吴裕雄--天生自然Django框架开发笔记--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。

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
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。

返回的字典中：键的名称默认是（属性名称加上__聚合函数名），值是计算出来的聚合值。

如果要自定义返回字典的键的名称，可以起别名：

aggregate(别名 = 聚合函数名("属性名称"))
计算所有图书的平均价格:

实例
from django.db.models import Avg,Max,Min,Count,Sum  #   引入函数
...
res = models.Book.objects.aggregate(Avg("price"))
print(res, type(res))

计算所有图书的数量、最贵价格和最便宜价格:

实例
res=models.Book.objects.aggregate(c=Count("id"),max=Max("price"),min=Min("price"))
print(res,type(res)

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
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)

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)

数据:

在 MySQL 命令行中执行：
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', '关公部', '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', '关公部', '河南'); INSERT INTO `app01_emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`, `dep`, `province`) VALUES ('5', '小龙女', '20', '8000.00', '关公部', '河北'); INSERT INTO `app01_dep` (`id`, `title`) VALUES ('1', '销售部'); 
INSERT INTO `app01_dep` (`id`, `title`) VALUES ('2', '关公部'); 
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');
统计每一个出版社的最便宜的书的价格：

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

统计每一本书的作者个数：

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

统计每一本以"菜"开头的书籍的作者个数：

实例
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：

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

根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet 进行降序排序:

实例
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:

实例
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：

实例
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:

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

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
实例
...
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:

实例
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:

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