1 聚合和分组 聚合:对一些数据进行整理分析 进而得到结果(mysql中的聚合函数) 1aggregate(*args,**kwargs) : 通过对QuerySet进行计算 ,返回一个聚合值的字典.其中每一个参数都指定一个包含在字典中的返回值.即在查询集上生成聚合 from django.db.models import Avg,Min,Sum,Max # 从整个查询集生成统计值.比如,你想要计算所有在售书籍的平均价钱.django的查询语法提供了一种方式描述所有图书的集合 Book.obje…

聚合函数 取名: field + __ + 聚合函数名字 ,如:price__avg:可传关键字参数修改名字:avg=Avg("price"): aggregate:不会返回一个 QuerySet 对象,而是返回一个字典,key为聚合函数的名字,value为聚合函数执行结果: annotate:返回一个 QuerySet 对象: 相同点: 都可执行聚合函数:可在任何的‘QuerySet’对象上调用,因此只要返回了‘QuerySet’对象,即可进行链式调用,如 index5 中获取年度销…

目录 一.聚合函数 1. 基础语法 2. Max Min Sum Avg Count用法 (1) Max()/Min() (2)Avg() (3)Count() (4)聚合函数联用 二.分组查询 1. 分组查询实例 三.F与Q查询 1. F查询实例 2. Q查询实例 四.orm字段及其参数 1. 常见的orm字段 2. 自定义字段 3. 外键字段 4. 字段中的常用属性 五.orm中的事务操作 1. 开启/关闭事务 一.聚合函数 聚合函数单独使用意义不大,一般与分组联用 没有分组其实默认整体就是…

聚合 aggregate()是QuerySet 的一个终止子句,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. 用到的内置函数: from app01 import models from django.db.models import Max, Min, Sum, Avg, Count ret = models.Book.objects.aggregate(max=Max('price')) # {…

-- 数据的准备 -- 创建一个数据库 create database python_test charset=utf8; -- 使用一个数据库 use python_test; -- 显示使用的当前数据是哪个? select database(); -- 创建一个数据表 -- students表 create table students( id int unsigned primary key auto_increment not null, name ) default '', age ,…

一.分组和聚合查询 1.aggregate(*args,**kwargs)  聚合函数 通过对QuerySet进行计算,返回一个聚合值的字典.aggregate()中每一个参数都指定一个包含在字典中的返回值.即在查询集上生成聚合. from django.db.models import Avg,Sum,Max,Min #求书籍的平均价 ret=models.Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) #{'price__avg': 145.230769…

Django框架08 /聚合查询.分组.F/Q查询.原生sql相关 目录 Django框架08 /聚合查询.分组.F/Q查询.原生sql相关 1. 聚合查询 2. 分组 3. F查询和Q查询 4. orm执行原生sql 5. 展示orm转换成原生sql语句 6. 设置 sql_mode 7. orm查询示例 1. 聚合查询 aggregate(*args, **kwargs) aggregate()是QuerySet 的一个终止子句,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…

一:聚合,分组查询 二:F, Q查询…

目录 一.orm补充查询 聚合查询 1-1 分组查询 1-2 F与Q查询 1-3 二. 字段及其参数 常用字段 AutoField IntegerField CharField DateField DateTimeField 字段集合 字段参数 null unique db_index default DateField和DateTimeField auto_now_add auto_now 关系字段 to to_field on_delete db_constraint 一.orm补充查询 聚…

随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加.这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力.扩展性和成本效率.NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言.这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储.键值结构存储.图结构.对象数据库等等. 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开源的文档数据库系统,开发语言为C…