Django的ORM提供的API主要是用来增删查改单个对象的方法。 然而，有时候你要获取的值需要根据一组对象聚合后才能得到，比如几个学生成绩的平均分，非常类似数据分析和统计。
首先认识两个单词：
[ˈæɡrɪɡət ] ，聚合。做一些统计方面的工作。返回的是聚合后的数据字典[ˈænəteɪt]，注解。为返回的查询集添加一些额外的数据。返回的依然是查询集。本节以下面的模型为例，来记录多个网上书店的库存。
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) 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, on_delete=models.CASCADE) pubdate = models.DateField() class Store(models.Model): name = models.CharField(max_length=300) books = models.ManyToManyField(Book)
下面是根据以上模型执行常见的聚合查询范例，注意阅读其中的注释文字：
# 书籍的总数 >>> Book.objects.count() 2452 # BaloneyPress出版社出版的书籍总数 >>> Book.objects.filter(publisher__name='BaloneyPress').count() 73 # 所有书籍的平均价格 # 要注意！Avg，Count等聚合工具是由Django提供的，不是Python内置的，也不是你自己编写的。 >>> from django.db.models import Avg >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) {'price__avg': 34.35} # 本来返回的是查询集，聚合后返回的是一个数据字典，字典的键名是有规律的 # 所有书籍中最高的价格 >>> from django.db.models import Max >>> Book.objects.all().aggregate(Max('price')) {'price__max': Decimal('81.20')} # 所有书籍中最高价和平均价的差 >>> from django.db.models import FloatField >>> Book.objects.aggregate( ... price_diff=Max('price', output_field=FloatField()) - Avg('price')) {'price_diff': 46.85} # 下面是annonte注解的用法 # 每一个被过滤出来的出版社对象都被附加了一个"num_books"属性，这个属性就是所谓的注释 # 和aggregate不同，annotate返回的依然是查询集，添加了私货的查询集。 >>> from django.db.models import Count >>> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book')) >>> pubs <QuerySet [<Publisher: BaloneyPress>, <Publisher: SalamiPress>, ...]> >>> pubs[0].num_books 73 # 每一个出版商都被附加了两个额外的属性，分别表示好评率大于5和好评率小于等于5的书籍的总数 >>> from django.db.models import Q # 统计每个出版社中好评率大于5的书籍的数量 >>> above_5 = Count('book', filter=Q(book__rating__gt=5)) >>> below_5 = Count('book', filter=Q(book__rating__lte=5)) # 要理解这里的链式调用含义。annotate不是filter，不会增减查询集的元素。 # 所以Publisher.objects实际上等于pubs=Publisher.objects.all() # 第一个annotate为pubs增加below_5属性，第二个annotate又再次增加above_5属性 # 虽然是链式调用，但不是过滤行为，而是追加行为 >>> pubs = Publisher.objects.annotate(below_5=below_5).annotate(above_5=above_5) >>> pubs[0].above_5 23 >>> pubs[0].below_5 12 # 这个比较复杂。首先获取了所有的出版社。其次统计每个出版社的发行书籍数量，保存在num_books属性中。 # 然后对所有的出版社进行排序，根据num_books属性进行反向由多到少排序，最后切片获取前5个出版社。 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 1323
Django提供了一系列内置聚合函数，它们都位于django.db.models模块中。我们在使用aggregate和annotate的时候，需要使用这些内置的统计方法，不能自己瞎写一个类似Avg的方法。
注意：SQLite无法处理日期/时间字段的聚合。这是因为SQLite中没有本机日期/时间字段，尝试在SQLite中的日期/时间字段上使用聚合将引发NotImplementedError。
对空的查询集进行聚合返回的是None而不是0。唯一的例外是Count聚合，它返回的是0。
所有的聚合函数都接收以下参数：
**extra：可以给聚合函数生成的SQL提供额外信息的关键字参数class Avg(expression, output_field=None, distinct=False, filter=None, **extra)
返回给定表达式的平均值，它必须是数值，除非指定不同的output_field。distinct用于区分数据，防止混淆。
默认的别名：<field>__avg 返回类型：float（或指定任何output_field的类型）
class Count(expression, distinct=False, filter=None, **extra)
返回与expression相关的对象的个数。
默认的别名：<field>__count 返回类型：int 有一个可选的参数：distinct。如果distinct=True，Count 将只计算唯一的实例。默认值为False。
class Max(expression, output_field=None, filter=None, **extra)
返回expression的最大值。
默认的别名：<field>__max 返回类型：与输入字段的类型相同，如果提供则为`output_field`类型
class Min(expression, output_field=None, filter=None, **extra）
返回expression的最小值。
默认的别名：<field>__min 返回类型：与输入字段的类型相同，如果提供则为`output_field`类型
class StdDev(expression, output_field=None, sample=False, filter=None, **extra)
返回expression的标准差（统计学术语）。
默认的别名：<field>__stddev 返回类型：float 有一个可选的参数：sample。默认情况下，返回群体的标准差。如果sample=True，返回样本的标准差。
class Sum(expression, output_field=None, distinct=False, filter=None, **extra)
计算expression的所有值的和。
默认的别名：<field>__sum 返回类型：与输入字段的类型相同，如果提供则为output_field类型
class Variance(expression, output_field=None, sample=False, filter=None, **extra)
返回expression的方差。
默认的别名：<field>__variance 返回类型：float 有一个可选的参数：sample。
Django 提供了两种生成聚合的方法。第一种方法是为整个 QuerySet 生成汇总值，也就是aggregate聚合。
这里的核心是：对查询集的整体统计！
比如你想要计算所有在售书的平均价格。Django 的查询语法提供了一种用来描述所有图书集合的方法：
>>> Book.objects.all()
可以通过在 QuerySet 后添加 aggregate() 聚合子句来计算 QuerySet 对象的汇总值。
>>> from django.db.models import Avg >>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price')) # 计算平均价 {'price__avg': 34.35}
事实上，本例中的 all() 是多余的，所以可以简化成这样的:
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price')) {'price__avg': 34.35}
传递给 aggregate() 的参数描述了我们想要做什么类型的统计，以及统计的对象和设定。在这个例子里，要计算的就是 Book 模型上的 price 字段的平均值。
aggregate() 是 QuerySet 的一个终结子句，使用后将返回“名称：值”的字典，其中“名称”就是聚合值的键名，“值”就是计算出的聚合结果。默认情况下，“名称”会根据字段名和聚合函数名自动生成，比如price__avg。如果你想指定聚合值的键名，可以在编写聚合子句的时候指定，比如下面的average_price：
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price')) {'average_price': 34.35}
如果你想生成更多的聚合内容，你需要在 aggregate() 子句中加入其它参数即可，以逗号分隔。比如假设我们也想知道所有书中最高和最低的价格，我们可以写这样的查询：
>>> 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')}
汇总生成值的另一个办法是为 QuerySet 的每一个对象生成独立汇总，也就是annotate注解。
这里的核心是：对查询集中每个对象的单独统计。
比如，如果你想检索书籍列表，你可能想知道每一本书有多少作者。每一本书与作者有多对多的关系，我们想在 QuerySet 中为每一本书总结这个关系。
使用 annotate() 子句可以生成每一个对象的汇总。当指定 annotate() 子句，QuerySet 中的每一个对象将对指定值进行汇总。
这些汇总语法规则与 aggregate() 子句的规则相同。annotate() 的每一个参数描述了一个要计算的聚合。比如，注解（annotate）每本书的作者数量：
# 统计每本书有多少个作者 >>> from django.db.models import Count >>> q = Book.objects.annotate(Count('authors')) # 查询集第一个对象 >>> q[0] <Book: 刘江的Django教程> >>> q[0].authors__count 1 # 查询集的第二个对象 >>> q[1] <Book: 刘江的Python教程> >>> q[1].authors__count 1
与 aggregate() 一样，注解的名称是根据聚合函数和被聚合的字段名自动生成的。当你在指定注解的时候，你可以通过提供一个别名重写这个默认名：
>>> q = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')) >>> q[0].num_authors 1 >>> q[1].num_authors 1
与 aggregate() 不同的是，annotate() 不是终结子句。annotate() 子句的输出依然是个 QuerySet，可以被链式调用；这个 QuerySet 可以被其他的 QuerySet API操作，包括 filter(),order_by()，甚至可以再次annotate()，如一开始的例子中所示。
使用 annotate() 组合多个聚合将产生错误的结果，因为它使用连接(joins)而不是子查询，下面演示了错误的发生：
>>> book = Book.objects.first() >>> book.authors.count() 2 >>> book.store_set.count() 3 >>> q = Book.objects.annotate(Count('authors'), Count('store')) >>> q[0].authors__count 6 >>> q[0].store__count 6
对大部分聚合来说，没办法避免这个问题，但是，Count 聚合可以使用 distinct 参数来避免：
>>> q = Book.objects.annotate(Count('authors', distinct=True), Count('store', distinct=True)) >>> q[0].authors__count 2 >>> q[0].store__count 3
想要搞清楚你的查询发生了什么问题，可以 QuerySet 中检查一下query 属性。
到目前为止，我们已经处理了被查询模型字段的聚合。然而，有时候想聚合的值属于你正在查询模型的关联模型。
在聚合函数里面指定聚合的字段时，Django 允许你在过滤相关字段的时候使用相同的双下划线表示法。Django 将处理任何需要检索和聚合的关联值的表连接(table joins)。
通俗地说就是Django支持跨关系的聚合和注解。
比如，要寻找每个书店提供的书籍价格区间，你可以使用这个注解(annotation)：
>>> from django.db.models import Max, Min >>> Store.objects.annotate(min_price=Min('books__price'), max_price=Max('books__price'))
Django 会检索 Store 模型，连接（通过多对多关系） Book 模型，并且聚合书籍模型的价格字段来获取最大最小值。
相同规则应用于 aggregate() 从句。如果你想知道所有书店正在销售的所有书籍的最低最高价，你可以使用这个聚合：
>>> Store.objects.aggregate(min_price=Min('books__price'), max_price=Max('books__price'))
关系链接的深度可以扩大。比如，要提取所出售的书籍中最年轻的作者年龄，你可以写这样的查询：
>>> Store.objects.aggregate(youngest_age=Min('books__authors__age'))
类似于 跨关系查询 ，你正在查询的在模型和模型字段上的聚合和注解(annotations)可以包含反向关系。关系模型的小写名和双下划线也可以用在这里。
比如注解每个出版社发行的书籍总数：
>>> from django.db.models import Avg, Count, Min, Sum >>> Publisher.objects.annotate(Count('book'))
我们也可以找出最古老的一本：
>>> Publisher.objects.aggregate(oldest_pubdate=Min('book__pubdate'))
多对多关系也适用。
比如，查询每个作者所编写书籍的总页数：
>>> Author.objects.annotate(total_pages=Sum('book__pages'))
（结果集里的每一个 Author 会有一个额外的属性——total_pages）如果没有指定这样的别名，它将会是一个很长的名字 book__pages__sum）
或查询所有作者写的 所有书籍的平均评分：
>>> Author.objects.aggregate(average_rating=Avg('book__rating'))
（结果字典会有一个叫 'average_rating' 的键。如果没有指定这样的别名，它将会是一个很长的名字 'book__rating__avg'。）
聚合的同时也可以过滤。
其实本质上就是先过滤出一个查询子集，而不是all()，然后在此基础上进行聚合或注解。
比如统计每本，以Django开头的书籍，的作者，的数量：
>>> from django.db.models import Avg, Count >>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").annotate(num_authors=Count('authors'))
下面则是统计以Django开头的书籍的平均价格：
>>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").aggregate(Avg('price'))
不但可以过滤查询集，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。
比如，要生成多名作者的书籍列表，可以使用这种查询：
>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).filter(num_authors__gt=1)
要这么理解，首先生成了一个带有注解的查询集，然后在这个查询集的基础上过滤掉单个作者编写的书，生成一个包含注解的过滤查询集。一定要注意annotate和filter的顺序和参数的写法。
你甚至可以在聚合函数中使用 filter 语句。比如：
>>> highly_rated = Count('book', filter=Q(book__rating__gte=7)) >>> Author.objects.annotate(num_books=Count('book'), highly_rated_books=highly_rated)
这会获得一个作者的查询集，每个作者都会获得两个注解，一个是它写过的书的数量，一个是它写过的书中获得好评率高于等于7的数量。每一个Author 都会有 num_books 和 highly_rated_books 两个属性。
建议：避免在单个注解和聚合中使用 filter 语句。使用 QuerySet.filter() 来过滤会更高效。聚合 函数内的filter 语句只在使用具有不同条件的相同关系的两个或以上的聚合时有用。
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解，这意味着 filter() 和 annotate() 不是可交换的操作，有谁先谁后的顺序关系。
本小节不好理解！
比如：
看下面这个 Count 聚合的例子：
>>> a, b = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book', distinct=True)).filter(book__rating__gt=3.0) >>> a, a.num_books (<Publisher: A>, 2) >>> b, b.num_books (<Publisher: B>, 2) >>> a, b = Publisher.objects.filter(book__rating__gt=3.0).annotate(num_books=Count('book')) >>> a, a.num_books (<Publisher: A>, 2) >>> b, b.num_books (<Publisher: B>, 1)
两个查询返回出版者列表，这些出版者至少有一本评分3的书，因此排除了C。
在第一个查询里，注解优先于过滤器，因此过滤器没有影响注解。distinct=True 用来避免 前面说的查询bug。
第二个查询每个出版者评分3以上的书籍数量。过滤器优先于注解，因此过滤器约束计算注解时考虑的对象。
这里是另一个关于 Avg 聚合的例子：
>>> 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。
我们通常很难凭直觉了解ORM如何将复杂的查询集转化为SQL查询，因此当有疑问时，请使用str(queryset.query) 检查SQL，并编写大量的测试。
注解可以当做排序的一句来使用。
比如，通过书籍的作者数量来对书籍的 QuerySet 排序，可以使用下面的查询：
>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
通常，注解内容会添加到每个对象上，即一个被注解的 QuerySet 将会为初始 QuerySet 的每个对象添加一个注解值。
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。
下面查询每个作者所著书的平均评分：
>>> Author.objects.annotate(average_rating=Avg('book__rating'))
这段代码返回的是数据库中的所有作者及其所著书的平均评分。
但是如果你使用 values() 子句，结果会稍有不同：
>>> 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的注解值。这意味着如果你有两个作者同名，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。
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。这时values() 子句只能限制输出的字段。
举个例子，如果我们颠倒上个例子中 values() 和 annotate() 的顺序：
>>> 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解，但只有作者姓名和 average_rating 注解会返回在输出结果中。
你应该注意到 average_rating 被包含在values的返回值列表中。这是必需的，因为 values() 和 annotate() 子句的顺序。
如果 values() 子句在 annotate() 子句之前，任何注解将自动添加在结果集中。然而，如果 values() 子句应用在 annotate() 子句之后，则需要显式包含聚合列。
在选择输出数据的时候，将使用在查询集的 order_by() 中提及的字段（或模型上的默认排序中使用的字段），即使它们不是其他在 values() 中指定的调用。这些额外的字段用于将“相似”的结果分组在一起，它们可以使其他相同的结果行看起来是分开的。尤其是在数数的时候。
举个例子，假设你有这样的模型：
from django.db import models class Item(models.Model): name = models.CharField(max_length=10) data = models.IntegerField() class Meta: ordering = ["name"]
这里的重点是在 name 字段上的默认排序。如果你想计算每一个不同的 data 值出现次数，你可以这样做：
# Warning: not quite correct! Item.objects.values("data").annotate(Count("id"))
它将通过共同的 data 值对 Item 对象进行分组，然后在每一组里计算 id 值的数量。只可惜它不能正常工作。通过 name 进行的默认排序也在分组中起作用，因此这个查询将按不同的 (data, name) 分组，这不是你想要的。相反，你可以构建这样的查询集：
Item.objects.values("data").annotate(Count("id")).order_by()
清除任何查询中的排序。你也可以通过 data 排序，没有任何有害影响，因为它已经在查询中发挥了作用。
这个行为与 distinct() 的查询文档指出的行为相同，一般规则是一样的：通常情况下，你不希望额外的列在结果中发挥作用，因此要清除排序，或者至少确保它只限于您在 values() 调用中选择的那些字段。
你可能会问为什么 Django 没有移除无关的列。主要原因就是与 distinct() 和其他地方的一致性:Django从不删除你指定的排序约束（我们不能改变其他方法的行为，因为这会违反我们的应用编程接口的稳定性政策）。
你也可以在注解结果上生成聚合。当你定义 aggregate() 子句时，你提供的聚合可以引用任何定义在查询中 annotate() 子句的别名。
比如，如果你想计算每本书的平均作者数，首先使用作者数注解书籍集合，然后引用注解字段聚合作者数：
>>> from django.db.models import Avg, Count >>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).aggregate(Avg('num_authors')) {'num_authors__avg': 1.66}
第一章学习完成打卡，from 2022.10.5-2022.10.11。
因为是学习过java的，所以基本上都是对着java 中的类来学习，然后有相同也有不同的地方。博主写的很明白了。第一次看见写的这么棒还带免费的。赞
勉强理解，遗憾的是没有案例来跟着练习，日后在回来看
gt: greater than 大于 gte: greater than or equal 大于等于 lt: less than 小于 lte: less than or equal 小于等于
是lt和lte，不是it，ite，抱歉
博主如果给各个聚合函数举个使用例子就好了。