聚合查询（一堆聚合函数，使用之前先导入）
from Django.db.models import Count,Max,Min,Avg,Sun -count -计算数量 -max 最大值 -min 最小值 -Avg 平均值 - Sun 求和
使用：ret = models.Book.objects.all().aggregate(Avg("字段名"))
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}
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}
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)
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。
from django.db.models import Avg, Max, Sum, Min, Max, Count
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)
# ————————————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)