django的聚合函数和aggregate、annotate⽅法使⽤详解
⽀持聚合函数的⽅法：
勤能补拙意思提到聚合函数，⾸先我们要知道的就是这些聚合函数是不能在django中单独使⽤的，要想在django中使⽤这些聚合函数，就必须把这些聚合函数放到⽀持他们的⽅法内去执⾏。⽀持聚合函数的⽅法有两reword
种，分别是aggregate和annotate，这两种⽅法执⾏的原⽣SQL以及结果都有很⼤的区别，下⾯我们以实例操作的⽅式⼀⼀介绍：
# ⽰例模型：
class Author(models.Model):
"""作者模型"""
name = models.CharField(max_length=100)
age = models.IntegerField()
email = models.EmailField()
class Book(models.Model):
"""图书模型"""
name = models.CharField(max_length=100)
author = models.ForeignKey('Author',on_delete=models.CASCADE)
price = models.FloatField()
class BookOrder(models.Model):
"""图书订单模型"""
book = models.ForeignKey('Book',on_delete=models.CASCADE)
sailprice = models.FloatField()
create_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
1、aggregate：这个⽅法时⼀个QuerySet对象的API，在执⾏聚合函数的时候，是对QuerySet整个对象的某个属性汇总，在汇总时不会使⽤该模型的主键进⾏group by进⾏分组，得到的是⼀个结果字
典。同时，该⽅法⽀持聚合关联表(如使⽤ForeignKey)中的字段，在聚合连表中字段时，传递该字段的⽅式与查询连表时传递字段的⽅式相同，会使⽤到"__"。⽰例代码如下：
from dels import Avg
from django.db import connection
1、对当前表中数据进⾏聚合：
result = Author.objects.aggregate(avg_age=Avg('age'))
print(connection.queries) # 打印执⾏时所有的查询语句
2、对连表中数据进⾏聚合：
result = Book.objects.aggregate(sum=Sum('bookorder__price'))
2、annotate：这个⽅法不但可以执⾏聚合函数，也可以传递F、Q对象为当前QuerySet⽣成⼀个新的属性。
这个⽅法⼀般聚合的是连表中的字段，会为当前QuerySet中的每个对象⽣成⼀个独⽴的摘要，为查询
的模型增加⼀个新的属性，这个属性的值就是使⽤聚合函数所得到的值，在使⽤这个聚合函数的时候
annotate会使⽤这个模型的主键进⾏group by进⾏分组（注意这⾥只有在使⽤聚合函数⽣成新字段的时候会进⾏group by，在使⽤F、Q表达式增添新字段时，并不会使⽤group by），然后在连表中根据可爱网名女生
分组的结果进⾏聚合，这⼀点正符合为QuerySet中每个对象增加⼀个独⽴摘要的事实。
使⽤这个⽅法执⾏聚合函数，得到的结果是⼀个QuerySet对象，结果依然能够调⽤filter()、order_by()甚⾄annotate()进⾏再次聚合，现在我想提取每⼀本书的平均销售的价格(注意销售价格在BookOrder
表中)：
from dels import Avg
洁白的反义词 from django.db import connection
books = Book.objects.annotate(avg=Avg('bookorder__sailprice'))
for book in books:
print('%s/%s'%(book.name,book.avg)) # 注意这⾥的avg属性就是annotate执⾏聚合函数得到的
print(connection.queries)国庆节由来
聚合函数：
在Django中，聚合函数都是在dels模块下的，具体的聚合函数有Avg、Count、Max、Min、Sum，现在我们⼀⼀介绍这些函数的作⽤：
1、Avg：计算平均值，使⽤于与数值相关的字段，如果使⽤aggregate⽅法来执⾏这个函数，那么会得到⼀个字典，默认情况下，字典的键为field__avg，值为执⾏这个聚合函数所得到的值，⽰例代码如
下：
# 计算所有作者的平均年龄
result = Author.objects.aggregate(Avg('age'))
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print(result) # 结果为：{"age__avg": 23.8}
# 如果想要使⽤⾃定义的键，那么可以把aggregate中的未知参数变为关键字参数，该关键字就是得到的键，⽰例代码如下：
result = Author.objects.aggregate(avgAge=Avg('age'))
print(result) # 结果为：{"avgAge": 23.8}
# 如果使⽤annotate⽅法执⾏这个函数，那么得到的结果就是⼀个QuerySet对象，只不过这个对象中的每⼀个都会添加⼀个属性，这个属性的名称其实和上⾯的键⼀样，可以使⽤默认也可以⾃定义，使⽤⽅法与在aggregate中键名的定义⼀样，这⾥就不再赘述： books = Book.objects.annotate(avg=Avg('bookorder__sailprice'))
for book in books:
print('%s/%s'%(book.name,book.avg)) # 注意这⾥的avg属性就是annotate执⾏聚合函数得到的
print(connection.queries)
累赘的意思2、Count：计算数量，基本⽤法与Avg相同，在使⽤这个聚合函数的时候可以传递⼀个distinct参数⽤来去重：
# 计算总共有多少个订单
result = BookOrder.objects.aggregate(total=Count('id',distanct=True))
print(result) # 结果为：{"total": 18}
# 计算每本书的订单量
books = Book.objects.annotate(total=Count('bookorder__id'))
for book in books:
print('%s/%s'%(book.al))
3、Max和Min：计算某个字段的最⼤值和最⼩值，⽤法与Avg⼀样
4、Sum：计算总和，⽤法与Avg⼀样
注：总结⼀下，其实可以简单的理解使⽤aggregate时，是对QuerySet整个对象的某个属性汇总聚合，不会使⽤分组。⽽使⽤annotate⽅法时，是为QuerySet中的每个对象⽣成⼀个独⽴的摘要，⼀定会
使⽤分组，然后再聚合
以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
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