使用Python的Django模型的话，一般都会用它自带的ORM（Object-relational mapping）模型。这个ORM模型的设计比较简单，学起来不会特别花时间。不过，Django的ORM模型有自己的一套语法，有时候会觉得别扭。这里聊一下我自己的体会。
模型设计
这一部分算处理得比较好的部分。Django的数据模型的建立过程很简单，就是继承django.db.models中的Model类，然后给它增加属性。每一个属性可以对应关系数据库中的一个字段。比如在一个叫myapp的Django App下，创建models.py文件：
from django.db import modelsclass Person(models.Model): name = models.CharField(max_length=10)
通过manage.py的makemigrations和migrate命令，就可以执行数据库的迁移。上面的name属性，就对应了生成的myapp_person表中名为"name"的一列。这里的max_length=10对应了限制条件：
VARCHAR(10)
（在MySQL V4中，代表了10个字节；在MySQL V5中，代表了10个字符。）
除了上面的字符类型，其他常见的字段类型，在Django都有对应的*Field来表达，比如TextField、DateField、DateTimeField、IntegerField、DecimalField。此外，还有一些常见的限制条件，除了上面的max_length，还有default、unique、null、primary_key等等。数字类型的限制条件有max、min、max_digits、decimal_places。这些限制条件都通过参数的形式传给属性。有一些限制条件是Django提供的，并没有数据库层面的对应物，比如blank。
(当blank参数为真时，对应字段可以为留为空白。)
在基本的模型设计上，Django ORM没有留什么坑。
关系
Django中的一对一、多对一、多对多关系可以通过下面方式表达：
from django.db import modelsclass Company(models.Model): name = models.CharField(max_length=10)class Group(models.Model): name = models.CharField(max_length=10)class Person(models.Model): name = models.CharField(max_length=10)class Customer(models.Model): name = models.CharField(max_length=10) person = models.OneToOneField(Person) company = models.ForeignKey(Company, on_delete=models.CASCADE) groups = models.ManyToManyField(Group)
Customer的定义中，用到一对一、多对一、多对多关系。它们分别通过OneToOneField、ForeignKey和ManyToManyField来实现。
需要注意的是，在Django ORM中，只能通过ForeignKey来定义多对一关系，不能显示地定义一对多关系。但你可以使用模型对象的*_set语法来反向调用多对一关系。比如说：
company.customer_set #company是一个Company的实例
就可以根据一对多关系，调到该公司下的所有客户。此外，多对多关系也可以用类似的方式反向调用，比如：
group.customer_set
此外，你还可以在模型中加入related_name参数，从而在反省调用时，改用"*_set"之外的其他名称，比如：
class Customer(models.Model): person = models.OneToOneField(Person) address = models.CharField(max_length=100) company = models.ForeignKey(Company, on_delete=models.CASCADE, related_name="customers")
如果两个模型之间有多个关系时，related_name可以防止*_set重名。
总的来说，上面的解决方案可以实现功能，并不影响使用。但我总是觉得这个解决方案有些丑陋。由于不能显式地表达两个模型之间的关系，模型之间的关系看起来不够明了。特别是读代码时，第一个类定义完全没法提示一对多的关系。我必须要看到了第二个类定义，才能搞明白两个模型之间的关系。真希望有一种显式说明关系的办法，降低读代码时的认知负担。
查询
Django ORM可以通过一些方法来实现。其中的很多方法返回的是Django自定义的QuerySet类的迭代器。Python看到迭代器时会懒惰求值，所以这些方法返回时并不会真正进行数据库操作。这样，多个方法串联操作时，就避免了重复操作数据库。返回QuerySet的常见方法包括：
all()filter()exclude()annotate()order_by()reverse()distinct()...
对于依赖具体数据的操作，QuerySet会求值。比如遍历QuerySet时，就会先执行数据库操作。用len()获得QuerySet长度时，也会造成QuerySet估值。此外QuerySet一些方法，比get()、count()、earlist()、exists()等，都会对QuerySet进行求值。因此，在写程序时，要注意QuerySet求值的时间点，避免重复的数据库操作。
SQL的WHERE条件可以通过参数的形式来传给方法。这些参数一般是"[字段]__[运算符]"的命名方式，比如：
Customer.objects.filter(name__contains="abc")
除了contains，还有in、gt、lt、startswith、date、range等等操作符，能实现的WHERE条件确实够全的了。
不过，这又是一个有点别扭的地方，即通过命名方式来控制查询行为。我看过有的ORM是用lambda的形式来表达WHERE条件，还有的会做一个类似于contains()的方法，都要比Django ORM的方式好看。如果是跨表查询，Django的方式就更丑了：
Customer.objects.filter(company__name__contains="xxx")
无限的双下划线啊……
聚合
Django实现聚合的方式简直是噩梦。貌似ORM对表达GROUP BY很无力，源代码里的注释就认输了：
聚合的aggregate()和annotate()方法可以实现基本的功能，但稍微复杂一点，代码就变得魔幻了：
看到一大串values()、annotate()变来变去，有没有觉得头晕？我觉得这种情况下，可以直接上原始的SQL查询语句了，没必要再自己折腾自己。
F表达式和Q表达式
F表达式指代了一列，对于update操作时引用列的值有用。Q表达式代表了WHERE的一个条件，可以用于多个WHERE条件的连接。这些都是Django ORM用来弥补缺陷的。就拿Q表达式来说。查询方法中跟多个参数的话，相当于多个WHERE条件。这些条件会默认为AND关系。为了表达OR和NOT关系，Django ORM就造了个Q表达式，比如：
filter(Q(name__contains="abc")|Q(name__startswith("xxx")))为了弥补缺陷，Django ORM又增加了一种语法风格。于是，学习路上又多了一个坑……
总结
总的来说，Django ORM在实现基础的数据库操作方面没问题。但如果需要构建复杂的SQL语句，与其在Django ORM里绕来绕去，还不如直接用原始的SQL语句。这个是我最强烈的一个感受。当然，Django ORM还是可用的工具。我写这篇文章的目的，是提醒大家不要误把糟糕的设计当做精巧的语法。