Django ORM查询之聚合函数、聚合查询(aggregate)、分组查询(annotate)

django 版本 3.2
python 3.6.8

一、聚合函数

常见的五个聚合函数：

• Avg (Average) : 平均值
• Max (Maximum) : 最大值
• Min (Minimum) : 最小值
• Sum (Summary) : 求和
• Count : 个数
  导入语句：

from django.db.models import Avg, Max, Min, Sum, Count, Q, F
# Q查询和F查询也可以一起导入，一般会经常频繁使用
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以上五个聚合函数都可以在 aggregate 和 annotate 中使用。

二、聚合查询 aggregate（）

2.1 aggregate() 终止子句

aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，也就是说在写QuerySet 查询语句时aggregate(）后面不能再有其他查询语句，因为aggregate(）会返回一个键值对的字典，不再是QuerySet 对象。

2.2 使用方法，可自定义变量key

使用方法如下：

from django.db.models import Avg, Max, Min, Sum, Count, Q, F

queryset =  models.MyModel.objects.aggregate(Avg('price')) 
print(queryset)  
# 打印结果: {'price__avg': Decimal('34.204000')} 系统会字典生产一个由“变量名_方法名”组成的字典key，这样并不方便，我们可以自定义key，如下：
queryset =  models.MyModel.objects.aggregate(my_key=Avg('price')) 
print(queryset)  
# 打印结果: {'my_key': Decimal('34.204000')} 
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2.3 多个聚合函数一起查询

使用方法如下：

from django.db.models import Avg, Max, Min, Sum, Count, Q, F

queryset =  models.MyModel.objects.aggregate(Avg('price'),Max('price'),Min('price'),Sum('price')) 

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三、分组查询 annotate

上面的聚合查询其实经常需要先分组再查询，那么就会用到 annotate

3.1 annotate()不是终止子句但等于终止子句

annotate查询的结果不是键值对的字典，但是一个queryset列表对象，而列表中的元素是字典格式，可以向列表和字典一样取值，因此annotate的后面可以加其他查询语句，例如annotate(Avg(‘price’)) .values("***)，但是这么写结果是annotate查询失效，比如：

queryset =  models.MyModel.objects.annotate(Avg('price')) .values("***)
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虽然这么写不会报错，但是这么写之后前面的annotate会失去作用！！！ 所以网上很多帖子说values() 放前面是什么作用，放后面是什么作用，其实不然，放后面就失去了使用 annotate的意义了。而annotate的前面必须使用 .values().order_by() 先制定按哪个字段分组。
总结，annotate虽然返回的queryset对象，但是后面增加其他查询语句会导致annotate查询失效，因此说annotate()不是终止子句但是等于终止句子。（如果说法有误，欢迎试验后回复订正）

3.2 使用方法，queryset.values(‘**’).order_by() .annotate()

先声明一下django版本3.2； python版本3.6.9 下使用annotate必须按上面的固定写法，少一个都不行，可能不会报错，但是查询不到想要的结果。（可能之前的版本不需要如此，仅供思路参考）
使用方法如下：

from django.db.models import Avg, Max, Min, Sum, Count, Q, F

# 写法一
queryset =  models.MyModel.objects.values('price').order_by().annotate(Count('price')) 
# 写法二
queryset =  models.MyModel.objects.values('price').order_by('price').annotate(Count('price')) 
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从方法一和方法二看出，order_by() 中写不写参数都可以，推荐方法一省略order_by()中的参数即可，原因请继续往下看：3.3

3.3 多字段分组 queryset.values(‘price’，‘name’).order_by() .annotate()

写法参考上面两种（但是推荐第一种）

from django.db.models import Avg, Max, Min, Sum, Count, Q, F

# 写法一
queryset =  models.MyModel.objects.values('price'，'name').order_by().annotate(Count('price')) 
# 写法二
queryset =  models.MyModel.objects.values('price'，'name').order_by('price').annotate(Count('price')) 
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上面两种写法，本人开始也认为是按order_by()种的参数排序分组，其实不然。经过本人实验，order_by()中不管写什么都会去拿values()中的所有字段去分组，所以说values()的作用就是指定分组的字段，order_by() 不需要写任何参数，因为写了也不起作用。

3.4 查询结果字典

查询结果的键值对会包含values()中的参数和annotate()中聚合函数查询结果的key，例如：

from django.db.models import Avg, Max, Min, Sum, Count, Q, F

# annotate 中不指定自定义key 
queryset =  models.MyModel.objects.values('price'，'name').order_by().annotate(Count('price')) 
print(queryset )
# 打印结果：

#  annotate 中指定自定义key 
queryset =  models.MyModel.objects.values('price'，'name').order_by().annotate(my_count = Count('price')) 
print(queryset )
# 打印结果：
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3.5 关于annotate中多次使用聚合函数Count时的参数distinct=True

之前由帖子提到，一条查询语句annotate中多次Count查询要使用distinct=True 其实已经没有用了，因为前面已经使用了values().order_by()进行了精确分组，所以在django版本3.2； python版本3.6.9 之中甚至之后都没有用了，本人也亲自试验了一下，得到的queryset对象不是字典对象也拿不到想要查询的数据。

四、annotate 于 aggregate的区别

1、终止子句
aggregate 是终止子句，后面加任何查询语句都会报错。
annotate 不是终止子句，后面加任何查询虽然不会报错，但会导致annotate 查询失效。
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简单的说 annotate 是先分组再聚合查询，aggregate 是仅仅聚合查询，即便在 aggregate 前面加上 annotate 前面相同的分组条件 values(‘**’).order_by() 也不会分组。

from django.db.models import Avg, Max, Min, Sum, Count, Q, F

# annotate 分组查询
queryset =  models.MyModel.objects.values('price'，'name').order_by().annotate (my_count = Count('price')) 
print(queryset )
# 打印结果：  是个 QuerySet 列表对象，列表中的元素是字典格式，如果有多个分组，对象列表中会有多个字典元素


#  aggregate 聚合查询
queryset =  models.MyModel.objects.values('price'，'name').order_by().aggregate(my_count = Count('price')) 
print(queryset )
# 打印结果：{'price': '23', 'name': '张山', 'my_count ': '23'}，直接就是个字典，即便有多个分组，也是相同的结果，aggregate只会统计相全部，不会按分组查询。因此上面的写法，等同于：
queryset =  models.MyModel.objects.aggregate(my_count = Count('price')) 
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