Django ORM – 多表实例（聚合与分组查询）

聚合查询（aggregate）

聚合查询函数是对一组值执行计算，并返回单个值。

聚合查询返回值的数据类型是字典。

聚合函数 aggregate() 是 QuerySet 的一个终止子句，生成的一个汇总值，相当于 count()。

使用 aggregate() 后，数据类型就变为字典，不能再使用 QuerySet 数据类型的一些 API 了。

日期数据类型(DateField)可以用 Max 和 Min。

Django 使用聚合查询前要先从 django.db.models 引入 Avg、Max、Min、Count、Sum（首字母大写）。

from django.db.models import Avg,Max,Min,Count,Sum # 引入函数

maxAge = Student.objects.aggregate(Max('s_age'))

minAge = Studen.objects.aggregate(Min('s_age'))

sumAge = Studen.objects.aggregate(Sum('s_age'))

avgAge = Studen.objects.aggregate(Avg('s_age'))

countAge = Studen.objects.aggregate(Count('s_age'))

分组查询（annotate）

分组查询一般会用到聚合函数，所以使用前要先从 django.db.models 引入 Avg,Max,Min,Count,Sum（首字母大写）。

from django.db.models import Avg,Max,Min,Count,Sum # 引入函数

返回值：

分组后，用 values 取值，则返回值是 QuerySet 数据类型里面为一个个字典；
分组后，用 values_list 取值，则返回值是 QuerySet 数据类型里面为一个个元组。

MySQL 中的 limit 相当于 ORM 中的 QuerySet 数据类型的切片。

注意：

annotate 里面放聚合函数。

values 或者 values_list 放在 annotate 前面：values 或者 values_list 是声明以什么字段分组，annotate 执行分组。
values 或者 values_list 放在annotate后面： annotate 表示直接以当前表的pk执行分组，values 或者 values_list 表示查询哪些字段，并且要将 annotate 里的聚合函数起别名，在 values 或者 values_list 里写其别名。

准备数据和创建模型：models.py

数据：在 MySQL 命令行中执行：

统计每一个出版社的最便宜的书的价格：

values 或者 values_list 放在 annotate 前面：values 或者 values_list 是声明以什么字段分组，annotate 执行分组。

res = models.Publish.objects.values("name").annotate(in_price = Min("book__price"))
print(res)

命令行中可以看到以下输出：

<QuerySet [{'name': '菜鸟出版社', 'in_price': Decimal('100.00')}, {'name': '明教出版社', 'in_price': Decimal('300.00')}]>

统计每一本书的作者个数：

values 或者 values_list 放在annotate后面： annotate 表示直接以当前表的pk执行分组，values 或者 values_list 表示查询哪些字段， 并且要将 annotate 里的聚合函数起别名，在 values 或者 values_list 里写其别名。

res = models.Book.objects.annotate(c = Count("authors__name")).values("title","c")
print(res)

命令行中可以看到以下输出：

<QuerySet [{'title': '菜鸟教程', 'c': 1}, {'title': '吸星大法', 'c': 1}, {'title': '冲灵剑法', 'c': 1}]>

统计每一本以"菜"开头的书籍的作者个数：

res = models.Book.objects.filter(title__startswith="菜").annotate(c = Count("authors__name")).values("title","c")
print(res)

统计不止一个作者的图书名称：

res = models.Book.objects.annotate(c = Count("authors__name")).filter(c__gt=0).values("title","c")
print(res)

命令行中可以看到以下输出：

<QuerySet [{'title': '菜鸟教程', 'c': 1}, {'title': '吸星大法', 'c': 1}, {'title': '冲灵剑法', 'c': 1}]>

根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet 进行降序排序:

res = models.Book.objects.annotate(c = Count("authors__name")).order_by("-c").values("title","c")
print(res)

查询各个作者出的书的总价格:

res = models.Author.objects.annotate(all = Sum("book__price")).values("name","all")
print(res)

F() 查询

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。

之前构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较，如果想要对两个字段的值做比较，就需要用到 F()。

使用前要先从 django.db.models 引入 F:

from django.db.models import F

用法：

F("字段名称")

F 动态获取对象字段的值，可以进行运算。

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余的操作。

修改操作（update）也可以使用 F() 函数。

查询工资大于年龄的人：

from django.db.models import F
...
book=models.Emp.objects.filter(salary__gt=F("age")).values("name","age")
...

将每一本书的价格提高100元:

res = models.Book.objects.update(price=F("price")+100)
print(res)

from django.db.models import F

Studen.objects.filter(pk__gte=F('s_age')) # 查询学生中主键大于年龄的学生

Studen.objects.filter(pk__gt=F('s_age')+20) # 查询学生中主键大于年龄加20的学生

Q() 查询

使用前要先从 django.db.models 引入 Q:

from django.db.models import Q

用法：

Q(条件判断)

例如：Q(title__startswith="菜")

之前构造的过滤器里的多个条件的关系都是 and，如果需要执行更复杂的查询（例如 or 语句），就可以使用 Q 。

Q 对象可以使用 & | ~ （与或非）操作符进行组合。

优先级从高到低：~ & |。

可以混合使用 Q 对象和关键字参数，Q 对象和关键字参数是用"and"拼在一起的（即将逗号看成 and ），但是 Q 对象必须位于所有关键字参数的前面。

查询价格大于 350 或者名称以菜开头的书籍的名称和价格。

from django.db.models import Q

...
res=models.Book.objects.filter(Q(price__gt=350)|Q(title__startswith="菜")).values("title","price")
print(res)
...

查询以"菜"结尾或者不是 2010 年 10 月份的书籍:

res = models.Book.objects.filter(Q(title__endswith="菜") | ~Q(Q(pub_date__year=2010) & Q(pub_date__month=10)))
print(res)

查询出版日期是 2004 或者 1999 年，并且书名中包含有"菜"的书籍。

Q 对象和关键字混合使用，Q 对象要在所有关键字的前面:

res = models.Book.objects.filter(Q(pub_date__year=2004) | Q(pub_date__year=1999), title__contains="菜")
print(res)