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Django 模型层之聚合查询与分组查询 老男孩Python培训

    /    2019-05-14

related_name

反向查询时,如果定义了related_name ,则用related_name替换表名,例如:

publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')
# 练习: 查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)
# 反向查询 不再按表名:book,而是related_name:bookList
    queryResult=Publish.objects
              .filter(name="人民出版社")
              .values_list("bookList__title","bookList__price")

聚合查询与分组查询

聚合

aggregate(*args, **kwargs)

# 计算所有图书的平均价格
    >>> from django.db.models import Avg
    >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
    {'price__avg'34.35}

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。如果你想要为聚合值指定一个名称,可以向聚合子句提供它。

>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price'34.35}

如果你希望生成不止一个聚合,你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以,如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值,可以这样查询:

>>> from django.db.models import Avg, Max, Min
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
{'price__avg'34.35'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}

分组

###################################--单表分组查询--#######################################################
查询每一个部门名称以及对应的员工数
emp:
id  name age   salary    dep
  alex  12   2000     销售部
  egon  22   3000     人事部
  wen   22   5000     人事部
sql语句:
select dep,Count(*) from emp group by dep;
ORM:
emp.objects.values("dep").annotate(c=Count("id")
###################################--多表分组查询--###########################

多表分组查询:
查询每一个部门名称以及对应的员工数
emp:
id  name age   salary   dep_id
  alex  12   2000       1
  egon  22   3000       2
  wen   22   5000       2
dep
id   name 
   销售部
   人事部
emp-dep:
id  name age   salary   dep_id   id   name 
  alex  12   2000       1      1    销售部
  egon  22   3000       2      2    人事部
  wen   22   5000       2      2    人事部
sql语句:
select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id
ORM:
dep.objetcs.values("id").annotate(c=Count("emp")).values("name","c")

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)

nnotate()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值(统计方法用聚合函数)。

总结 :跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表,再按单表的思路进行分组查询。 

查询练习

(1) 练习:统计每一个出版社的最便宜的书

publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
for publish_obj in publishList:
    print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)

annotate的返回值是querySet,如果不想遍历对象,可以用上valuelist:

queryResult= Publish.objects
            .annotate(MinPrice=Min("book__price"))
            .values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)
'''
SELECT "app01_publish"."name", MIN("app01_book"."price")  AS "MinPrice" FROM "app01_publish" 
LEFT  JOIN "app01_book" ON ("app01_publish"."nid" = "app01_book"."publish_id"
GROUP BY "app01_publish"."nid""app01_publish"."name""app01_publish"."city""app01_publish"."email" 
'''

(2) 练习:统计每一本书的作者个数

ret=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors__name'))

(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数:

 queryResult=Book.objects
           .filter(title__startswith="Py")
           .annotate(num_authors=Count('authors'))

(4) 统计不止一个作者的图书:

queryResult=Book.objects
          .annotate(num_authors=Count('authors'))
          .filter(num_authors__gt=1)

(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:

Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')

(6) 查询各个作者出的书的总价格:

#   按author表的所有字段 group by
    queryResult=Author.objects
              .annotate(SumPrice=Sum("book__price"))
              .values_list("name","SumPrice")
    print(queryResult)

F查询与Q查询

F查询

在上面所有的例子中,我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较,那该怎么做呢?

Django 提供 F() 来做这样的比较。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。

# 查询评论数大于收藏数的书籍

   from django.db.models import F
   Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))

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模的操作。

# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍
    Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)

修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元:

Book.objects.all().update(price=F("price")+30) 

Q查询

filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果你需要执行更复杂的查询(例如OR 语句),你可以使用Q 对象。

from django.db.models import Q
Q(title__startswith='Py')

Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时,它产生一个新的Q 对象。

bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))

等同于下面的SQL WHERE 子句:

WHERE name ="yuan" OR name ="egon"

你可以组合& 和|  操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q 对象。同时,Q 对象可以使用~ 操作符取反,这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询:

bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")

查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数(关键字参数或Q 对象)都将"AND”在一起。但是,如果出现Q 对象,它必须位于所有关键字参数的前面。例如:

bookList=Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),
                              title__icontains="python"
                             )


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