具有相同值的字段上的 Django ORM LEFT JOIN

Question

我正在为水文学家编写网络界面。水文学家应该像这样查看具有不同水文测量值的表格。

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| observation_id | observation_datetime | level | water_temperature  |precipitation|precipitation_type|
+----------------+----------------------+-------+--------------------+-------------+------------------+

| 1 | 2019-03-11 11:00:00 | 11 | 21 | 31 |
| 2 | 2019-03-12 12:00:00 | 12 | 22 | 32 |
| 3 | 2019-03-13 13:00:00 | 13 | 23 | 33 |
| 4 | 2019-03-14 14:00:00 | 14 | 24 | 34 |

我有这些模型来描述测量结果

class AbstractMeasurement(model.Model):
    observation_datetime = models.DateTimeField()
    observation = models.ForeignKey(Observation, on_delete = models.DO_NOTHING)

class Meta:
    abstract = True

class Level(AbstractMeasurement):
    level = models.DecimalField()

class WaterTemperature(AbstractMeasurement):
    air_temperature = models.DecimalField()

class Precipitation(AbstractMeasurement):
    precipitation = models.DecimalField()
    precipitation_type = models.CharField()

等等

水平主要测量和测量不能没有水平。级别是基本模型。

在mysql中我可以通过这个查询来完成

    SELECT level.observation_id, 
            level.observation_datetime, 
            level.level, 
            water_temperature.water_temperature, 
            precipitation.precipitation, 
            precipitation.precipitation_type 
    FROM level 
    LEFT JOIN precipitation ON 
            level.observation_datetime = precipitation.observation_datetime 
            AND 
            level.observation_id = precipitation.observation_id 
    LEFT JOIN water_temperature ON 
            level.observation_datetime = water_temperature.observation_datetime 
            AND 
            level.observation_id = water_temperature.observation_id;

如何在 django 中使用没有外键关系的模型进行 LEFT JOIN？

Answer 1

你可以实现你想要的，但它会不必要地低效（甚至比你发布的 SQL 查询还要低）。由于您当前的模型结构无论如何都相当扭曲，如果您可以更改模型，您应该这样做。

也就是说，这里是如何带来例如Precipitation 数据到您的 Level 查询中。每个字段和行需要一个子查询：

from django.db.models import Q, OuterRef, Subquery

join_criteria = Q(
    observation_id=OuterRef('observation_id'), 
    observation_datetime = OuterRef('observation_datetime')
)

subquery_precipitation = Subquery(Precipitation.objects
    .filter(join_criteria)
    .values('precipitation')[:1])

subquery_precipitation_type = Subquery(Precipitation.objects
    .filter(join_criteria)
    .values('precipitation_type')[:1])

levels = (Level.objects
        .annotate(precipitation=subquery_precipitation)
        .annotate(precipitation_type=subquery_precipitation_type))

现在尝试将查询中的字段数与预期的行数相乘——这就是需要执行的子查询数。

所以这是一个概念证明，您可以在紧要关头使用小表格和一些字段。它不适用于大型数据集和许多领域。你真的应该为此重新考虑你的模型。

有了合适的模型，应该很容易实现你所需要的。