
保存None值
我们首先创建两个Dog实例
from django.db.models import Value, JSONField
>>> Dog.objects.create(name="Max", data=None) # SQL NULL.
<Dog: Max>
>>> Dog.objects.create(name="Archie", data=Value(None, JSONField())) # JSON null.
<Dog: Archie>
观察两个实例在数据库中的表现，可以发现SQL NULL和JSON null是不一样的。
查询None值
查询时，None值将被解释为JSON null，要查询SQL NULL，需要使用isnull：
>>> Dog.objects.filter(data=None)
<QuerySet [<Dog: Archie>]>
>>> Dog.objects.filter(data=Value(None, JSONField()))
<QuerySet [<Dog: Archie>]>
>>> Dog.objects.filter(data__isnull=True)
<QuerySet [<Dog: Max>]>
>>> Dog.objects.filter(data__isnull=False)
<QuerySet [<Dog: Archie>]>
对比可以发现，data=None在保存时存储为SQL NULL，查询时解释为JSON null
根据键值查找
根据json数据的键进行查找，用__连接，可以多个键连接一起，如果某个值是一个列表，要进行索引，就用整数代表该列表的索引。
例子：
>>> Dog.objects.create(
... name="Rufus",
... data={
... "breed": "labrador",
... "owner": {
... "name": "Bob",
... "other_pets": [
... {
... "name": "Fishy",
... }
... ],
... },
... },
... )
<Dog: Rufus>
>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"breed": "collie", "owner": None})
<Dog: Meg>
# __连接键进行查找
>>> Dog.objects.filter(data__breed="collie")
<QuerySet [<Dog: Meg>]>
# 多个键连接进行查找
>>> Dog.objects.filter(data__owner__name="Bob")
<QuerySet [<Dog: Rufus>]>
# 某个值是一个列表，要进行索引，就用整数代表该列表的索引
>>> Dog.objects.filter(data__owner__other_pets__0__name="Fishy")
<QuerySet [<Dog: Rufus>]>
# 查询缺少的键，使用isnull查找
>>> Dog.objects.create(name="Shep", data={"breed": "collie"})
<Dog: Shep>
>>> Dog.objects.filter(data__owner__isnull=True)
<QuerySet [<Dog: Shep>]>
包含与键查找
contains
contains 查询返回的对象是那些包含给定键值对的顶层字段的对象。
>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={"breed": "labrador", "owner": "Bob"})
<Dog: Rufus>
>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"breed": "collie", "owner": "Bob"})
<Dog: Meg>
>>> Dog.objects.create(name="Fred", data={})
<Dog: Fred>
>>> Dog.objects.filter(data__contains={"owner": "Bob"})
<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>
>>> Dog.objects.filter(data__contains={"breed": "collie"})
<QuerySet [<Dog: Meg>]>
contained_by
这个可以理解为 contains 查询的反向。 要查询的对象满足这样的条件：其该字段对应的数据是传递的值的子集。
>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={"breed": "labrador", "owner": "Bob"})
<Dog: Rufus>
>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"breed": "collie", "owner": "Bob"})
<Dog: Meg>
>>> Dog.objects.create(name="Fred", data={})
<Dog: Fred>
>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={"breed": "collie", "owner": "Bob"})
<QuerySet [<Dog: Meg>, <Dog: Fred>]>
>>> Dog.objects.filter(data__contained_by={"breed": "collie"})
<QuerySet [<Dog: Fred>]>
has_key
返回数据顶层的键中有给定值的对象。
>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={"breed": "labrador"})
<Dog: Rufus>
>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"breed": "collie", "owner": "Bob"})
<Dog: Meg>
>>> Dog.objects.filter(data__has_key="owner")
<QuerySet [<Dog: Meg>]>
has_keys
返回数据顶层的键都包含在给定列表中的对象。
>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={"breed": "labrador"})
<Dog: Rufus>
>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"breed": "collie", "owner": "Bob"})
<Dog: Meg>
>>> Dog.objects.filter(data__has_keys=["breed", "owner"])
<QuerySet [<Dog: Meg>]>
has_any_keys
返回数据顶层的键中有至少1个在给定列表中的对象，比has_keys条件更宽松。
>>> Dog.objects.create(name="Rufus", data={"breed": "labrador"})
<Dog: Rufus>
>>> Dog.objects.create(name="Meg", data={"owner": "Bob"})
<Dog: Meg>
>>> Dog.objects.filter(data__has_any_keys=["owner", "breed"])
<QuerySet [<Dog: Rufus>, <Dog: Meg>]>
