Django分表操做、聚合及FQ方法

聚合

aggregate(*args, **kwargs)

# 计算全部图书的平均价格
 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。若是你想要为聚合值指定一个名称，能够向聚合子句提供它。

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

若是你但愿生成不止一个聚合，你能够向aggregate()子句中添加另外一个参数。因此，若是你也想知道全部图书价格的最大值和最小值，能够这样查询：

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')}

  # 查询全部书籍的平均价格
    from django.db.models import Avg,Count,Max,Min
    ret=Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
    # {'price__avg': 202.896}
    # 能够更名字
    ret=Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'))
    # 统计平均价格和最大价格
    ret=Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'),max_price=Max('price'))
    # 统计最小价格
    ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), min_price=Min('price'))
    # 统计个数和平均价格
    ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), max_price=Max('price'),count=Count('price'))
    ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), max_price=Max('price'),count=Count('nid'))
    print(ret)

案例

 

 分组

annotate()为调用的QuerySet中每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。　

查找练习

练习：统计每一本书做者个数

from django.db.models import Avg, Max, Sum, Min, Max, Count
book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("authors"))
for book in book_list:
     print(book.name)
     print(book.author_num)
book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("authors")).values('name','author_num')
print(book_list)

练习：统计每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，若是不想遍历对象，能够用上valuelist：

queryResult= Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price")).values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)

  练习：统计每一本以py开头的书籍的做者个数：

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

  练习：统计不止一个做者的图书：（做者数量大于一）

ret=models.Book.objects.annotate(author_num=Count("authors")).filter(author_num__gt=1).values('name','author_num')
print(ret)

 练习：根据一本图书做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')

  练习：查询各个做者出的书的总价格:

ret=models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum("book__price")).values("name", "sum_price")
print(ret)

  练习：查询每一个出版社的名称和书籍个数

ret=models.Publish.objects.all().annotate(c=Count('book__name')).values('name','c')
print(ret)

 # ————————————单表下的分组查询
    '''
    查询每个部门名称以及对应的员工数
    emp:
    id  name age   salary    dep
    1   alex  12   2000     销售部
    2   egon  22   3000     人事部
    3   wen   22   5000     人事部
    '''
    # select count(id) from emp group by dep
    # 示例一：查询每个部门的名称，以及平均薪水
    # select dep,Avg(salary) from app01_emp group by dep
    from django.db.models import Avg, Count, Max, Min
    ret=Emp.objects.values('dep').annotate(Avg('salary'))
    # 从新命名
    ret=Emp.objects.values('dep').annotate(avg_salary=Avg('salary'))
    print(ret)
    # ---*******单表分组查询ORM总结：表名.objects.values('group by 的字段').annotate(聚合函数（'统计的字段'）)
    # 示例2 查询每一个省份对应的员工数
    ret=Emp.objects.values('province').annotate(Count('id'))
    ret=Emp.objects.values('province').annotate(c=Count('id'))
    print(ret)
    # 补充知识点：
    ret=Emp.objects.all()
    # select * from emp
    ret=Emp.objects.values('name')
    # select name from emp
    # ****单表下，按照id进行分组是没有任何意义的
    ret=Emp.objects.all().annotate(Avg('salary'))
    print(ret)
    # ******多表分组查询
    # 查询每个出版社出版的书籍个数
    ret=Book.objects.values('publish_id').annotate(Count('nid'))
    print(ret)
    # 查询每一个出版社的名称以及出版社书的个数(先join在跨表分组)
    # 正向
    ret=Publish.objects.values('name').annotate(Count('book__name'))
    ret=Publish.objects.values('nid').annotate(c=Count('book__name')).values('name','c')
    print(ret)
    # 反向
    ret=Book.objects.values('publish__name').annotate(Count('name'))
    ret=Book.objects.values('publish__name').annotate(c=Count('name')).values('publish__name','c')
    print(ret)
    # 查询每一个做者的名字，以及出版过书籍的最高价格
    ret=Author.objects.values('pk').annotate(c=Max('book__price')).values('name','c')
    print(ret)
    # 跨表查询的模型：每个后表模型.objects.value('pk').annotate(聚合函数('关联表__统计字段')).values()

    # 查询每个书籍的名称，以及对应的做者个数
    ret=Book.objects.values('pk').annotate(c=Count('authors__name')).values('name','c')
    print(ret)
    # 统计不止一个做者的图书
    ret=Book.objects.values('pk').annotate(c=Count('authors__name')).filter(c__gt=1).values('name','c')
    print(ret)

 

F查询与Q查询

F查询

在上面全部的例子中，咱们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量作比较。若是咱们要对两个字段的值作比较，那该怎么作呢？

Django 提供 F() 来作这样的比较。F() 的实例能够在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不一样字段的值。

# 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做。

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

修改操做也可使用F函数,好比将每一本书的价格提升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块儿进行“AND” 的。 若是你须要执行更复杂的查询（例如OR 语句），你可使用Q 对象。

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

Q 对象可使用& 和| 操做符组合起来。当一个操做符在两个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"

你能够组合& 和|  操做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 对象可使用~ 操做符取反，这容许组合正常的查询和取反(NOT) 查询：

 

查询函数能够混合使用Q 对象和关键字参数。全部提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一块儿。可是，若是出现Q 对象，它必须位于全部关键字参数的前面。例如：

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

 # 查询评论数大于阅读数的书籍
    from django.db.models import F,Q
    # select * from book where commit_num>read_num;
    # 这样确定是不行的
    # Book.objects.filter(commit_num__gt=read_num)
    ret=Book.objects.filter(commit_num__gt=F('reat_num'))
    print(ret)
    # 把全部书籍的价格加10
    Book.objects.all().update(price=F('price')+10)
    # ----Q函数，描述一个与，或，非的关系
    # 查询名字叫红楼梦或者价格大于100的书
    ret=Book.objects.filter(Q(name='红楼梦')|Q(price__gt=100))
    print(ret)
    # 查询名字叫红楼梦和价格大于100的书
    ret = Book.objects.filter(Q(name='红楼梦') & Q(price__gt=100))
    print(ret)
    # # 等同于
    ret2=Book.objects.filter(name='红楼梦',price__gt=100)
    print(ret2)
    # 也能够Q套Q
    # 查询名字叫红楼梦和价格大于100  或者 nid大于2
    ret=Book.objects.filter((Q(name='红楼梦') & Q(price__gt=100))|Q(nid__gt=2))
    print(ret)
    # ----非
    ret=Book.objects.filter(~Q(name='红楼梦'))
    print(ret)
    # Q和键值对联合使用，可是键值对必须放在Q的后面(描述的是一个且的关系)
    # 查询名字不是红楼梦，而且价格大于100的书
    ret=Book.objects.filter(~Q(name='红楼梦'),price__gt=100)
    print(ret)