Django 的 filter、exclude 等方法使得對資料庫的查詢很方便了。這在資料量較小的時候還不錯，但如果資料量很大，或者查詢條件比較複雜，那麼查詢效率就會很低。

提高資料庫查詢效率可以通過原生 SQL 語句來實現，但是它的缺點就是需要開發者熟練掌握 SQL。倘若查詢條件是動態變化的，則編寫 SQL 會更加困難。

對於以便捷著稱的 Django，怎麼能忍受這樣的事。於是就有了 Aggregation聚合 。

聚合最好的例子就是官網給的案例了：

# models.py

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)

接下來可以這樣求所有書籍的平均價格：

>>> from django.db.models import Avg,Max,Min

>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': Decimal('30.67')}

實際上可以省掉 all() ：

>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': Decimal('30.67')}

還可以指定返回的鍵名：

>>> Book.objects.aggregate(price_avg=Avg('price'))
{'price_avg': Decimal('30.67')}

如果要獲取所有書籍中的最高價格：

>>> Book.objects.aggregate(Max('price'))
{'price__max': Decimal('44')}

獲取所有書籍中的最低價格：

>>> Book.objects.aggregate(Min('price'))
{'price__min': Decimal('12')}

aggregate() 方法返回的不再是 QuerySet 了，而是一個包含查詢結果的字典。如果我要對 QerySet 中每個元素都進行聚合計算、並且返回的仍然是 QuerySet ，那就要用到 annotate() 方法了。

annotate 翻譯過來就是 註解 ，它的作用有點像給 QuerySet 中的每個元素臨時貼上一個臨時的欄位，欄位的值是分組聚合運算的結果。

比方說要給查詢集中的每本書籍都增加一個欄位，欄位內容是外鏈到書籍的作者的數量：

>>> from django.db.models import Count

>>> q = Book.objects.annotate(Count('authors'))
>>> q[0].authors__count
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與 aggregate() 的語法類似，也可以給這個欄位自定義個名字：

>>> q = Book.objects.annotate(a_count=Count('authors'))

跨外鏈查詢欄位也是可以的：

>>> s = Store.objects.annotate(min_price=Min('books__price'),max_price=Max('books__price'))

>>> s[0].min_price
Decimal('12')
>>> s[0].max_price
Decimal('44')

既然 annotate() 返回的是查詢集，那麼自然也可以和 filter() 、 exclude() 等查詢方法組合使用：

>>> b = Book.objects.filter(name__startswith="Django").annotate(num_authors=Count('authors'))
>>> b[0].num_authors
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聯用的時候 filter 、 annotate 的順序會影響返回結果，所以邏輯要想清楚。

也可以排序：

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

總而言之， aggregate 和 annotate 用於組合查詢。當你需要對某些欄位進行聚合操作時（比如Sum， Avg， Max），請使用 aggregate 。如果你想要對資料集先進行分組（Group By）然後再進行某些聚合操作或排序時，請使用 annotate 。

進行此類查詢有時候容易讓人迷惑，如果你對查詢的結果有任何的疑問，最好的方法就是直接檢視它所執行的 SQL 原始語句，像這樣：

>>> b = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
>>> print(b.query)
SELECT "aggregation_book"."id","aggregation_book"."name","aggregation_book"."pages","aggregation_book"."price","aggregation_book"."rating","aggregation_book"."publisher_id","aggregation_book"."pubdate",COUNT("aggregation_book_authors"."author_id") 
AS "num_authors" FROM "aggregation_book" LEFT OUTER JOIN "aggregation_book_authors" 
ON ("aggregation_book"."id" = "aggregation_book_authors"."book_id") 
GROUP BY "aggregation_book"."id","aggregation_book"."pubdate"
ORDER BY "num_authors" ASC

相關文件： Aggregation

複合使用聚合時的相互干擾問題： Count and Sum annotations interfere with each other

總結

到此這篇關於Django中Aggregation聚合的基本使用方法就介紹到這了,更多相關Django Aggregation聚合使用內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！