filters.CharFilter的lookup_expr字段的选值

`filters.CharFilter`是Django中用于过滤字符字段的过滤器，它有一个名为`lookup_expr`的字段，用于指定过滤器的查询表达式（lookup expression）。下面是一些常用的`lookup_expr`选值：

- `exact`：精确匹配，默认选值。
- `iexact`：不区分大小写的精确匹配。
- `contains`：包含指定值的记录。
- `icontains`：不区分大小写，包含指定值的记录。
- `startswith`：以指定值开头的记录。
- `istartswith`：不区分大小写，以指定值开头的记录。
- `endswith`：以指定值结尾的记录。
- `iendswith`：不区分大小写，以指定值结尾的记录。
- `regex`：使用正则表达式匹配值。
- `iregex`：不区分大小写，使用正则表达式匹配值。

你可以根据需要选择合适的`lookup_expr`选值来完成你的字符字段过滤操作。希望这些信息对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

相关问题

改正语法：SELECT lv. lookup_type ,cast(lv.lookup_code as bigint) lookup_code ,lv. meaning ,lv. description ,lv. enabled_flag ,lv. start_date_active ,lv. end_date_active ,lv. created_by ,lv. creation_date ,lv. last_update_date ,lv. last_updated_by ,lv. last_update_login FROM gerp.fnd_lookup_values lv WHERE lv.language = userenv('LANG') AND lv.view_application_id = 700 AND lv.security_group_id = 0

该SQL语句语法没有明显错误，但是建议将SELECT语句中的每个字段与FROM语句中的表名、JOIN条件等元素分开写，以提高可读性。同时，也可以考虑将userenv('LANG')替换为Hive中相应的函数，如SESSION_USER等。

改正后的SQL语句如下：

SELECT lv.lookup_type,
       CAST(lv.lookup_code AS BIGINT) AS lookup_code,
       lv.meaning,
       lv.description,
       lv.enabled_flag,
       lv.start_date_active,
       lv.end_date_active,
       lv.created_by,
       lv.creation_date,
       lv.last_update_date,
       lv.last_updated_by,
       lv.last_update_login
FROM gerp.fnd_lookup_values lv
WHERE lv.language = SESSION_USER()
  AND lv.view_application_id = 700
  AND lv.security_group_id = 0;

这样可以更清晰地表达查询逻辑，方便代码维护和阅读。

优化sql：SELECT we.organization_id ,we.wip_entity_id ,case when wl.line_id is null then we.wip_entity_name else '' end wip_entity_name ,we.primary_item_id ,mtt.transaction_type_name ,mmt.transaction_date ,bd.department_code ,mmt.inventory_item_id ,mmt.subinventory_code ,mta.reference_account ,br.resource_code ,lu2.meaning as line_type_name ,mta.base_transaction_value ,mta.cost_element_id ,flv.meaning as cost_element ,wdj.class_code job_type_code ,ml.meaning job_type_name FROM (select * from gerp.mtl_material_transactions where substr(transaction_date,1,7) >= '2023-06' and transaction_source_type_id = 5) mmt inner join gerp.wip_entities we on mmt.organization_id = we.organization_id inner join gerp.mtl_transaction_accounts mta on mta.transaction_source_id = we.wip_entity_id and mta.transaction_id = mmt.transaction_id and mta.transaction_source_type_id = 5 inner join gerp.mtl_transaction_types mtt on mtt.transaction_type_id = mmt.transaction_type_id inner join mfg_lookups lu2 on lu2.lookup_code = mta.accounting_line_type and lu2.lookup_type = 'CST_ACCOUNTING_LINE_TYPE' inner join gerp.mtl_system_items_b msi on msi.inventory_item_id = mmt.inventory_item_id and msi.organization_id = mta.organization_id left join gerp.bom_departments bd on bd.department_id = mmt.department_id left join gerp.bom_resources br on br.resource_id = mta.resource_id left join gerp.wip_lines wl on wl.line_id = mmt.repetitive_line_id left join gerp.wip_discrete_jobs wdj on wdj.wip_entity_id = mta.transaction_source_id left join gerp.fnd_lookup_values_vl flv on cast(mta.cost_element_id as string) = flv.lookup_code and flv.lookup_type = 'CST_COST_CODE_TYPE' left join mfg_lookups ml on ml.lookup_code = wdj.job_type and ml.lookup_type = 'WIP_DISCRETE_JOB' 。其中mmt,we,mta,msi,wdj数据量很大

针对这个SQL语句，可以优化的地方有：

1. 使用JOIN语句时，可以根据数据量大小，将数据量大的表放在后面，这样可以避免在连接时出现性能问题。

2. 使用子查询时，可以在子查询中添加条件筛选，减少返回的数据量。

3. 可以对查询中的日期条件进行优化，例如使用日期范围查询时，可以使用BETWEEN关键字代替大于等于和小于等于的运算符。

4. 可以对大表进行分区或分片，以加快查询速度。

5. 可以对JOIN语句中的字段添加索引，以提高查询效率。

下面是对原SQL语句的优化：

SELECT 
    we.organization_id, 
    we.wip_entity_id, 
    CASE WHEN wl.line_id is null THEN we.wip_entity_name ELSE '' END wip_entity_name,
    we.primary_item_id, 
    mtt.transaction_type_name, 
    mmt.transaction_date, 
    bd.department_code, 
    mmt.inventory_item_id, 
    mmt.subinventory_code, 
    mta.reference_account, 
    br.resource_code, 
    lu2.meaning as line_type_name,
    mta.base_transaction_value, 
    mta.cost_element_id, 
    flv.meaning as cost_element, 
    wdj.class_code job_type_code, 
    ml.meaning job_type_name 
FROM 
    gerp.wip_entities we 
    INNER JOIN (
        SELECT 
            * 
        FROM 
            gerp.mtl_material_transactions 
        WHERE 
            transaction_date BETWEEN '2023-06-01' AND '2023-06-30' 
            AND transaction_source_type_id = 5
    ) mmt ON mmt.organization_id = we.organization_id 
    INNER JOIN gerp.mtl_transaction_accounts mta ON mta.transaction_source_id = we.wip_entity_id 
        AND mta.transaction_id = mmt.transaction_id 
        AND mta.transaction_source_type_id = 5 
    INNER JOIN gerp.mtl_transaction_types mtt ON mtt.transaction_type_id = mmt.transaction_type_id 
    INNER JOIN mfg_lookups lu2 ON lu2.lookup_code = mta.accounting_line_type AND lu2.lookup_type = 'CST_ACCOUNTING_LINE_TYPE' 
    INNER JOIN gerp.mtl_system_items_b msi ON msi.inventory_item_id = mmt.inventory_item_id 
        AND msi.organization_id = mta.organization_id 
    LEFT JOIN gerp.bom_departments bd ON bd.department_id = mmt.department_id 
    LEFT JOIN gerp.bom_resources br ON br.resource_id = mta.resource_id 
    LEFT JOIN gerp.wip_lines wl ON wl.line_id = mmt.repetitive_line_id 
    LEFT JOIN gerp.wip_discrete_jobs wdj ON wdj.wip_entity_id = mta.transaction_source_id 
    LEFT JOIN gerp.fnd_lookup_values_vl flv ON cast(mta.cost_element_id as string) = flv.lookup_code 
        AND flv.lookup_type = 'CST_COST_CODE_TYPE' 
    LEFT JOIN mfg_lookups ml ON ml.lookup_code = wdj.job_type AND ml.lookup_type = 'WIP_DISCRETE_JOB';

在优化后的SQL语句中，将子查询中的日期范围查询放在了WHERE语句中，将数据量较大的表放在了后面，左连接的表也放在了后面。同时，可以根据具体情况对需要添加索引的字段进行索引优化。