Django 学习之ORM聚合查询分组查询与F查询与Q查询

一．聚合查询和分组查询

1.聚合查询aggregate

关于数据表的数据请见上一篇：Django 学习之ORM多表操作(点我)

aggregate(*args, **kwargs)，只对一个组进行聚合

# (1)计算所有图书的平均价格

from django.db.models import Avg, Sum, Count, Max, Min

avg_price = models.Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))

print(avg_price)

avg_price = models.Book.objects.all().aggregate(avgprice=Avg("price"))

print(avg_price)

# (2)# 计算所有图书的平均价格、最贵价格和最便宜价格

all_price = models.Book.objects.aggregate(Avg("price"), Max("price"), Min("price"))

print(all_price)

aggregate()是QuerySet 的一个终止子句（也就是返回的不再是一个QuerySet集合的时候），意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。键的名称是聚合值的标识符，值是计算出来的聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。如果你想要为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句提供它。

分组查询 :annotate()：为QuerySet中每一个对象都生成一个独立的汇总值。

是对分组完之后的结果进行的聚合。

2.分组查询annotate

在分组查询之前需要添加相关数据才能进行接下来的查询操作

需要有那么一组数据：

表结构：

class Emp(models.Model):

name = models.CharField(max_length=32)

age = models.IntegerField()

salary = models.DecimalField(max_digits=8, decimal_places=2)

dep = models.CharField(max_length=32)

province = models.CharField(max_length=32)

注意：添加了表结构则，迁移命令和更新命令需要重新运行

python manage.py makemigrations # 把models.py的变更记录记录下来

python manage.py migrate # 把变更记录的操作同步到数据库中

使用mysql添加表数据：

INSERT INTO app01_emp (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('1', '令狐冲', '24', '6000.00', '销售部', '河南');

INSERT INTO app01_emp (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('2', '任盈盈', '18', '8000.00', '公关部', '广东');

INSERT INTO app01_emp (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('3', '任我行', '56', '10000.00', '销售部', '广东');

INSERT INTO app01_emp (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('4', '岳灵珊', '19', '6000.00', '公关部', '河南');

INSERT INTO app01_emp (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('5', '小龙女', '20', '8000.00', '公关部', '河北');

(1)简单的单表分组查询操作

# 查询每一个部门名称以及对应的员工数

# sql语句：select dep,count(*) from app01_emp group by dep;

# ORM：

num = models.Emp.objects.values("dep").annotate(Count("pk"))

print(num)

# 查询每一个部门名称以及对应的员工的平均工资

# sql语句： select dep,avg(salary) from app01_emp group by dep;

# orm:

dep_avg_price = models.Emp.objects.values("dep").annotate(Avg("salary"))

print(dep_avg_price)

(2)多表分组查询操作

多表查询需要添加数据

表结构为：

class Emps(models.Model):

name = models.CharField(max_length=32)

age = models.IntegerField()

salary = models.DecimalField(max_digits=8, decimal_places=2)

dep = models.ForeignKey("Dep", on_delete=models.CASCADE)

province = models.CharField(max_length=32)

class Dep(models.Model):

title = models.CharField(max_length=32)

准备数据：

(1)Dep表：

INSERT INTO app01_dep (`id`, `title`) VALUES ('1', '销售部');

INSERT INTO app01_dep (`id`, `title`) VALUES ('2', '公关部');

(2)Emps表：

INSERT INTO app01_emps (`id`, `name`, `age`, `salary`, `province`, `dep_id`) VALUES ('2', '令狐冲', '24', '8000.00', '河南', '1');

INSERT INTO app01_emps (`id`, `name`, `age`, `salary`, `province`, `dep_id`) VALUES ('3', '任盈盈', '18', '9000.00', '广东', '2');

INSERT INTO app01_emps (`id`, `name`, `age`, `salary`, `province`, `dep_id`) VALUES ('4', '任我行', '57', '10000.00', '广东', '1');

INSERT INTO app01_emps (`id`, `name`, `age`, `salary`, `province`, `dep_id`) VALUES ('5', '岳灵珊', '19', '6000.00', '河南', '2');

INSERT INTO app01_emps (`id`, `name`, `age`, `salary`, `province`, `dep_id`) VALUES ('6', '小龙女', '20', '8000.00', '河北', '2');

注意：以下查询使用Emps表，而不是Emp表

# 查询每一个部门名称以及对应的员工数

# sql语句：select dep_id,count(dep_id) from app01_emps inner join

# app01_dep on app01_emps.dep_id = app01_dep.id group by dep_id;

# ORM:

dep_num = models.Emps.objects.values("dep__id").annotate(Count("dep_id"))

print(dep_num)

# 查询每一个部门名称以及对应的员工的平均工资

# sql语句： select app01_dep.title,avg(salary) from app01_emps

# inner join app01_dep on app01_emps.dep_id = app01_dep.id group by dep_id;

# ORM:

dep_avgsly = models.Emps.objects.values("dep__title").annotate(Avg("salary"))

print(dep_avgsly)

3.查询练习

出版社与书的数据为：

# 练习1：统计每一个出版社名字及最便宜的书的价格

# sql语句： select min(price) from app01_book inner join

# app01_publish on app01_book.publish_id = app01_publish.id group by publish_id;

# ORM:

name_minprice = models.Book.objects.values("publish__name").annotate(Min("price"))

print(name_minprice)

# 练习2：统计每一本书的作者个数

# sql语句： select app01_book.id,count(*) from app01_book inner join

# app01_book_authors on app01_book.id = app01_book_authors.book_id group by app01_book.id;

# ORM:

author_num = models.Book.objects.annotate(num=Count('authors__id')).values("title", "num")

print(author_num)

# 练习3：统计每一本以“冲”开头的书籍的作者个数

# sql语句：select app01_book.id,count(*) from app01_book inner join

# app01_book_authors on app01_book.id = app01_book_authors.book_id inner join

# app01_author on app01_book_authors.author_id = app01_author.id

# where app01_book.title LIKE '冲%' group by app01_book.id ;

# ORM:

author_num = models.Book.objects.filter(title__startswith="冲").annotate(num=Count('authors__id')).values("title", "num")

print(author_num)

# 练习4：统计不止一个作者的图书名称

# sql语句：select app01_book.title from app01_book inner join

# app01_book_authors on app01_book.id = app01_book_authors.book_id inner join

# app01_author on app01_book_authors.author_id = app01_author.id

# group by app01_book.id having count(app01_book.title)>1 ;

# ORM:

author_name = models.Book.objects.annotate(num=Count('authors__name')).filter(num__gt=1).values("title")

print(author_name)

# 练习5：根据一本图书作者数量的多少对查询集QuerySet进行排序

# sql语句：select app01_book.id,count(*) as num from app01_book inner join

# app01_book_authors on app01_book.id = app01_book_authors.book_id inner join

# app01_author on app01_book_authors.author_id = app01_author.id

# group by app01_book.id order by num ;

# ORM:

ornum = models.Book.objects.annotate(num=Count('authors__id')).order_by("num").values("title", "num")

print(ornum)

# 练习6：查询各个作者出的书的总价格

# sql语句: select app01_author.name,sum(app01_book.price) from app01_book inner join

# app01_book_authors on app01_book.id = app01_book_authors.book_id inner join

# app01_author on app01_book_authors.author_id = app01_author.id group by app01_author.name ;

# ORM:

sum_price = models.Author.objects.annotate(num=Sum('book__price')).values("name", "num")

print(sum_price)

return HttpResponse("查询成功")

二．F查询与Q查询

1.F查询

在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？

Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。

# 查询工资大于年龄的人

from django.db.models import F, Q

per = models.Emp.objects.filter(salary__gt=F('age'))

print(per)

# 查询工资小于30倍年龄值的人

per = models.Emp.objects.filter(salary__lt=F("age") * 300)

print(per)

修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高100元

models.Book.objects.update(price=F('price') + 100)

Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。

2.Q查询

filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。如果你需要执行更复杂的查询（例如OR 语句），你可以使用Q 对象。

from django.db.models import Q

Q 对象可以使用 & 、 | 和 ~（与或非）操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时，它产生一个新的Q 对象

。

# 查询价格大于300或者名称以九开头的书籍

# sql语句：select title from app01_book where price > 200 or title like "独";

# ORM:

book_title = models.Book.objects.filter(Q(price__gt=200) | Q(title__startswith="独"))

print(book_title)

# 查询价格大于220或者不是2011年12月份的书籍

book_obj = models.Book.objects.filter(Q(price__gt=220) | ~Q(Q(pub_date__year=2011)&Q(pub_date__month=12)))

print(book_obj)

注意：

查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一起。但是，如果出现Q 对象，它必须位于所有关键字参数的前面。