【Django】聚合查询——聚合和其他 QuerySet 子句（filter() 、 exclude()、order

【Django】聚合查询——聚合和其他 QuerySet 子句（filter() 、 exclude()、order_by()、values()）

当使用复杂的ORM方式查询时，如果有困惑，使用 str(queryset.query) 查看对应生成的SQL语句。

聚合和其他 QuerySet 子句

filter() 和 exclude()

聚合结果也可以使用过滤。任何应用于普通模型字段的 filter() （或 exclude()）对聚合的对象也有约束效果。

当与 annotate() 子句一起使用时，过滤器的效果是限制用来计算“注释”( annotate() 子句会给queryset中的对象增加一个属性和值，称之为“注释”)的对象。

例如，以下查询生成所有标题以 “Django” 开头的书籍的带注释列表：

>>> from django.db.models import Avg, Count
>>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").annotate(num_authors=Count("authors"))

当与 aggregate() 子句一起使用时，过滤器的效果是限制用来计算聚合的对象。

例如，以下查询生成所有标题以 “Django” 开头的书籍的平均价格：

>>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").aggregate(Avg("price"))

过滤注释

注解过的值也可以使用过滤器。注解的别名可以和任何其他模型字段一样使用 filter()和 exclude()子句。（因为使用 annotate()生成的也是一个QuerySet，根据链式查询的规则，是可以这样的。）
例如，要生成一个具有多位作者的书籍列表：

>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count("authors")).filter(num_authors__gt=1)

annotate() 和 filter() 子句的顺序

当开发一个涉及 annotate() 和 filter() 子句的复杂查询时，要特别注意应用于 QuerySet 的子句的顺序。

当一个 annotate() 子句应用于查询，会根据查询状态来计算注释。这实际上意味着 filter() 和 annotate() 不是可交换的操作。

filter()用在前面，会先过滤对象，再生成注释。
annotate()用在前面，会先生成注释，然后过滤对象，在多对多的查询和一对多的反向查询时，会容易观察到差异。例如：

出版者A有两本评分4和5的书。
出版者B有两本评分1和4的书。
出版者C有一本评分1的书。
以下是一个使用 Count 聚合的示例：

>>> a, b = Publisher.objects.annotate(avg_rating=Avg("book__rating")).filter(
...     book__rating__gt=3.0
... )
>>> a, a.avg_rating
(<Publisher: A>, 4.5)  # (5+4)/2
>>> b, b.avg_rating
(<Publisher: B>, 2.5)  # (1+4)/2>>> a, b = Publisher.objects.filter(book__rating__gt=3.0).annotate(
...     avg_rating=Avg("book__rating")
... )
>>> a, a.avg_rating
(<Publisher: A>, 4.5)  # (5+4)/2
>>> b, b.avg_rating
(<Publisher: B>, 4.0)  # 4/1 (book with rating 1 excluded)

第一个查询请求至少有一本评分3以上的书籍的出版者的书籍平均分。第二个查询只请求评分3以上的作者书籍的平均评分。

order_by()

annotate() 子句之后可以用order_by()排序，因为注释相当于查询对象结果的一个属性了。
例如，要按参与书籍创作的作者数量对书籍的 QuerySet 进行排序：

>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count("authors")).order_by("num_authors")

values()

通常，注解值会添加到每个对象上，即一个被注解的 QuerySet 将会为初始 QuerySet 的每个对象返回一个结果集。然而，当使用 values() 子句来对结果集进行约束时，生成注解值的方法会稍有不同。不是在原始 QuerySet 中对每个对象添加注解并返回，而是根据定义在 values() 子句中的字段组合先对结果进行分组，再对每个单独的分组进行注解，这个注解值是根据分组中所有的对象计算得到的。
通过一个例子对比一下：
查询每个作者所著书的平均评分：

>>> Author.objects.annotate(average_rating=Avg("book__rating"))

使用了values("name")

Author.objects.values("name").annotate(average_rating=Avg("book__rating"))

在这个例子中，作者会按名字分组，所以你只能得到不重名的作者分组后计算出的注释值。如果数据中有两个作者同名，那么他们原本各自的查询结果将被合并到同一个结果中；两个作者的所有评分都将被计算为一个平均分。

annotate() 和 values() 的顺序

和使用 filter() 一样，作用于某个查询的 annotate() 和 values() 子句的顺序非常重要。如果 values() 子句在 annotate() 之前，就会根据 values() 子句产生的分组来计算注解。

然而如果 annotate() 子句在 values() 之前，就会根据整个查询集生成注解。然后 values() 子句只能限制输出的字段。例如：

>>> Author.objects.annotate(average_rating=Avg("book__rating")).values(
...     "name", "average_rating"
... )

这段代码将为每个作者添加一个唯一注释，但只有作者姓名和 average_rating 注释会返回在输出结果中。

和 order_by() 一起用会发生化学反应

这里需要注意的一点是order_by()会影响分组。

聚合所生成的注释

你也可以在生成的注释结果上生成聚合。例如，如果您想计算每本书的平均作者数量，您首先要用作者数量对书籍集进行注释，然后对该作者数量进行聚合：

>>> from django.db.models import Avg, Count
>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count("authors")).aggregate(Avg("num_authors"))
{'num_authors__avg': 1.66}