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django聚合函数,就必须把这些聚合函数放到支持他们的方法内,这样才能执行。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:这个方法在执行聚合函数的时候,支持聚合连表(如使用ForeignKey)中的字段,使用于类QuerySet对象上,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,例如提取所有作者的平均年龄,示例代码如下:
from django.db.models import Avg
from django.db import connection
result = Author.objects.aggregate(avg_age=Avg(‘age‘))
print(connection.queries) # 打印执行时所有的查询语句
2、annotate:这个函数在执行聚合函数的时候,会为QuerySet中的每个对象生成一个独立的摘要,我们可以看做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,然后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、Max和Min: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
原文地址:https://www.cnblogs.com/limaomao/p/9327740.html