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文档版本： 3.2

PostgreSQL 特有模型字段¶

所有这些字段都可以从 django.contrib.postgres.field 模块中获得。

对这些字段进行索引¶

Index 和 Field.db_index 都创建了一个 B 树索引，在查询复杂的数据类型时并不是特别有用。像 GinIndex 和 GistIndex 这样的索引比较适合，不过索引的选择取决于你使用的查询。一般来说，GiST 可能是 range 字段和 HStoreField 的好选择，而 GIN 可能对 ArrayField 有帮助。

`ArrayField`¶

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

一个用于存储数据列表的字段。大多数字段类型都可以使用，你可以通过另一个字段实例作为 base_field。你也可以指定一个 size。ArrayField 可以嵌套来存储多维数组。

如果你给字段一个 default，确保它是一个可调用对象，比如 list （对于一个空的默认值），或者一个返回一个列表的可调用对象（比如一个函数）。错误地使用 default=[] 会创建一个可变的默认值，这个默认值在 ArrayField 的所有实例之间共享。

base_field¶

这是一个必要的参数。

指定数组的基础数据类型和行为。它应该是 Field 的一个子类的实例。例如，它可以是一个 IntegerField 或一个 CharField。除了那些处理关系型数据的字段（ForeignKey、OneToOneField 和 ManyToManyField）之外，大多数字段类型都是允许的。

可以嵌套数组字段——你可以指定一个 ArrayField 的实例作为 base_field。例如：

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,
    )

数据库和模型之间的值的转换、数据和配置的验证以及序列化都是委托给底层基础字段的。

size¶

这是一个可选的参数。

如果传入，数组将有一个指定的最大大小。这将被传递给数据库，尽管 PostgreSQL 目前并没有强制执行这个限制。

注解

嵌套 ArrayField 时，无论是否使用 size 参数，PostgreSQL 都要求数组为矩形：

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],
])

如果需要不规则的形状，则应将底层字段设为 null，并将值用 None 填充。

查询 `ArrayField`¶

ArrayField 有许多自定义的查找和转换。我们将使用下面的示例模型：

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`¶

contains 查找在 ArrayField 上被覆盖。返回的对象将是那些传入值子集的数据。它使用 SQL 运算符 @>。例如：

>>> 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`¶

这是 contains 查找的反义词——返回的对象将是那些传入值子集的数据。它使用 SQL 运算符 <@`。例如：

>>> 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`¶

返回数据与传递的值共享任何结果的对象。使用 SQL 运算符 &&。例如：

>>> 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`¶

返回数组的长度。之后可用的查找是 IntegerField 的查找。例如：

>>> 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>]>

索引转换¶

索引转换将索引转化为数组。可以使用任何非负的整数。如果超过数组的 size，则不会出错。变换后可用的查找是来自 base_field 的查找。例如：

>>> 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 []>

注解

PostgreSQL 在编写原始 SQL 时，对数组字段使用基于 1 的索引。然而这些索引和 slices 中使用的索引使用基于 0 的索引，以与 Python 保持一致。

切片转换¶

切片转换取数组的一个切片。可以使用任何两个非负的整数，用一个下划线分开。变换后的查找结果不会改变。例如：

>>> 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>]>

注解

PostgreSQL 在编写原始 SQL 时，对数组字段使用基于 1 的索引。然而这些分片和 indexes 中使用的分片使用基于 0 的索引，以与 Python 保持一致。

带索引和切片的多维数组

PostgreSQL 在多维数组上使用索引和切片时，有一些相当神秘的行为。使用索引向下到达最终的底层数据总是可行的，但是大多数其他的切片在数据库层面的行为很奇怪，不能被 Django 以逻辑的、一致的方式支持。

`CIText` 字段¶

class CIText(**options)¶

一个用于创建由 citext 类型支持的不区分大小写的文本字段的混入。在使用它之前，请阅读性能考虑因素。

要使用 citext，在第一次 CreateModel 迁移操作之前，使用 CITextExtension 操作在PostgreSQL 中设置 citext 扩展。

如果你使用的是 ArrayField 的 CIText 字段，你必须在你的 INSTALLED_APPS 中添加 'django.contrib.postgres'，否则字段值会以字符串形式出现，比如 '{thoughts,django}'。

提供了几个使用混入的字段：

class CICharField(**options)¶

class CIEmailField(**options)¶

class CITextField(**options)¶

这些字段分别是 CharField、EmailField 和 TextField 的子类。

max_length 不会在数据库中强制执行，因为 citext 与 PostgreSQL 的 text 类型相似。

不区分大小写的字节序

在 PostgreSQL 12+ 上，最好使用非确定的字节序，而不是 citext 扩展。你可以使用 CreateCollation 迁移操作来创建它们。更多细节，请参阅使用迁移来管理整理和 PostgreSQL 关于`non-deterministic collations`_ 的文档。

`HStoreField`¶

class HStoreField(**options)¶

一个用于存储键值对的字段。使用的 Python 数据类型是 dict。键必须是字符串，值可以是字符串或空值（Python 中的 None）。

要使用该字段，你需要：

在你的 INSTALLED_APPS 中增加 'django.contrib.postgres'。
在 PostgreSQL 中安装 hstore 扩展。

如果你跳过第一步，你会看到一个错误，比如 can't adapt type 'dict'，如果你跳过第二步，你会看到 type "hstore" does not exist。

注解

在某些情况下，可能需要要求或限制对某个字段有效的键。这可以使用 KeysValidator 来完成。

查询 `HStoreField`¶

除了按键查询的功能外，HStoreField 还有一些自定义查询功能。

我们将使用以下示例模型：

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

键查找¶

要根据给定的键进行查询，可以使用该键作为查询名：

>>> 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>]>

你可以在键查询后链式查询：

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

如果你想查询的键与另一个查找的名称冲突，你需要使用 hstorefield.contains 查找来代替。

注解

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

警告

由于任何字符串都可能是 hstore 值中的一个键，因此除了下面列出的以外的任何查询都将被解释为键查询。不会出现任何错误。要格外小心输入错误，并始终检查你的查询是否按照你的意图工作。

`contains`¶

contains 查找在 HStoreField 上被覆盖。返回的对象是那些给定的 dict 的键值对都包含在字段中的对象。它使用 SQL 运算符 @>。例如：

>>> 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`¶

这是 contains 查找的反义词——返回的对象将是那些传入值子集对象上的键值对。它使用 SQL 运算符 <@。例如：

>>> 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`¶

返回数据中给定键所在的对象。使用 SQL 运算符 ?。例如：

>>> 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`¶

返回数据中任意给定键的对象。使用 SQL 运算符 ?|。例如：

>>> 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`¶

返回数据中所有给定键的对象。使用 SQL 运算符 ?&。例如：

>>> 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`¶

返回键数组为给定值的对象。需要注意的是，这个顺序并不能保证可靠，所以这个变换主要是用于与 ArrayField 上的查找结合使用。使用 SQL 函数 akeys()。例如：

>>> 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`¶

返回对象，其中数组的值是给定的值。注意，顺序不保证可靠，所以这个转换主要用于与 ArrayField 上的查询结合使用。使用 SQL 函数 avals()。例如：

>>> 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>]>

`JSONField`¶

class JSONField(encoder=None, **options)¶

一个用于存储 JSON 编码数据的字段。在 Python 中，数据以其 Python 本地格式表示：字典、列表、字符串、数字、布尔值和 None。

encoder¶

一个可选的 JSON 编码类，用于序列化标准 JSON 序列化器不支持的数据类型（datetime、uuid 等）。例如，你可以使用 DjangoJSONEncoder 类或任何其他 json.JSONEncoder 子类。

当从数据库中获取值时，它将以自定义编码器选择的格式（最常见的是字符串），因此你需要采取额外的步骤将值转换回初始数据类型（Model.from_db() 和 Field.from_db_value() 是两个可能的钩子）。你的反序列化可能需要考虑到你无法确定输入类型的事实。例如，你有可能返回一个 datetime，但实际上是一个字符串，而这个字符串恰好与 datetime 的格式相同。

如果你给字段一个 default，确保它是一个可调用对象，比如 dict （对于一个空的默认值），或者一个返回字典的可调用对象（比如一个函数）。错误地使用 default={} 会创建一个可变的默认值，这个默认值在 JSONField 的所有实例之间共享。

注解

PostgreSQL 有两种基于 JSON 的原生数据类型： json 和 jsonb。json 和 jsonb。它们之间的主要区别在于它们的存储方式和查询方式。PostgreSQL 的 json 字段是作为 JSON 的原始字符串表示来存储的，当根据键来查询时，必须同时进行解码。jsonb 字段是基于 JSON 的实际结构存储的，它允许索引。这样做的代价是在写入 jsonb 字段时增加了一点成本。JSONField 使用 jsonb。

3.1 版后已移除: 使用 django.db.models.JSONField 代替。

查询 `JSONField`¶

详见查询 JSONField。

范围字段¶

有五种范围字段类型，对应 PostgreSQL 中内置的范围类型。这些字段用来存储一个范围的值，例如一个事件的开始和结束时间戳，或者一个活动适合的年龄范围。

所有的范围字段都翻译成 Python 中的 psycopg2 范围对象，但如果不需要边界信息，也接受元组作为输入。默认是包含下界，排除上界，也就是 [) （关于不同的边界），请参见 PostgreSQL 文档。

`IntegerRangeField`¶

class IntegerRangeField(**options)¶

存储一个整数范围。基于一个 IntegerField。在数据库中用 int4range 表示，在 Python 中用一个 NumericRange 表示。

无论在保存数据时指定的边界是什么，PostgreSQL 总是以规范的形式返回一个包括下限和排除上限的范围，即 [)。

`BigIntegerRangeField`¶

class BigIntegerRangeField(**options)¶

存储大整数的范围。基于一个 BigIntegerField。在数据库中用 int8range 表示，在 Python 中用一个 NumericRange 表示。

无论在保存数据时指定的边界是什么，PostgreSQL 总是以规范的形式返回一个包括下限和排除上限的范围，即 [)。

`DecimalRangeField`¶

class DecimalRangeField(**options)¶: 存储浮点值的范围。基于 DecimalField。在数据库中用 numrange 表示，在 Python 中用一个 NumericRange 表示。

`DateTimeRangeField`¶

class DateTimeRangeField(**options)¶: 存储一系列的时间戳。基于 DateTimeField。在数据库中用 tstzrange 表示，在 Python 中用一个 DateTimeTZRange 表示。

`DateRangeField`¶

class DateRangeField(**options)¶

存储一系列的日期。基于 DateField。在数据库中用 daterange 表示，在 Python 中用一个 DateRange 表示。

无论在保存数据时指定的边界是什么，PostgreSQL 总是以规范的形式返回一个包括下限和排除上限的范围，即 [)。

查询范围字段¶

对于范围字段，有许多自定义查找和转换。它们适用于所有上述字段，但我们将使用以下示例模型：

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

我们还将使用以下示例对象：

>>> 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))

和 NumericRange：

>>> from psycopg2.extras import NumericRange

包含函数¶

与其他 PostgreSQL 字段一样，有三个标准的包含运算符。contains、contained_by 和 overlap，分别使用 SQL 运算符 @>、<@ 和 &&。

`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>]>

contained_by 也可以在非范围字段类型上进行查询： SmallAutoField、AutoField、BigAutoField、SmallIntegerField、IntegerField、BigIntegerField、DecimalField、FloatField、DateField 和 DateTimeField。例如：

>>> 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>]>

Changed in Django 3.1:

增加了对 SmallAutoField、AutoField、BigAutoField、SmallIntegerField 和 DecimalField 的支持。

`overlap`¶

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

比较函数¶

范围字段支持标准查询：lt、gt、lte 和 gte。这些并没有特别大的帮助——它们先比较下界，然后在必要时才比较上界。这也是用于按范围字段排序的策略。最好是使用特定的范围比较运算符。

`fully_lt`¶

返回的范围严格小于传入的范围。换句话说，返回范围内的所有点都小于传入范围内的所有点。

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

`fully_gt`¶

返回的范围严格大于传入的范围。换句话说，返回范围内的所有点都大于传入范围内的所有点。

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

`not_lt`¶

返回的范围不包含任何小于传入范围的点，即返回范围的下界至少是传入范围的下界。

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

`not_gt`¶

返回的范围不包含任何大于传入范围的点，也就是说，返回的范围的上界最多就是传入范围的上界。

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

`adjacent_to`¶

返回的范围与传入的范围共享一个边界。

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

使用边界进行查询¶

范围字段支持几个额外的查找。

`startswith`¶

返回的对象具有给定的下界。可以链入基础字段的有效查找。

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

`endswith`¶

返回的对象具有给定的上界。可以链入基础字段的有效查找。

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

`isempty`¶

返回的对象是空的范围。可以链到有效的查找 BooleanField。

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

`lower_inc`¶

New in Django 3.1.

根据传递的布尔值，返回具有包含或不包含下界的对象。可以链到有效的查找 BooleanField 的对象。

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

`lower_inf`¶

New in Django 3.1.

根据传递的布尔值，返回具有无界（无限）或仅有下界的对象。可以链到有效的查找 BooleanField。

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

`upper_inc`¶

New in Django 3.1.

根据传递的布尔值，返回具有包含或不包含上界的对象。可以链到有效的查找 BooleanField 的对象。

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

`upper_inf`¶

New in Django 3.1.

根据传递的布尔值，返回具有无界（无限）或仅有上界的对象。可以链到有效的查找 BooleanField。

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

定义自己的范围类型¶

PostgreSQL 允许自定义范围类型的定义。Django 的模型和表单字段实现使用下面的基类，psycopg2 提供了一个 register_range() 来允许使用自定义范围类型。

class RangeField(**options)¶

模型范围字段的基类。

base_field¶: 要使用的模型字段类。

range_type¶: 要使用的 psycopg2 范围类型。

form_field¶: 要使用的表单字段类。应该是 django.contrib.postgres.forms.BaseRangeField 的子类。

class django.contrib.postgres.forms.BaseRangeField¶

表范围字段的基类。

base_field¶: 要使用的表字段。

range_type¶: 要使用的 psycopg2 范围类型。

范围操作¶

class RangeOperators¶

PostgreSQL 提供了一组 SQL 运算符，这些运算符可以和范围数据类型一起使用（参见 `the PostgreSQL documentation for the full details of range operators `_ ）。这个类的目的是作为一种方便的方法，以避免排版错误。运算符名称与相应的查找名称重叠。

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

RangeBoundary() 表达式¶

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

inclusive_lower¶: 如果 True （默认），则下界为包含 '['，否则为不包含 '('。

inclusive_upper¶: 如果 False （默认），则上界为包含 ')'，否则为不包含 ']'。

RangeBoundary() 表达式表示范围边界。它可以与自定义的范围函数一起使用，预期边界，例如定义 ExclusionConstraint。参见 `the PostgreSQL documentation for the full details `_ 。

PostgreSQL 特有数据库约束

PostgreSQL 特有表单字段和部件

文档

PostgreSQL 特有模型字段¶

对这些字段进行索引¶

ArrayField¶

查询 ArrayField¶

contains¶

contained_by¶

overlap¶

len¶

索引转换¶

切片转换¶

CIText 字段¶

HStoreField¶

查询 HStoreField¶

键查找¶

contains¶

contained_by¶

has_key¶

has_any_keys¶

has_keys¶

keys¶

values¶

JSONField¶

查询 JSONField¶

范围字段¶

IntegerRangeField¶

BigIntegerRangeField¶

DecimalRangeField¶

DateTimeRangeField¶

DateRangeField¶

查询范围字段¶

包含函数¶

contains¶

contained_by¶

overlap¶

比较函数¶

fully_lt¶

fully_gt¶

not_lt¶

not_gt¶

adjacent_to¶

使用边界进行查询¶

startswith¶

endswith¶

isempty¶

lower_inc¶

lower_inf¶

upper_inc¶

upper_inf¶

定义自己的范围类型¶

范围操作¶

RangeBoundary() 表达式¶

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`ArrayField`¶

查询 `ArrayField`¶

`contains`¶

`contained_by`¶

`overlap`¶

`len`¶

`CIText` 字段¶

`HStoreField`¶

查询 `HStoreField`¶

`contains`¶

`contained_by`¶

`has_key`¶

`has_any_keys`¶

`has_keys`¶

`keys`¶

`values`¶

`JSONField`¶

查询 `JSONField`¶

`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`¶