Django數(shù)據(jù)庫抽象API描述了使用Django查詢來增刪查改單個對象的方法。然而，你有時候會想要獲取從一組對象導出的值或者是聚合一組對象。這份指南描述了通過Django查詢來生成和返回聚合值的方法。
整篇指南我們都將引用以下模型。這些模型用來記錄多個網(wǎng)上書店的庫存。
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()急著用嗎？以下是在上述模型的基礎(chǔ)上，進行一般的聚合查詢的方法:
# Total number of books.
>>> Book.objects.count()
2452
# Total number of books with publisher=BaloneyPress
>>> Book.objects.filter(publisher__name='BaloneyPress').count()
73
# Average price across all books.
>>> from django.db.models import Avg
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}
# Max price across all books.
>>> from django.db.models import Max
>>> Book.objects.all().aggregate(Max('price'))
{'price__max': Decimal('81.20')}
# Cost per page
>>> Book.objects.all().aggregate(
... price_per_page=Sum(F('price')/F('pages'), output_field=FloatField()))
{'price_per_page': 0.4470664529184653}
# All the following queries involve traversing the Book<->Publisher
# many-to-many relationship backward
# Each publisher, each with a count of books as a "num_books" attribute.
>>> from django.db.models import Count
>>> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book'))
>>> pubs
[<Publisher BaloneyPress>, <Publisher SalamiPress>, ...]
>>> pubs[0].num_books
73
# The top 5 publishers, in order by number of books.
>>> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book')).order_by('-num_books')[:5]
>>> pubs[0].num_books
1323Django提供了兩種生成聚合的方法。第一種方法是從整個查詢集生成統(tǒng)計值。比如，你想要計算所有在售書的平均價錢。Django的查詢語法提供了一種方式描述所有圖書的集合。
>>> Book.objects.all()我們需要在QuerySet.對象上計算出總價格。這可以通過在QuerySet后面附加aggregate() 子句來完成。
>>> from django.db.models import Avg
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}all()在這里是多余的，所以可以簡化為：
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}aggregate()子句的參數(shù)描述了我們想要計算的聚合值，在這個例子中，是Book 模型中price字段的平均值。查詢集參考中列出了聚合函數(shù)的列表。
aggregate()是QuerySet 的一個終止子句，意思是說，它返回一個包含一些鍵值對的字典。鍵的名稱是聚合值的標識符，值是計算出來的聚合值。鍵的名稱是按照字段和聚合函數(shù)的名稱自動生成出來的。如果你想要為聚合值指定一個名稱，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個聚合，你可以向aggregate()子句中添加另一個參數(shù)。所以，如果你也想知道所有圖書價格的最大值和最小值，可以這樣查詢：
>>> 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')}生成匯總值的第二種方法，是為QuerySet中每一個對象都生成一個獨立的匯總值。比如，如果你在檢索一列圖書，你可能想知道有多少作者寫了每一本書。每本書和作者是多對多的關(guān)系。我們想要匯總QuerySet.中每本書里的這種關(guān)系。
逐個對象的匯總結(jié)果可以由annotate()子句生成。當annotate()子句被指定之后，QuerySet中的每個對象都會被注上特定的值。
這些注解的語法都和aggregate()子句所使用的相同。annotate()的每個參數(shù)都描述了將要被計算的聚合。比如，給圖書添加作者數(shù)量的注解：
# Build an annotated queryset
>>> from django.db.models import Count
>>> q = Book.objects.annotate(Count('authors'))
# Interrogate the first object in the queryset
>>> q[0]
<Book: The Definitive Guide to Django>
>>> q[0].authors__count
2
# Interrogate the second object in the queryset
>>> q[1]
<Book: Practical Django Projects>
>>> q[1].authors__count
1和使用 aggregate()一樣，注解的名稱也根據(jù)聚合函式的名稱和聚合字段的名稱得到的。你可以在指定注解時，為默認名稱提供一個別名：
>>> q = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors'))
>>> q[0].num_authors
2
>>> q[1].num_authors
1與 aggregate() 不同的是， annotate() 不是一個終止子句。annotate()子句的返回結(jié)果是一個查詢集 (QuerySet)；這個 QuerySet可以用任何QuerySet方法進行修改，包括 filter(), order_by(), 甚至是再次應(yīng)用annotate()。
有任何疑問的話，請檢查 SQL query！
要想弄清楚你的查詢到底發(fā)生了什么，可以考慮檢查你QuerySet的 query 屬性。
例如，在annotate() 中混入多個聚合將會得出錯誤的結(jié)果，因為多個表上做了交叉連接，導致了多余的行聚合。
至此，我們已經(jīng)了解了作用于單種模型實例的聚合操作， 但是有時，你也想對所查詢對象的關(guān)聯(lián)對象進行聚合。
在聚合函式中指定聚合字段時，Django 允許你使用同樣的 雙下劃線 表示關(guān)聯(lián)關(guān)系，然后 Django 在就會處理要讀取的關(guān)聯(lián)表，并得到關(guān)聯(lián)對象的聚合。
例如，要得到每個書店的價格區(qū)別，可以使用如下注解：
>>> from django.db.models import Max, Min
>>> Store.objects.annotate(min_price=Min('books__price'), max_price=Max('books__price'))這段代碼告訴 Django 獲取書店模型，并連接(通過多對多關(guān)系)圖書模型，然后對每本書的價格進行聚合，得出最小值和最大值。
同樣的規(guī)則也用于 aggregate() 子句。如果你想知道所有書店中最便宜的書和最貴的書價格分別是多少：
>>> Store.objects.aggregate(min_price=Min('books__price'), max_price=Max('books__price'))關(guān)系鏈可以按你的要求一直延伸。 例如，想得到所有作者當中最小的年齡是多少，就可以這樣寫：
>>> Store.objects.aggregate(youngest_age=Min('books__authors__age'))和 跨關(guān)系查找的方法類似，作用在你所查詢的模型的關(guān)聯(lián)模型或者字段上的聚合和注解可以遍歷"反轉(zhuǎn)"關(guān)系。關(guān)聯(lián)模型的小寫名稱和雙下劃線也用在這里。
例如，我們可以查詢所有出版商，并注上它們一共出了多少本書（注意我們?nèi)绾斡?'book'指定Publisher -> Book 的外鍵反轉(zhuǎn)關(guān)系）：
>>> from django.db.models import Count, Min, Sum, Avg
>>> Publisher.objects.annotate(Count('book'))QuerySet結(jié)果中的每一個Publisher都會包含一個額外的屬性叫做book__count。
我們也可以按照每個出版商，查詢所有圖書中最舊的那本：
>>> Publisher.objects.aggregate(oldest_pubdate=Min('book__pubdate'))（返回的字典會包含一個鍵叫做 'oldest_pubdate'。如果沒有指定這樣的別名，它會更長一些，像 'bookpubdatemin'。）
這不僅僅可以應(yīng)用掛在外鍵上面。還可以用到多對多關(guān)系上。例如，我們可以查詢每個作者，注上它寫的所有書（以及合著的書）一共有多少頁（注意我們?nèi)绾问褂?'book'來指定Author -> Book的多對多的反轉(zhuǎn)關(guān)系）：
>>> Author.objects.annotate(total_pages=Sum('book__pages'))（每個返回的QuerySet中的Author 都有一個額外的屬性叫做total_pages。如果沒有指定這樣的別名，它會更長一些，像 bookpagessum。）
或者查詢所有圖書的平均評分，這些圖書由我們存檔過的作者所寫：
>>> Author.objects.aggregate(average_rating=Avg('book__rating'))（返回的字典會包含一個鍵叫做'averagerating'。如果沒有指定這樣的別名，它會更長一些，像'bookrating__avg'。）
聚合和其他查詢集子句
聚合也可以在過濾器中使用。 作用于普通模型字段的任何 filter()(或 exclude()) 都會對聚合涉及的對象進行限制。
使用annotate() 子句時，過濾器有限制注解對象的作用。例如，你想得到以 "Django" 為書名開頭的圖書作者的總數(shù)：
>>> from django.db.models import Count, Avg
>>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").annotate(num_authors=Count('authors'))使用aggregate()子句時，過濾器有限制聚合對象的作用。例如，你可以算出所有以 "Django" 為書名開頭的圖書平均價格：
>>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").aggregate(Avg('price'))注解值也可以被過濾。 像使用其他模型字段一樣，注解也可以在filter()和exclude() 子句中使用別名。
例如，要得到不止一個作者的圖書，可以用：
>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).filter(num_authors__gt=1)這個查詢首先生成一個注解結(jié)果，然后再生成一個作用于注解上的過濾器。
編寫一個包含 annotate() 和 filter() 子句的復雜查詢時，要特別注意作用于 QuerySet的子句的順序。
當一個annotate() 子句作用于某個查詢時，要根據(jù)查詢的狀態(tài)才能得出注解值，而狀態(tài)由 annotate() 位置所決定。以這就導致filter() 和 annotate() 不能交換順序，下面兩個查詢就是不同的：
>>> Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book')).filter(book__rating__gt=3.0)另一個查詢：
>>> Publisher.objects.filter(book__rating__gt=3.0).annotate(num_books=Count('book'))兩個查詢都返回了至少出版了一本好書(評分大于 3 分)的出版商。 但是第一個查詢的注解包含其該出版商發(fā)行的所有圖書的總數(shù)；而第二個查詢的注解只包含出版過好書的出版商的所發(fā)行的圖書總數(shù)。 在第一個查詢中，注解在過濾器之前，所以過濾器對注解沒有影響。 在第二個查詢中，過濾器在注解之前，所以，在計算注解值時，過濾器就限制了參與運算的對象的范圍。
注解可以用來做為排序項。 在你定義 order_by() 子句時，你提供的聚合可以引用定義的任何別名做為查詢中 annotate()子句的一部分。
例如，根據(jù)一本圖書作者數(shù)量的多少對查詢集 QuerySet進行排序：
>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')通常，注解會添加到每個對象上 —— 一個被注解的QuerySet會為初始QuerySet的每個對象返回一個結(jié)果集。但是，如果使用了values()子句，它就會限制結(jié)果中列的范圍，對注解賦值的方法就會完全不同。不是在原始的 QuerySet返回結(jié)果中對每個對象中添加注解，而是根據(jù)定義在values() 子句中的字段組合對先結(jié)果進行唯一的分組，再根據(jù)每個分組算出注解值， 這個注解值是根據(jù)分組中所有的成員計算而得的：
例如，考慮一個關(guān)于作者的查詢，查詢出每個作者所寫的書的平均評分：
>>> Author.objects.annotate(average_rating=Avg('book__rating'))這段代碼返回的是數(shù)據(jù)庫中所有的作者以及他們所著圖書的平均評分。
但是如果你使用了values()子句，結(jié)果是完全不同的：
>>> Author.objects.values('name').annotate(average_rating=Avg('book__rating'))在這個例子中，作者會按名稱分組，所以你只能得到某個唯一的作者分組的注解值。 這意味著如果你有兩個作者同名，那么他們原本各自的查詢結(jié)果將被合并到同一個結(jié)果中；兩個作者的所有評分都將被計算為一個平均分。
和使用 filter() 子句一樣，作用于某個查詢的annotate() 和 values() 子句的使用順序是非常重要的。如果values() 子句在 annotate() 之前，就會根據(jù) values() 子句產(chǎn)生的分組來計算注解。
但是，如果 annotate() 子句在 values()子句之前，就會根據(jù)整個查詢集生成注解。在這種情況下，values() 子句只能限制輸出的字段范圍。
舉個例子，如果我們互換了上個例子中 values()和 annotate() 子句的順序：
>>> Author.objects.annotate(average_rating=Avg('book__rating')).values('name', 'average_rating')這段代碼將給每個作者添加一個唯一的字段，但只有作者名稱和average_rating 注解會返回在輸出結(jié)果中。
你也應(yīng)該注意到 average_rating 顯式地包含在返回的列表當中。之所以這么做的原因正是因為values() 和 annotate() 子句。
如果 values() 子句在 annotate() 子句之前，注解會被自動添加到結(jié)果集中；但是，如果 values() 子句作用于annotate() 子句之后，你需要顯式地包含聚合列。
在查詢集中的order_by() 部分(或是在模型中默認定義的排序項) 會在選擇輸出數(shù)據(jù)時被用到，即使這些字段沒有在values() 調(diào)用中被指定。這些額外的字段可以將相似的數(shù)據(jù)行分在一起，也可以讓相同的數(shù)據(jù)行相分離。在做計數(shù)時，就會表現(xiàn)地格外明顯：
通過例子中的方法，假設(shè)有一個這樣的模型：
from django.db import models
class Item(models.Model):
name = models.CharField(max_length=10)
data = models.IntegerField()
class Meta:
ordering = ["name"]關(guān)鍵的部分就是在模型默認排序項中設(shè)置的name字段。如果你想知道每個非重復的data值出現(xiàn)的次數(shù)，可以這樣寫：
# Warning: not quite correct!
Item.objects.values("data").annotate(Count("id"))...這部分代碼想通過使用它們公共的 data 值來分組 Item對象，然后在每個分組中得到 id 值的總數(shù)。但是上面那樣做是行不通的。這是因為默認排序項中的 name也是一個分組項，所以這個查詢會根據(jù)非重復的 (data, name) 進行分組，而這并不是你本來想要的結(jié)果。所以，你應(yīng)該這樣改寫：
Item.objects.values("data").annotate(Count("id")).order_by()...這樣就清空了查詢中的所有排序項。 你也可以在其中使用 data ，這樣并不會有副作用，這是因為查詢分組中只有這么一個角色了。
這個行為與查詢集文檔中提到的 distinct() 一樣，而且生成規(guī)則也一樣：一般情況下，你不想在結(jié)果中由額外的字段扮演這個角色，那就清空排序項，或是至少保證它僅能訪問 values()中的字段。
注意
你可能想知道為什么 Django 不刪除與你無關(guān)的列。主要原因就是要保證使用 distinct()和其他方法的一致性。Django 永遠不會 刪除你所指定的排序限制(我們不能改動那些方法的行為，因為這會違背 API stability 原則)。
你也可以在注解的結(jié)果上生成聚合。 當你定義一個 aggregate() 子句時，你提供的聚合會引用定義的任何別名做為查詢中 annotate() 子句的一部分。
例如，如果你想計算每本書平均有幾個作者，你先用作者總數(shù)注解圖書集，然后再聚合作者總數(shù)，引入注解字段：
>>> from django.db.models import Count, Avg
>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).aggregate(Avg('num_authors'))
{'num_authors__avg': 1.66}
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