Django model 层之聚合查询总结
实践环境
Python版本：python-3.4.0.amd64
下载地址：https://www.python.org/downloads/release/python-340/
Win7 64位
Django 1.11.4
下载地址：https://www.djangoproject.com/download/
聚合查询
MySQL数据库为例,假设项目目录结构如下：
mysite/
myapp/
__init__.py
admin.py
apps.py
migrations/
__init__.py
models.py
tests.py
views.py
manage.py
mysite/
__init__.py
settings.py
urls.py
wsgi.py
models.py内容如下：
from django.db import models
# Create your models here.
class Person(models.Model):
first_name = models.CharField(max_length=30)
last_name = models.CharField(max_length=30)
class Book(models.Model):
book_name = models.CharField(max_length=30)
borrower = models.ForeignKey(Person, to_field='id', on_delete=models.CASCADE)
class Store(models.Model):
id = models.AutoField(primary_key=True)
name = models.CharField(max_length=50)
last_update = models.DateField(auto_now=True)
class Production_addr(models.Model):
addr = models.CharField(max_length=50)
distance = models.IntegerField()
class Fruit(models.Model):
store = models.ManyToManyField(Store)
production_addr = models.ForeignKey(Production_addr, to_field='id', on_delete=models.CASCADE)
name = models.CharField(max_length=100)
onsale_date = models.DateField()
price = models.IntegerField()
class Taste(models.Model):
taste = models.CharField(max_length=50)
fruit=models.ManyToManyField(Fruit)
class News(models.Model):
title = models.CharField(max_length=20)
n_comments = models.IntegerField()
n_pingbacks = models.IntegerField()
rank = models.IntegerField()
class Blog(Book):
author = models.CharField(max_length=50)
针对整个QuerySet生成聚合
例：查询myapp_news表中，rank值大于26的记录，其n_comments平均值
>>> from myapp.models import News
>>> from django.db.models import Avg
>>> News.objects.filter(rank__gt=26).aggregate(Avg('n_comments'))
{'n_comments__avg': 17.0}
如果是针对所有记录求均值，我们可以这样
>>> News.objects.all().aggregate(Avg('n_comments'))
{'n_comments__avg': 23.0}
也可以去掉all()
>>> News.objects.aggregate(Avg('n_comments'))
{'n_comments__avg': 23.0}
返回结果说明 {'聚合结果值标识':'聚合结果值'}
自定义聚合结果标识
>>> News.objects.all().aggregate(average_price = Avg('n_comments'))
{'average_price': 23.0}
>>> from django.db.models import Avg, Max, Min
>>> News.objects.aggregate(Avg('n_comments'), Max('n_comments'), Min('n_comments'))
{'n_comments__max': 35, 'n_comments__min': 14, 'n_comments__avg': 23.0}
针对整个QuerySet的每项生成聚合
可以理解为mysql中的分组统计，Model.objects.annotate(……) ，不过不一样的是，这里没有指定分组字段，是按每个model对象分组。
例子：Fruit和Store model存在多对多关系。现在需要查询，myapp_fruit表中某条记录(可以理解为每类水果)，有多少家商店在出（myapp_store表中每条记录对应一个商店）
>>> from myapp.models import Fruit, Production_addr, Store, Taste
>>> from django.db.models import Count
>>> q = Fruit.objects.annotate(Count('store'))
>>> q[0]
<Fruit: Fruit object>
>>> q[0].store__count
1
>>> q[1].store__count
3
>>> q[2].store__count
1
默认的，annotation标识由aggregate函数及被聚合field而来(例中为store__count)，类似aggregate, 可以自定义annotation标识
>>> q = Fruit.objects.annotate(store_num = Count('store'))
>>> q[0].store_num
1
>>>
和aggregate不同的是,annotate()语句输出结果为QuerySet,支持其它QuerySet操作，包括filter(),order_by()，甚至是再次调用annotate()
>>> q = Fruit.objects.annotate(store_num = Count('store')).filter(id__gt=3)
>>> q[0]
<Fruit: Fruit object>
>>> q[0].store_num
3
混用多个聚合函数
使用annotate()函数，混用多个聚合函数，会返回错误的结果，因为实现使用的是join查询，而非子查询。针对count聚合函数，可以使用distinct=True参数避免这个问题
例子：检索myapp_fruit表中第一个条记录，查询出售该类水果的商店数及该类水果的口味总数。
>>> fruit = Fruit.objects.first()
>>> fruit.store.count()
2
>>> fruit.taste_set.count()
3
>>> from django.db.models import Count
>>> q = Fruit.objects.annotate(Count('store'), Count('taste'))
>>> q[0].store__count
6
>>> q[0].taste__count
6
解决方法：
>>> q = Fruit.objects.annotate(Count('store', distinct=True), Count('taste', distinct=True))
>>> q[0].taste__count
3
>>> q[0].store__count
2
>>>
联合查询与聚合
有时候，需要获取和当前正在查询模块关联的另一个模块的相关聚合值，这个时候，可在聚合函数中，指定字段使用双下划线方式，关联相关模块进行join查询
例子：检索myapp_store表,查询每个商店正在出售水果种类中，最高价和最低价。
>>> q = Store.objects.annotate(min_price=Min('fruit__price'), max_price=Max('fruit__price'))
>>> for item in q:
... print(item.min_price, item.max_price)
...
10 20
19 20
None None
None None
None None
None None
联合查询的深度取决于你的查询要求。
例子：检索myapp_store表,查询每个商店正在出售水果种类中，产地最远是多远。
>>> from django.db.models import Min, Max
>>> q = Store.objects.annotate(max_distance=
Min('fruit__production_addr__distance'))
>>> for item in q:
... print(item.name, item.max_distance)
...
aimi 40
ximi 20
xima None
masu None
gami None
gama None
反向关联查询
例：查询每个产地的水果种类数量（myapp_production_addr.id是myapp_fruit表的外键）
>>> q = Production_addr.objects.annotate(cnt=Count('fruit'))
>>> for item in q:
... print(item.addr, item.cnt)
...
changting 1
shanghang 1
longyan 1
例，检索所有产地产出的水果种类，最小价格
>>> q = Production_addr.objects.aggregate(min_price=Min('fruit__price'))
>>> print(q)
{'min_price': 10}
对比(分组统计)：
>>> q = Production_addr.objects.annotate(min_price=Min('fruit__price'))
>>> for item in q:
... print(item.addr, item.min_price)
...
changting 20
shanghang 16
longyan 10
不仅仅是针对外键，针对多对多关系也可以
>>> from django.db.models import Avg
>>> q = Taste.objects.annotate(avg_price=Avg('fruit__price'))
>>> for item in q:
... print(item.taste, item.avg_price)
...
sour 20.0
sweet 20.0
bitter 20.0
聚合及其它QuerySet语句
filter()和exclude()
例子:统计myapp_fruit表中banana除外的水果种类的最小价
>>> Fruit.objects.exclude(name='banana').aggregate(Min('price'))
{'price__min': 16}
filter也支持类似用法
Filtering on annotations
例子：检索myapp_store表,查询每个商店正在出售水果种类中最低价，过滤最低价小于等于10的。
>>> Store.objects.annotate(min_price=Min('fruit__price')).filter(min_price__gt=10)
说明：先执行annotate,得到结果集，然后执行filter语句，得出结果。
注意：annotations和filter()、exclude()语句是有先后顺序之分的，后一步的处理依赖前一步的结果，顺序不一样，结果可能也会也不一样。
order_by（）
例子：检索myapp_store表,查询每个商店正在出售水果种类中最低价，并按最低价升许排序。
>>> Store.objects.annotate(min_price=Min('fruit__price')).order_by('min_price')
<QuerySet [<Store: Store object>, <Store: Store object>, <Store: Store object>,<Store: Store object>, <Store: Store object>, <Store: Store object>]>
values()
values()结合annotate的使用
例子：检索myapp_store表，按商店名称分组查询商店正在出售水果种类中最低价
>>> Store.objects.values('name').annotate(min_price=Min('fruit__price'))
<QuerySet [{'min_price': 10, 'name': 'aimi'}, {'min_price': 19, 'name': 'ximi'}, {'min_price': None, 'name': 'xima'}, {'min_price': None, 'name': 'masu'}, {'min_price': None, 'name': 'gami'}, {'min_price': None, 'name': 'gama'}]>
>>>
可以理解为mysql中的分组统计，values('filed')中指定filed即为分组统计字段
注意：类似filter()，values和annotate也有先后顺序之分。
annotate和aggregate配合使用
例：
>>> Store.objects.values('name').annotate(min_price=Min('fruit__price')).aggregate(Avg('min_price'))
{'min_price__avg': 14.5}
说明，链式处理
其它例子
参考链接：https://www.cnblogs.com/YingLai/p/6601243.html
from django.db.models import Count, Avg, Max, Min, Sum
v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id'))
# SELECT u_id, COUNT(ui) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id
v= models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id')).filter(uid__gt=1)
# SELECT u_id, COUNT(ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1
v = models.UserInfo.objects.values('u_id').annotate(uid=Count('u_id',distinct=True)).filter(uid__gt=1)
# SELECT u_id, COUNT( DISTINCT ui_id) AS `uid` FROM UserInfo GROUP BY u_id having count(u_id) > 1
更多详情，参考链接：
https://docs.djangoproject.com/en/1.11/topics/db/aggregation/#
