聚合查询

返回值是一个字典, 不再是queryset

聚合方法: aggregate(*args, **kwargs) 

from django.db.models import Avg
Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
# {'price__avg': 34.35}

aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。键的名称是聚合值的标识符，值是计算出来的聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。如果你想要为聚合值指定一个名称，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个聚合，你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以，如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询：

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')}
分组查询

单表分组查询

ORM测试model

class Emp(models.Model):
    name=models.CharField(max_length=32)
    age=models.IntegerField()
    salary=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2)
    dep=models.CharField(max_length=32)
    province=models.CharField(max_length=32)

查询每一个部门名称以及对应的员工数

emp:

id  name age   salary    dep
1   alex  12   2000     销售部
2   egon  22   3000     人事部
3   wen   22   5000     人事部


sql语句:
select dep,Count(*) from emp group by dep;

ORM:
Emp.objects.values("dep").annotate(c=Count("id")

# SQL
select * from emp

# ORM
Emp.objects.all()

# SQL
select name from emp

# ORM
Emp.objects.values('name')

ret=Emp.objects.all().annotate(Avg('salary'))
print(ret[0].salary__avg)
# 30000.0

print(ret)
# <QuerySet [<Emp: Emp object (1)>, <Emp: Emp object (2)>, <Emp: Emp object (3)>, <Emp: Emp object (4)>]>

多表分组查询

# 查询每一个出版社出版的书籍个数
# 单表分组, 所有字段都在Book表里可以找到
ret=Book.objects.values('publish_id').annotate(c=Count('title'))

# 查询每一个出版社的名称以及出版的书籍个数
# select * from app01_book inner join app01_publish a on app01_book.publish_id = a.nid

# 1	笑傲江湖	2003-11-13	100.00	1	1	苹果出版社	北京	yuan@163.com
# 2	鹿鼎记	     2008-1-13	 100.00  1	 1	 苹果出版社	 北京	 yuan@163.com
# 3	天龙八部	2009-1-3	200.00	2	2	人民出版社	天津	wang@126.com

# select a.name,count('title') from app01_book inner join app01_publish a on app01_book.publish_id = a.nid group by publish_id

# 苹果出版社	2
# 人民出版社	1

# 正向
ret=Book.objects.values('publish__name').annotate(c=Count('title'))

# 反向
ret=Publish.objects.values('name').annotate(Count('book__title'))

# <QuerySet [{'publish__name': '苹果出版社', 'c': 2}, {'publish__name': '人民出版社', 'c': 1}]>

# 也可以继续通过values取出想要的字段
ret=Publish.objects.values('name').annotate(Count('book__title')).values('name','email')

# 查询每一个出版社的名称以及出版的书籍个数

跨表分组查询模型

表模型.objects.values('pk').annotate(聚合函数(统计字段))

# 统计不止一个作者的图书
ret=Book.objects.values('title').annotate(c=Count('author__nid')).filter(c__gt=1)
F查询和Q查询

F查询

在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？

Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。

# 查询评论数大于收藏数的书籍
from django.db.models import F 
Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))

Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。

# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍
Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)

修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元：

Book.objects.all().update(price=F("price")+30)　

Q查询

filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果你需要执行更复杂的查询（例如OR 语句），你可以使用Q对象`。

from django.db.models import Q
Q(title__startswith='Py')

Q 对象可以使用& 和| 操作符组合起来。当一个操作符在两个Q 对象上使用时，它产生一个新的Q 对象。

bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))

等同于下面的SQL WHERE 子句：

WHERE name = "yuan" OR name = "egon"

你可以组合& 和| 操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q 对象。同时，Q 对象可以使用~ 操作符取反，这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询：

bookList = Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")

查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一起。但是，如果出现Q 对象，它必须位于所有关键字参数的前面。例如：

bookList = Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017), title__icontains="python")