6、聚合查询和分组查询
1、聚合查询aggregate
我们先通过一个例子来感受一下吧。
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# 计算所有图书的平均价格 books = models.Book.objects.aggregate(Avg( "price" )) books = models.Book.objects.aggregate(avg_price = Avg( "price" )) # 指定字典的key为avg_price |
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,可以向聚合子句指定它(如上例)。
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:
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from django.db.models import Avg, Max , Min # 计算所有图书的平均价格、最贵价格和最便宜价格 books = models.Book.objects.aggregate(Avg( "price" ), Max ( "price" ), Min ( "price" )) |
2、分组查询annotate
在讲之前,我们先回忆一下,我们之前学过的SQL语句,该如何查询。咱们对比一下ORM代码,来加深理解。
先来单表的练练手:
表结构为:
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)
准备数据:
查询操作:
# 查询每一个部门名称以及对应的员工数 SQL: select dep, count(1) from emp group by dep; ORM: models.Emp.objects.values('dep').annotate(c=Count('id')) # 查询每一个部门名称以及对应的员工的平均工资 SQL: select dep, avg(salary) from app01_emp GROUP BY dep; ORM: models.Emp.objects.values('dep').annotate(a=Avg('salary'))
好了,接下来。我们在玩一下多表的分组查询。
表结构为:
准备数据:
1、Dep表:
INSERT INTO `bkm`.`app01_dep` (`id`, `title`) VALUES ('1', '销售部'); INSERT INTO `bkm`.`app01_dep` (`id`, `title`) VALUES ('2', '关公部');
2、Emps表:
查询操作:
# 查询每一个部门名称以及对应的员工数 SQL: SELECT app01_dep.title,count(app01_emps.id) FROM app01_emps LEFT JOIN app01_dep ON app01_emps.dep_id = app01_dep.id GROUP BY app01_emps.dep_id; ORM: models.Emps.objects.values("dep__title").annotate(c=Count("id")) # 查询每一个部门名称以及对应的员工的平均工资 SQL: SELECT app01_dep.title,avg(app01_emps.salary) FROM app01_emps LEFT JOIN app01_dep ON app01_emps.dep_id = app01_dep.id GROUP BY app01_emps.dep_id; ORM: models.Emps.objects.values("dep__title").annotate(a=Avg("salary"))
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。
3、查询练习
1、练习:统计每一个出版社的最便宜的书的价格
# 练习:统计每一个出版社的最便宜的书的价格 SQL: select name, min(app01_book.price) from app01_publish LEFT JOIN app01_book on app01_book.publish_id = app01_publish.id GROUP BY app01_publish.name; ORM: models.Publish.objects.values("name").annotate(min_price=Min("book__price"))
2、练习:统计每一本书的作者个数
练习:统计每一本书的作者个数 SQL: SELECT title, count(NAME) FROM app01_book LEFT JOIN app01_book_authors ON app01_book.id = app01_book_authors.book_id LEFT JOIN app01_author ON app01_book_authors.author_id = app01_author.id GROUP BY app01_book.id; ORM: models.Book.objects.annotate(num=Count('authors__name')).values("title", "num")
3、练习:统计每一本以“九”开头的书籍的作者个数
# 练习:统计每一本以“九”开头的书籍的作者个数 SQL: SELECT title, count(NAME) FROM app01_book LEFT JOIN app01_book_authors ON app01_book.id = app01_book_authors.book_id LEFT JOIN app01_author ON app01_book_authors.author_id = app01_author.id WHERE app01_book.title LIKE '九%' GROUP BY app01_book.id; ORM: models.Book.objects.filter(title__startswith="九").annotate(num=Count('authors__name')).values("title", "num")
4、练习:统计不止一个作者的图书名称
# 练习:统计不止一个作者的图书名称 SQL: SELECT title, count(NAME) AS num FROM app01_book LEFT JOIN app01_book_authors ON app01_book.id = app01_book_authors.book_id LEFT JOIN app01_author ON app01_author.id = app01_book_authors.author_id GROUP BY app01_book.id HAVING num > 1; ORM: models.Book.objects.annotate(num_author=Count("authors__name")).filter(num_author__gt=1).values("title")
5、练习:根据一本图书作者数量的多少对查询集QuerySet进行排序
# 练习:根据一本图书作者数量的多少对查询集QuerySet进行排序 SQL: SELECT title, count(author_id) AS num FROM app01_book LEFT JOIN app01_book_authors ON app01_book.id = app01_book_authors.book_id LEFT JOIN app01_author ON app01_author.id = app01_book_authors.author_id GROUP BY app01_book.id ORDER BY num; ORM: models.Book.objects.annotate(num_author=Count("authors__name")).order_by("num_author").values("title", "num_author")
6、练习:查询各个作者出的书的总价格
# 练习:查询各个作者出的书的总价格 SQL: SELECT NAME, sum(price) FROM app01_author LEFT JOIN app01_book_authors ON app01_author.id = app01_book_authors.author_id LEFT JOIN app01_book ON app01_book.id = app01_book_authors.book_id GROUP BY app01_author.id; ORM: models.Author.objects.annotate(total=Sum("book__price")).values('name', 'total')
7、F查询与Q查询
1、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。
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# 查询工资大于年龄的人 from django.db.models import F, Q models.Emp.objects. filter (salary__gt = F( 'age' )) |
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。
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# 查询工资小于两倍年龄值的人 models.Emp.objects. filter (salary__lt = F( "age" ) * 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100元
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models.Book.objects.update(price = F( 'price' ) + 100 ) |
2、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。
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from django.db.models import Q Q(title__startswith = "九" ) |
Q 对象可以使用 & 、 | 和 ~(与 或 非)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。
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# 查询价格大于300或者名称以九开头的书籍 models.Book.objects. filter (Q(price__gt = 300 )|Q(title__startswith = "九" )) |
等同于下面的SQL where子句:
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WHERE (`app01_book`.`price` > 300 OR `app01_book`.`title` LIKE BINARY '九%' ) |
综合使用,请看示例:
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# 查询价格大于300或者不是2019年三月份的书籍 models.Book.objects.filter(Q(price__gt=300)|~Q(Q(pub_date__year=2019)&Q(pub_date__month=3))) |