Django聚合函数与分组查询
目录
一:聚合查询
1.聚合函数作用
聚合查询通常情况下都是配合分组一起使用的
2.聚合函数查询关键字:
aggregate
3.聚合函数
Max : 最大值
Min : 最小值
Sum : 求合
Count : 计数
Avg : 平均值
4.聚合函数使用
# 聚合函数查询
from app01 import models
from django.db.models import Max,Min,Sum,Count,Avg
# 1.所有书的平均价格
res = models.Book.objects.aggregate(Avg('price'))
print(res)
# 2.上述方法一致性使用
res = models.Book.objects.aggregate(Max('price'), Min('price'), Sum('price'), Count('pk'), Avg('price'))
print(res)
二:分组查询
1.分组查询
annotate()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,所有使用前要从django.db.models引入Avg,Max,Count,Sum(首字母大写))。
2.返回值
- 分组后,用values取值,则返回值是QuerySet书籍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。
3.分组查询关键字
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。
- filter放在 annotate 前面:表示where条件
- filter放在annotate后面:表示having
4.分组查询特点
分组之后默认只能获取分组的依据 组内其他字段都无法直接获取
严格模式
ONLY_FULL_GROUP_BY
5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
三:分组使用
1.统计每一本书的作者个数
from django.db.models import Max, Min, Sum, Count, Avg
# res = models.Book.objects.annotate()
按照书分组 正向查询 按字段 authors__kp 分组省略 __kp 将前面数据拿过来
res = models.Book.objects.annotate(authors_num=Count('authors')).values('title', 'authors_num')
print(res)
models后面点什么 就按什么分组
author_num 是我们自己定义的字段 用来存储统计出来的每本书对应的作者个数
2.统计每个出版社卖的最便宜的书的价格
出版社查询书 反向 小写 跨表查询
res = models.Publish.objects.annotate(min_price=Min('book__price')).values('name', 'min_price')
print(res)
3.统计不止一个作者的图书
1.先按照图书分组
2.过滤出不止一个作者的图书
# 按书籍分组 正向 字段 每一本书对应的作者个数 筛选出每一本书作者个数大于1的
res = models.Book.objects.annotate(author_num=Count('authors')).filter(author_num__gt=1).values('title','author_num','authors__name')
print(res)
4.查询每个作者出的书的总价格
res = models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum('book__price')).values('name', 'sum_price')
print(res)