路人乙

如果我们不成为时间的主人,我们便会成为时间的奴隶

Django分表操作、聚合及FQ方法

本文目录:

一、聚合查询

二、分组查询

三、F、Q查询

 

一、聚合查询

aggregate(*args, **kwargs)

# 计算所有图书的平均价格
 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')}
  # 查询所有书籍的平均价格
    from django.db.models import Avg,Count,Max,Min
    ret=Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
    # {'price__avg': 202.896}
    # 可以改名字
    ret=Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'))
    # 统计平均价格和最大价格
    ret=Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'),max_price=Max('price'))
    # 统计最小价格
    ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), min_price=Min('price'))
    # 统计个数和平均价格
    ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), max_price=Max('price'),count=Count('price'))
    ret = Book.objects.all().aggregate(avg_price=Avg('price'), max_price=Max('price'),count=Count('nid'))
    print(ret)
案例

 


 

二、分组查询

annotate()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值(统计方法用聚合函数)。

总结 :跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表,再按单表的思路进行分组查询。 

查找练习

练习:统计每一本书作者个数

from django.db.models import Avg, Max, Sum, Min, Max, Count
book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("authors"))
for book in book_list:
     print(book.name)
     print(book.author_num)
book_list = models.Book.objects.all().annotate(author_num=Count("authors")).values('name','author_num')
print(book_list)

练习:统计每一个出版社的最便宜的书

publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
for publish_obj in publishList:
    print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)

annotate的返回值是querySet,如果不想遍历对象,可以用上valuelist:

queryResult= Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price")).values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)

  练习:统计每一本以py开头的书籍的作者个数:

 queryResult=Book.objects.filter(title__startswith="Py").annotate(num_authors=Count('authors'))

  练习:统计不止一个作者的图书:(作者数量大于一)

ret=models.Book.objects.annotate(author_num=Count("authors")).filter(author_num__gt=1).values('name','author_num')
print(ret)

 练习:根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:

Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')

  练习:查询各个作者出的书的总价格:

ret=models.Author.objects.annotate(sum_price=Sum("book__price")).values("name", "sum_price")
print(ret)

  练习:查询每个出版社的名称和书籍个数

ret=models.Publish.objects.all().annotate(c=Count('book__name')).values('name','c')
print(ret)
 # ————————————单表下的分组查询
    '''
    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
    '''
    # select count(id) from emp group by dep
    # 示例一:查询每一个部门的名称,以及平均薪水
    # select dep,Avg(salary) from app01_emp group by dep
    from django.db.models import Avg, Count, Max, Min
    ret=Emp.objects.values('dep').annotate(Avg('salary'))
    # 重新命名
    ret=Emp.objects.values('dep').annotate(avg_salary=Avg('salary'))
    print(ret)
    # ---*******单表分组查询ORM总结:表名.objects.values('group by 的字段').annotate(聚合函数('统计的字段'))
    # 示例2 查询每个省份对应的员工数
    ret=Emp.objects.values('province').annotate(Count('id'))
    ret=Emp.objects.values('province').annotate(c=Count('id'))
    print(ret)
    # 补充知识点:
    ret=Emp.objects.all()
    # select * from emp
    ret=Emp.objects.values('name')
    # select name from emp
    # ****单表下,按照id进行分组是没有任何意义的
    ret=Emp.objects.all().annotate(Avg('salary'))
    print(ret)
    # ******多表分组查询
    # 查询每一个出版社出版的书籍个数
    ret=Book.objects.values('publish_id').annotate(Count('nid'))
    print(ret)
    # 查询每个出版社的名称以及出版社书的个数(先join在跨表分组)
    # 正向
    ret=Publish.objects.values('name').annotate(Count('book__name'))
    ret=Publish.objects.values('nid').annotate(c=Count('book__name')).values('name','c')
    print(ret)
    # 反向
    ret=Book.objects.values('publish__name').annotate(Count('name'))
    ret=Book.objects.values('publish__name').annotate(c=Count('name')).values('publish__name','c')
    print(ret)
    # 查询每个作者的名字,以及出版过书籍的最高价格
    ret=Author.objects.values('pk').annotate(c=Max('book__price')).values('name','c')
    print(ret)
    # 跨表查询的模型:每一个后表模型.objects.value('pk').annotate(聚合函数('关联表__统计字段')).values()

    # 查询每一个书籍的名称,以及对应的作者个数
    ret=Book.objects.values('pk').annotate(c=Count('authors__name')).values('name','c')
    print(ret)
    # 统计不止一个作者的图书
    ret=Book.objects.values('pk').annotate(c=Count('authors__name')).filter(c__gt=1).values('name','c')
    print(ret)

 

三、F查询与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:

 

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")
 # 查询评论数大于阅读数的书籍
    from django.db.models import F,Q
    # select * from book where commit_num>read_num;
    # 这样肯定是不行的
    # Book.objects.filter(commit_num__gt=read_num)
    ret=Book.objects.filter(commit_num__gt=F('reat_num'))
    print(ret)
    # 把所有书籍的价格加10
    Book.objects.all().update(price=F('price')+10)
    # ----Q函数,描述一个与,或,非的关系
    # 查询名字叫红楼梦或者价格大于100的书
    ret=Book.objects.filter(Q(name='红楼梦')|Q(price__gt=100))
    print(ret)
    # 查询名字叫红楼梦和价格大于100的书
    ret = Book.objects.filter(Q(name='红楼梦') & Q(price__gt=100))
    print(ret)
    # # 等同于
    ret2=Book.objects.filter(name='红楼梦',price__gt=100)
    print(ret2)
    # 也可以Q套Q
    # 查询名字叫红楼梦和价格大于100  或者 nid大于2
    ret=Book.objects.filter((Q(name='红楼梦') & Q(price__gt=100))|Q(nid__gt=2))
    print(ret)
    # ----非
    ret=Book.objects.filter(~Q(name='红楼梦'))
    print(ret)
    # Q和键值对联合使用,但是键值对必须放在Q的后面(描述的是一个且的关系)
    # 查询名字不是红楼梦,并且价格大于100的书
    ret=Book.objects.filter(~Q(name='红楼梦'),price__gt=100)
    print(ret)

 

posted @ 2019-01-16 00:10  Richardwu003  阅读(766)  评论(0编辑  收藏  举报