Django 数据库抽象 API 描述了使用 Django queries 来增删查改单个对象的方法。 然而，有时候你要获取的值需要根据一组对象聚合后才能得到。这个主题指南描述了如何使用 Django queries 来生成和返回聚合值的方法。
\n整篇指南我们将引用以下模型。这些模型用来记录多个网上书店的库存。
\nfrom django.db import models\n\nclass Author(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=100)\n age = models.IntegerField()\n\nclass Publisher(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=300)\n\nclass Book(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=300)\n pages = models.IntegerField()\n price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)\n rating = models.FloatField()\n authors = models.ManyToManyField(Author)\n publisher = models.ForeignKey(Publisher, on_delete=models.CASCADE)\n pubdate = models.DateField()\n\nclass Store(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=300)\n books = models.ManyToManyField(Book)\n下面是根据以上模型执行常见的聚合查询：
\n# Total number of books.\n>>> Book.objects.count()\n2452\n\n# Total number of books with publisher=BaloneyPress\n>>> Book.objects.filter(publisher__name='BaloneyPress').count()\n73\n\n# Average price across all books.\n>>> from django.db.models import Avg\n>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))\n{'price__avg': 34.35}\n\n# Max price across all books.\n>>> from django.db.models import Max\n>>> Book.objects.all().aggregate(Max('price'))\n{'price__max': Decimal('81.20')}\n\n# Difference between the highest priced book and the average price of all books.\n>>> from django.db.models import FloatField\n>>> Book.objects.aggregate(\n... price_diff=Max('price', output_field=FloatField()) - Avg('price'))\n{'price_diff': 46.85}\n\n# All the following queries involve traversing the Book<->Publisher\n# foreign key relationship backwards.\n\n# Each publisher, each with a count of books as a "num_books" attribute.\n>>> from django.db.models import Count\n>>> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book'))\n>>> pubs\n<QuerySet [<Publisher: BaloneyPress>, <Publisher: SalamiPress>, ...]>\n>>> pubs[0].num_books\n73\n\n# Each publisher, with a separate count of books with a rating above and below 5\n>>> from django.db.models import Q\n>>> above_5 = Count('book', filter=Q(book__rating__gt=5))\n>>> below_5 = Count('book', filter=Q(book__rating__lte=5))\n>>> pubs = Publisher.objects.annotate(below_5=below_5).annotate(above_5=above_5)\n>>> pubs[0].above_5\n23\n>>> pubs[0].below_5\n12\n\n# The top 5 publishers, in order by number of books.\n>>> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book')).order_by('-num_books')[:5]\n>>> pubs[0].num_books\n1323\nQuerySet 上生成聚合Link to this heading#Django 提供了两种生成聚合的方法。第一种方法是从整个 QuerySet 生成汇总值。比如你想要计算所有在售书的平均价格。Django 的查询语法提供了一种用来描述所有图书集合的方法：
>>> Book.objects.all()\n可以通过在 QuerySet 后添加 aggregate() 子句来计算 QuerySet 对象的汇总值。
>>> from django.db.models import Avg\n>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))\n{'price__avg': 34.35}\n本例中的 all() 是多余的，所以可以简化成这样的:
>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'))\n{'price__avg': 34.35}\n传递给 aggregate() 的参数描述了我们想要计算的聚合值。在这个例子里，要计算的就是 Book 模型上的 price 字段的平均值。可用的聚合函数列表可以在 QuerySet reference 中找到。
aggregate() 是 QuerySet 的一个终端子句，使用后将返回“名称-值”的字典，其中“名称”就是聚合值的标志，“值”就是计算出的聚合结果。“名称”是根据字段名和聚合函数而自动生成的。如果你想指定一个聚合值的名称，你可以在指定聚合子句的时候提供指定的名称：
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))\n{'average_price': 34.35}\n如果你想生成更多的聚合内容，你只需要在 aggregate() 子句中加入其它参数即可。所以，如果我们也想知道所有书中最高和最低的价格，我们可以写这样的查询：
>>> from django.db.models import Avg, Max, Min\n>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))\n{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}\nQuerySet 中的每一个条目生成聚合Link to this heading#生成值的汇总的另一个办法是为 QuerySet 的每一个对象生成独立汇总。比如，如果你想检索书籍列表，你可能想知道每一本书有多少作者。每一本书与作者有多对多的关系；我们想在 QuerySet 中为每一本书总结这个关系。
使用 annotate() 子句可以生成每一个对象的汇总。当指定 annotate() 子句，QuerySet 中的每一个对象将对指定值进行汇总。
这些汇总语法规则与 aggregate() 子句的规则相同。annotate() 的每一个参数描述了一个要计算的聚合。比如，注解（annotate）所有书的所有作者：
# Build an annotated queryset\n>>> from django.db.models import Count\n>>> q = Book.objects.annotate(Count('authors'))\n# Interrogate the first object in the queryset\n>>> q[0]\n<Book: The Definitive Guide to Django>\n>>> q[0].authors__count\n2\n# Interrogate the second object in the queryset\n>>> q[1]\n<Book: Practical Django Projects>\n>>> q[1].authors__count\n1\n与 aggregate() 一样，注解的名称是根据聚合函数和被聚合的字段名自动生成的。当你在指定注解的时候，你可以通过提供一个别名重写这个默认名：
>>> q = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors'))\n>>> q[0].num_authors\n2\n>>> q[1].num_authors\n1\n与 aggregate() 不同的是，annotate() 不是终端子句。annotate() 子句的输出就是 QuerySet；这个 QuerySet 被其他 QuerySet 操作进行修改，包括 filter()`, order_by() ，甚至可以对 annotate() 进行额外调用。
使用 annotate() 组合多个聚合将产生错误的结果( yield the wrong results )，因为它使用连接(joins)而不是子查询：
>>> book = Book.objects.first()\n>>> book.authors.count()\n2\n>>> book.store_set.count()\n3\n>>> q = Book.objects.annotate(Count('authors'), Count('store'))\n>>> q[0].authors__count\n6\n>>> q[0].store__count\n6\n对大部分聚合来说，没办法避免这个问题，但是，Count 聚合可以使用 distinct 参数来避免：
>>> q = Book.objects.annotate(Count('authors', distinct=True), Count('store', distinct=True))\n>>> q[0].authors__count\n2\n>>> q[0].store__count\n3\n到目前为止，我们已经处理了被查询模型字段的聚合。然而，有时候想聚合的值属于你正在查询模型的关联模型。
\n在聚合函数里面指定聚合的字段时，Django 允许你在过滤相关字段的时候使用相同的双下划线表示法。Django 将处理任何需要检索和聚合的关联值的表连接(table joins)。
\n比如，要寻找每个书店提供的书籍价格区间，你可以使用这个注解(annotation)：
\n>>> from django.db.models import Max, Min\n>>> Store.objects.annotate(min_price=Min('books__price'), max_price=Max('books__price'))\n这告诉 Django 去检索 Store 模型，连接（通过多对多关系） Book 模型，并且聚合书籍模型的价格字段来获取最大最小值。
相同规则应用于 aggregate() 从句。如果你想知道任何店铺正在销售的任何书籍的最低最高价，你可以使用这个聚合：
>>> Store.objects.aggregate(min_price=Min('books__price'), max_price=Max('books__price'))\nJoin 链可以根据你的需求尽可能深。比如，要提取所出售的书籍中最年轻的作者年龄，你可以写这样的查询：
\n>>> Store.objects.aggregate(youngest_age=Min('books__authors__age'))\n类似于 跨关系查询 ，你正在查询的在模型和模型字段上的聚合和注解(annotations)可以包含反向关系。关系模型的小写名和双下划线也可以用在这里。
\n比如我们可以要求所有出版者，注解他们各自的图书库存总数（注意我们如何使用 'book' 来指定 Publisher -> Book 反向外键跳转）：
>>> from django.db.models import Avg, Count, Min, Sum\n>>> Publisher.objects.annotate(Count('book'))\n(查询结果里的每一个 Publisher 会有多余的属性—— book__count 。)
我们也可以找出最古老的一本：
\n>>> Publisher.objects.aggregate(oldest_pubdate=Min('book__pubdate'))\n(结果字典中会有一个叫 'oldest_pubdate' 的键。如果没有指定这样的别名，它将会是一个很长的名字 'book__pubdate__min' 。)
它不仅仅用于外键，它也适用于多对多关系。比如，我们能查询每一个作者，注解作者(共同)创作的书籍总页数(注意我们如何使用 'book' 来指定 Author -> Book 反向多对多跳转)：
>>> Author.objects.annotate(total_pages=Sum('book__pages'))\n（结果集里的每一个 Author 会有一个额外的属性——total_pages）如果没有指定这样的别名，它将会是一个很长的名字 book__pages__sum）
或查询书籍的平均评分：
\n>>> Author.objects.aggregate(average_rating=Avg('book__rating'))\n（结果字典会有一个叫 'average_rating' 的键。如果没有指定这样的别名，它将会是一个很长的名字 'book__rating__avg'。）
QuerySet 子句Link to this heading#filter() 和 exclude()Link to this heading#聚合也可以参与过滤。任何应用于普通模型字段的 filter() （或 exclude()）会具有约束被认为是聚合的对象的效果。
当使用 annotate() 从句，过滤器具有约束计算注解的对象的效果。比如，你可以使用查询生成一个所有书籍的注解列表，这个列表的标题以 "Django" 开头。
>>> from django.db.models import Avg, Count\n>>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").annotate(num_authors=Count('authors'))\n当使用 aggregate() 子句，过滤器将具有约束计算聚合的对象的效果。比如，你可以使用查询生成所有标题以 "Django" 开头的平均价格。
>>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").aggregate(Avg('price'))\n注解过的值也可以使用过滤器。注解的别名可以和任何其他模型字段一样使用 filter() 和 exclude() 子句。
比如，要生成多名作者的书籍列表，可以发出这种查询：
\n>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).filter(num_authors__gt=1)\n这个查询生成一个注解结果集，然后生成一个基于注解的过滤器。
\n如果你需要两个带有两个独立的过滤器的注解，你可以在任何聚合中使用 filter 语句。比如，要生成一个带有高评价书籍的作者列表：
>>> highly_rated = Count('book', filter=Q(book__rating__gte=7))\n>>> Author.objects.annotate(num_books=Count('book'), highly_rated_books=highly_rated)\n结果集中的每一个``Author`` 会有 num_books 和 highly_rated_books 属性。
annotate() 和 filter() 子句的顺序Link to this heading#当开发一个涉及 annotate() 和 filter() 子句的复杂查询时，要特别注意应用于 QuerySet 的子句的顺序。
当一个 annotate() 子句应用于查询，会根据查询状态来计算注解，直到请求的注解为止。这实际上意味着 filter() 和 annotate() 不是可交换的操作。
比如：
\n出版者A有两本评分4和5的书。
出版者B有两本评分1和4的书。
出版者C有一本评分1的书。
下面就是 Count 聚合的例子：
>>> a, b = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book', distinct=True)).filter(book__rating__gt=3.0)\n>>> a, a.num_books\n(<Publisher: A>, 2)\n>>> b, b.num_books\n(<Publisher: B>, 2)\n\n>>> a, b = Publisher.objects.filter(book__rating__gt=3.0).annotate(num_books=Count('book'))\n>>> a, a.num_books\n(<Publisher: A>, 2)\n>>> b, b.num_books\n(<Publisher: B>, 1)\n两个查询返回出版者列表，这些出版者至少有一本评分3的书，因此排除了C。
\n在第一个查询里，注解优先于过滤器，因此过滤器没有影响注解。distinct=True 用来避免 a query bug。
第二个查询每个发布者评分3以上的书籍数量。过滤器优先于注解，因此过滤器约束计算注解时考虑的对象。
\n这里是另一个关于 Avg 聚合的例子：
>>> a, b = Publisher.objects.annotate(avg_rating=Avg('book__rating')).filter(book__rating__gt=3.0)\n>>> a, a.avg_rating\n(<Publisher: A>, 4.5) # (5+4)/2\n>>> b, b.avg_rating\n(<Publisher: B>, 2.5) # (1+4)/2\n\n>>> a, b = Publisher.objects.filter(book__rating__gt=3.0).annotate(avg_rating=Avg('book__rating'))\n>>> a, a.avg_rating\n(<Publisher: A>, 4.5) # (5+4)/2\n>>> b, b.avg_rating\n(<Publisher: B>, 4.0) # 4/1 (book with rating 1 excluded)\n第一个查询请求至少有一本评分3以上的书籍的出版者的书籍平均分。第二个查询只请求评分3以上的作者书籍的平均评分。
\n很难凭直觉了解ORM如何将复杂的查询集转化为SQL查询，因此当有疑问时，请使用 str(queryset.query)` 检查SQL，并写大量的测试。
\norder_by()Link to this heading#注解可以当做基本排序来使用。当你定义了一个 order_by() 子句，你提供的聚合可以引用任何定义为查询中 annotate() 子句的一部分的别名。
比如，通过书籍的作者数量来对书籍的 QuerySet 排序，你可以使用下面的查询：
>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')\nvalues()Link to this heading#通常，注解值会添加到每个对象上，即一个被注解的 QuerySet 将会为初始 QuerySet 的每个对象返回一个结果集。然而，当使用 values() 子句来对结果集进行约束时，生成注解值的方法会稍有不同。不是在原始 QuerySet 中对每个对象添加注解并返回，而是根据定义在 values() 子句中的字段组合先对结果进行分组，再对每个单独的分组进行注解，这个注解值是根据分组中所有的对象计算得到的。
下面是一个关于作者的查询例子，查询每个作者所著书的平均评分：
\n>>> Author.objects.annotate(average_rating=Avg('book__rating'))\n这段代码返回的是数据库中的所有作者及其所著书的平均评分。
\n但是如果你使用 values() 子句，结果会稍有不同：
>>> Author.objects.values('name').annotate(average_rating=Avg('book__rating'))\n在这个例子中，作者会按名字分组，所以你只能得到不重名的作者分组的注解值。这意味着如果你有两个作者同名，那么他们原本各自的查询结果将被合并到同一个结果中；两个作者的所有评分都将被计算为一个平均分。
\nannotate() 和 values() 的顺序Link to this heading#和使用 filter() 一样，作用于某个查询的 annotate() 和 values() 子句的顺序非常重要。如果 values() 子句在 annotate() 之前，就会根据 values() 子句产生的分组来计算注解。
然而如果 annotate() 子句在 values() 之前，就会根据整个查询集生成注解。这种情况下，values() 子句只能限制输出的字段。
举个例子，如果我们颠倒上个例子中 values() 和 annotate() 的顺序：
>>> Author.objects.annotate(average_rating=Avg('book__rating')).values('name', 'average_rating')\n这段代码将为每个作者添加一个唯一注解，但只有作者姓名和 average_rating 注解会返回在输出结果中。
你应该也会注意 average_rating 已经明确包含在返回的值列表中。这是必需的，因为 values() 和 annotate() 子句的顺序。
如果 values() 子句在 annotate() 子句之前，任何注解将自动添加在结果集中。然而，如果 values() 子句应用在 annotate() 子句之后，则需要显式包含聚合列。
order_by() 交互Link to this heading#在选择输出数据的时候，将使用在查询集的 order_by() 中提及的字段（或模型上的默认排序中使用的字段），即使它们不是其他在 values() 中指定的调用。这些额外的字段用于将“相似”的结果分组在一起，它们可以使其他相同的结果行看起来是分开的。尤其是在数数的时候。
举个例子，假设你有这样的模型：
\nfrom django.db import models\n\nclass Item(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=10)\n data = models.IntegerField()\n\n class Meta:\n ordering = ["name"]\n这里的重点是在 name 字段上的默认排序。如果你想计算每一个不同的 data 值出现次数，你可以这样做：
# Warning: not quite correct!\nItem.objects.values("data").annotate(Count("id"))\n它将通过共同的 data 值对 Item 对象进行分组，然后在每一组里计算 id 值的数量。只可惜它不能正常工作。通过 name 进行的默认排序也在分组中起作用，因此这个查询将按不同的 (data, name) 分组，这不是你想要的。相反，你可以构建这样的查询集：
Item.objects.values("data").annotate(Count("id")).order_by()\n清除任何查询中的排序。你也可以通过 data 排序，没有任何有害影响，因为它已经在查询中发挥了作用。
这个行为与 distinct() 的查询文档指出的行为相同，一般规则是一样的：通常情况下，你不希望额外的列在结果中发挥作用，因此要清除排序，或者至少确保它只限于您在 values() 调用中选择的那些字段。
你也可以在注解结果上生成聚合。当你定义 aggregate() 子句时，你提供的聚合可以引用任何定义在查询中 annotate() 子句的别名。
比如，如果你想计算每本书的平均作者数，首先使用作者数注解书籍集合，然后引用注解字段聚合作者数：
\n>>> from django.db.models import Avg, Count\n>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).aggregate(Avg('num_authors'))\n{'num_authors__avg': 1.66}\n