支持聚合函数的方法:
  提到聚合函数,首先我们要知道的就是这些聚合函数是不能在django中单独使用的,要想在django中使用这些聚合函数,就必须把这些聚合函数放到支持他们的方法内去执行。支持聚合函数的方法有两种,分别是aggregate和annotate,这两种方法执行的原生SQL以及结果都有很大的区别,下面我们以实例操作的方式一一介绍:

  # 示例模型:
  class Author(models.Model):
    """作者模型"""
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()
    email = models.EmailField()

  class Book(models.Model):
    """图书模型"""
    name = models.CharField(max_length=100)
    author = models.ForeignKey('Author',on_delete=models.CASCADE)
    price = models.FloatField()

  class BookOrder(models.Model):
    """图书订单模型"""
    book = models.ForeignKey('Book',on_delete=models.CASCADE)
    sailprice = models.FloatField()
    create_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

  1、aggregate:这个方法时一个QuerySet对象的API,在执行聚合函数的时候,是对QuerySet整个对象的某个属性汇总,在汇总时不会使用该模型的主键进行group by进行分组,得到的是一个结果字典。同时,该方法支持聚合关联表(如使用ForeignKey)中的字段,在聚合连表中字段时,传递该字段的方式与查询连表时传递字段的方式相同,会使用到"__"。示例代码如下:

  from django.db.models import Avg
  from django.db import connection

  1、对当前表中数据进行聚合:

  result = Author.objects.aggregate(avg_age=Avg('age'))

  print(connection.queries)   # 打印执行时所有的查询语句

  2、对连表中数据进行聚合:

  result = Book.objects.aggregate(sum=Sum('bookorder__price'))

  

  2、annotate:这个方法不但可以执行聚合函数,也可以传递F、Q对象为当前QuerySet生成一个新的属性。这个方法一般聚合的是连表中的字段,会为当前QuerySet中的每个对象生成一个独立的摘要,为查询的模型增加一个新的属性,这个属性的值就是使用聚合函数所得到的值,在使用这个聚合函数的时候annotate会使用这个模型的主键进行group by进行分组(注意这里只有在使用聚合函数生成新字段的时候会进行group by,在使用F、Q表达式增添新字段时,并不会使用group by),然后在连表中根据分组的结果进行聚合,这一点正符合为QuerySet中每个对象增加一个独立摘要的事实。使用这个方法执行聚合函数,得到的结果是一个QuerySet对象,结果依然能够调用filter()、order_by()甚至annotate()进行再次聚合,现在我想提取每一本书的平均销售的价格(注意销售价格在BookOrder表中):

  from django.db.models import Avg
  from django.db import connection

  books = Book.objects.annotate(avg=Avg('bookorder__sailprice'))
  for book in books:
  print('%s/%s'%(book.name,book.avg))   # 注意这里的avg属性就是annotate执行聚合函数得到的
  print(connection.queries)

聚合函数:
  在Django中,聚合函数都是在django.db.models模块下的,具体的聚合函数有Avg、Count、Max、Min、Sum,现在我们一一介绍这些函数的作用:

  1、Avg:计算平均值,使用于与数值相关的字段,如果使用aggregate方法来执行这个函数,那么会得到一个字典,默认情况下,字典的键为field__avg,值为执行这个聚合函数所得到的值,示例代码如下:

  # 计算所有作者的平均年龄
  result = Author.objects.aggregate(Avg('age'))
  print(result) # 结果为:{"age__avg": 23.8}

  # 如果想要使用自定义的键,那么可以把aggregate中的未知参数变为关键字参数,该关键字就是得到的键,示例代码如下:
  result = Author.objects.aggregate(avgAge=Avg('age'))
  print(result) # 结果为:{"avgAge": 23.8}

  # 如果使用annotate方法执行这个函数,那么得到的结果就是一个QuerySet对象,只不过这个对象中的每一个都会添加一个属性,这个属性的名称其实和上面的键一样,可以使用默认也可以自定义,使用方法与在aggregate中键名的定义一样,这里就不再赘述:
  books = Book.objects.annotate(avg=Avg('bookorder__sailprice'))
  for book in books:
    print('%s/%s'%(book.name,book.avg)) # 注意这里的avg属性就是annotate执行聚合函数得到的
  print(connection.queries)

  2、Count:计算数量,基本用法与Avg相同,在使用这个聚合函数的时候可以传递一个distinct参数用来去重:
  

  # 计算总共有多少个订单
  result = BookOrder.objects.aggregate(total=Count('id',distanct=True))
  print(result) # 结果为:{"total": 18}

  # 计算每本书的订单量
  books = Book.objects.annotate(total=Count('bookorder__id'))
  for book in books:
  print('%s/%s'%(book.name,book.total))

  3、MaxMin:计算某个字段的最大值和最小值,用法与Avg一样

  4、Sum:计算总和,用法与Avg一样

注:总结一下,其实可以简单的理解使用aggregate时,是对QuerySet整个对象的某个属性汇总聚合,不会使用分组。而使用annotate方法时,是为QuerySet中的每个对象生成一个独立的摘要,一定会使用分组,然后再聚合

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