在当今根据需求而不断调整而成的应用程序中，通常不仅需要能依常规的字段，如字母顺序或创建日期，来对项目进行排序，还需要按其他某种动态数据对项目进行排序。Djngo聚合就能满足这些要求。
以下面的Model为例
from django.db import models class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) age = models.IntegerField() class Publisher(models.Model): name = models.CharField(max_length=300) num_awards = models.IntegerField() class Book(models.Model): name = models.CharField(max_length=300) pages = models.IntegerField() price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2) rating = models.FloatField() authors = models.ManyToManyField(Author) publisher = models.ForeignKey(Publisher) pubdate = models.DateField() class Store(models.Model): name = models.CharField(max_length=300) books = models.ManyToManyField(Book) registered_users = models.PositiveIntegerField()
快速了解
# books总数量.
> Book.objects.count()
2452
# Total number of books with publisher=BaloneyPress
> Book.objects.filter(publisher__name='BaloneyPress').count()
73
# books的平均price.
> from django.db.models import Avg
> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}
# books的最大price.
> from django.db.models import Max
> Book.objects.all().aggregate(Max('price'))
{'price__max': Decimal('81.20')}
# All the following queries involve traversing the Book<->Publisher
# many-to-many relationship backward
# 为每个publisher添加个num_books属性，即每个pulisher出版的book的数量.
> from django.db.models import Count
> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book'))
> pubs
[<Publisher BaloneyPress>, <Publisher SalamiPress>, ...]
> pubs[0].num_books
73
# 根据num_book属性排序.
> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book')).order_by('-num_books')[:5]
> pubs[0].num_books
1323
聚合生成Generating aggregates over a QuerySet
Django有两种方法来生成聚合。第一种方法是为整个QuerySet生成聚合值，例如为全部的books生成price的平均值：
> from django.db.models import Avg
> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}
可以简略为：
> Book.objects.aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}
函数aggregate()的参数是一系列聚合函数aggregate functions:
Avg
返回平均值
Count
class Count(field, distinct=False)
返回计数。当参数distinct=True时，返回unique的对象数目。
Max
返回最大值
Min
返回最小值.
StdDev
class StdDev(field, sample=False)
返回标准偏差
有一个参数sample
默认情况下sample=False，返回总体标准偏差，如果sample=True，返回样本标准偏差。
Sum
返回总值
Variance
class Variance(field, sample=False)
返回方差
有一个参数sample，默认返回总体方差，sample设为True时返回样本方差。
aggregate()方法被调用时，返回一个键值对字典，可以指定key的名字：
> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 34.35}
如果你想生成多个聚合，你只需要添加另一个参数。所以，如果我们还想知道所有书的最高和最低的价格：
> 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')}
为查询集的每个对象生成聚合值Generating aggregates for each item in a QuerySet
这是生成聚合值的第二种方法。比如你要检索每本书有多少个作者。book和author是manytomany的关系，我们可以为每本书总结出这种关系。
每个对象的总结可以用方法annotate()生成：
# 建立一个annotate QuerySet
> from django.db.models import Count
> q = Book.objects.annotate(Count('authors'))
# 第一个对象
> q[0]
<Book: The Definitive Guide to Django>
> q[0].authors__count
2
# 第二个对象
> q[1]
<Book: Practical Django Projects>
> q[1].authors__count
1
也可以指定生成属性的名字：
> q = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors'))
> q[0].num_authors
2
> q[1].num_authors
1
和aggregate()不同，annotate()的输出是一个QuerySet。
联合聚合Joins and aggregates
目前为止，我们聚合查询的field都属于我们要查询的Model，我们也可以用其它Model的field来进行聚合查询，例如：
> from django.db.models import Max, Min
> Store.objects.annotate(min_price=Min('books__price'), max_price=Max('books__price'))
这样就可以查询每个Store里面books的价格范围
联合链的深度可以随心所欲：
> Store.objects.aggregate(youngest_age=Min('books__authors__age'))
反向关系Following relationships backwards
通过book反向查询publisher：
> from django.db.models import Count, Min, Sum, Avg
> Publisher.objects.annotate(Count('book'))
返回的QuerySet的每个publisher都会带一个属性book_count。
查询出版最久的书的出版日期：
> Publisher.objects.aggregate(oldest_pubdate=Min('book__pubdate'))
查询每个作者写的书的总页数：
> Author.objects.annotate(total_pages=Sum('book__pages'))
查询所有作者写的书的平均rating：
> Author.objects.aggregate(average_rating=Avg('book__rating'))
聚合和其它查询集操作Aggregations and other QuerySet clauses
filter() and exclude()
聚合可以和filter和exclude一起使用：
> from django.db.models import Count, Avg
> Book.objects.filter(name__startswith="Django").annotate(num_authors=Count('authors'))
> Book.objects.filter(name__startswith="Django").aggregate(Avg('price'))
可以根据聚合值进行筛选：
> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).filter(num_authors__gt=1)
编写一个包含annotate()和filter()从句的复杂查询时，要特别注意作用于QuerySet的从句的顺序顺序的不同，产生的意义也不同：
> Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book')).filter(book__rating__gt=3.0)
> Publisher.objects.filter(book__rating__gt=3.0).annotate(num_books=Count('book'))
两个查询都返回了至少出版了一本好书(评分大于3分)的出版商的列表。但是第一个查询的注解包含其该出版商发行的所有图书的总数；而第二个查询的注解只包含出版过好书的出版商的所发行的好书(评分大于3分)总数。在第一个查询中，注解在过滤器之前，所以过滤器对注解没有影响。
在第二个查询中，过滤器在注解之前，所以，在计算注解值时，过滤器就限制了参与运算的对象的范围
order_by()
可以根据聚合值进行排序：
> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
values()
通常，注解annotate是添加到每一个对象上的，一个执行了注解操作的查询集 QuerySet 所返回的结果中，每个对象都添加了一个注解值。但是，如果使用了values()从句，它就会限制结果中列的范围，对注解赋值的方法就会完全不同。就不是在原始的 QuerySet 返回结果中对每个对象中添加注解，而是根据定义在 values() 从句中的字段组合对先结果进行唯一的分组，再根据每个分组算出注解值，这个注解值是根据分组中所有的成员计算而得的：
> Author.objects.values('name').annotate(average_rating=Avg('book__rating'))
这样的写法下，QuerySet会根据name进行组合，返回的是每个unique name的聚合值。如果有两个作者有相同的名字，这两个作者会被当做一个计算，他们的books会合在一起。
> Author.objects.annotate(average_rating=Avg('book__rating')).values('name', 'average_rating')
位置互换后，会为每个author都生成一个average_rating，而且只会输出每个author的name和average_rating。
默认排序下使用聚合：
from django.db import models
class Item(models.Model):
name = models.CharField(max_length=10)
data = models.IntegerField()
class Meta:
ordering = ["name"]
如果你想知道每个非重复的data值出现的次数，你可能这样写：
# Warning: 不正确的写法
Item.objects.values("data").annotate(Count("id"))
这部分代码想通过使用它们公共的data值来分组Item对象，然后在每个分组中得到id值的总数。但是上面那样做是行不通的。这是因为默认排序项中的name也是一个分组项，所以这个查询会根据非重复的(data,name)进行分组，而这并不是你本来想要的结果。所以，你需要这样写来去除默认排序的影响：
Item.objects.values("data").annotate(Count("id")).order_by()
Aggregating annotations
也可以根据annotation结果生成聚合值，例如计算每本书平均有几个作者：
> from django.db.models import Count, Avg
> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).aggregate(Avg('num_authors'))
{'num_authors__avg': 1.66}
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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