Django聚合函数与aggregate、annotate方法详解
本文详解Django中Avg、Count等聚合函数的用法，深入对比aggregate与annotate两种支持聚合的方法。通过实例解析aggregate如何对QuerySet整体汇总，以及annotate如何为每个对象生成独立摘要并自动分组，帮助开发者掌握Django数据聚合的核心技巧。
Django聚合函数支持方法概览
支持聚合函数的方法：
在Django中使用聚合函数时，不能直接调用，必须将其嵌入到支持聚合的方法中执行。主要支持聚合的方法有两种：aggregate和annotate。这两种方法生成的原生SQL语句及返回结果存在显著差异，下文将通过具体实例逐一说明。
# 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)aggregate方法详解与示例
1、aggregate：作为QuerySet对象的API，该方法对QuerySet整体进行属性汇总，不基于模型主键进行group by分组，最终返回一个结果字典。此外，aggregate支持聚合关联表（如ForeignKey关联）中的字段，传递关联字段的方式与常规连表查询一致，需使用“__”符号。示例代码如下：
from django.db.models import Avg
from django.db import connection1、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'))annotate方法详解与示例
2、annotate：此方法不仅支持执行聚合函数，还可传递F或Q对象，为当前QuerySet生成新的属性。
annotate通常用于聚合连表字段，它为QuerySet中的每个对象生成独立的摘要，并为查询模型增加一个新属性，其值为聚合函数的结果。使用aggregate函数生成新字段时，annotate会基于模型主键进行group by分组（注意：仅在使用聚合函数生成新字段时进行分组，使用F、Q表达式添加新字段时不分组），随后在连表中按分组结果进行聚合。这符合为QuerySet中每个对象增加独立摘要的特性。
使用该方法执行聚合函数后，返回结果仍为QuerySet对象，可继续调用filter()、order_by()甚至再次使用annotate()进行聚合。例如，提取每本书的平均销售价格（价格数据位于BookOrder表）：
from django.db.models import Avg
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)常用聚合函数介绍
聚合函数：
Django中的聚合函数均位于django.db.models模块下，具体包括Avg、Count、Max、Min和Sum。以下逐一介绍各函数的作用：
1、Avg：计算平均值，适用于数值型字段。若使用aggregate执行此函数，将返回一个字典，默认键名为field__avg，值为聚合结果。示例代码如下：
# 计算所有作者的平均年龄
result = Author.objects.aggregate(Avg('age'))
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)2、Count：计算数量，基本用法与Avg类似。使用该函数时可传入distinct参数以实现去重：
# 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.name,book.total))3、Max和Min：计算字段的最大值和最小值，用法与Avg相同。
4、Sum：计算总和，用法与Avg相同。
注：总结而言，aggregate是对QuerySet整体属性的汇总聚合，不执行分组；而annotate是为QuerySet中每个对象生成独立摘要，必然执行分组后再进行聚合。
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本站。
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