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\n\nclass Author(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=100)\n age = models.IntegerField()\n\n\nclass Publisher(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=300)\n\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\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, provide default to be returned instead\n# of None if no books exist.\n>>> from django.db.models import Avg\n>>> Book.objects.aggregate(Avg("price", default=0))\n{'price__avg': 34.35}\n\n# Max price across all books, provide default to be returned instead of\n# None if no books exist.\n>>> from django.db.models import Max\n>>> Book.objects.aggregate(Max("price", default=0))\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... )\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 提供两种生成聚合值的方法。第一种方法是在整个 QuerySet 上生成摘要值。例如，假设您想计算所有可售书籍的平均价格。Django 的查询语法提供了一种描述所有书籍集合的方法：
>>> Book.objects.all()\n我们需要的是一种方法来计算属于这个 QuerySet 的对象的摘要值。这可以通过在 QuerySet 上附加一个 aggregate() 子句来实现：
>>> from django.db.models import Avg\n>>> Book.objects.all().aggregate(Avg("price"))\n{'price__avg': 34.35}\n在这个示例中，all() 是多余的，所以可以简化为：
>>> 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() 是一个 QuerySet 的终端子句，当调用时，它返回一个名值对的字典。名称是聚合值的标识符；值是计算得到的聚合值。名称是从字段名称和聚合函数自动生成的。如果您想手动指定聚合值的名称，可以在指定聚合子句时提供该名称：
>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg("price"))\n{'average_price': 34.35}\n如果您想生成多个聚合值，可以向 aggregate() 子句添加另一个参数。因此，如果我们还想知道所有书的最高价和最低价，可以发出以下查询：
>>> 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，注释的名称是从聚合函数的名称和被聚合字段的名称自动派生的。您可以通过在指定注释时提供别名来覆盖这个默认名称：
>>> 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(\n... Count("authors", distinct=True), Count("store", distinct=True)\n... )\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在聚合函数中指定聚合字段时，Django 允许你使用与过滤器引用相关字段时相同的 双下划线表示法。然后，Django 将处理任何所需的表连接以检索和聚合相关值。
\n例如，要找出每家商店提供的书籍价格范围，您可以使用以下注释：
\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。
相同的规则也适用于 aggregate() 子句。如果您想知道在任何商店都有销售的任何书的最低价和最高价，可以使用聚合操作：
>>> Store.objects.aggregate(min_price=Min("books__price"), max_price=Max("books__price"))\n连接链可以根据需要深入。例如，要提取任何可售书籍中最年轻作者的年龄，可以发出以下查询：
\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例如，我们可以请求所有出版商，附带它们各自的总书库存计数器（请注意如何使用 'book' 来指定 Publisher -> Book 的反向外键跳跃）：
>>> 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 。)
我们还可以要求每个出版商管理的书籍中最老的一本书：
\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' 。)
这不仅适用于外键，还适用于多对多关系。例如，我们可以要求每个作者，附带考虑作者（共同）合著的所有书籍的总页数的注释（请注意如何使用 'book' 来指定 Author -> Book 的反向多对多跳跃）：
>>> 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）
或者要求计算我们记录的所有作者所著书籍的平均评分：
\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。
当与 annotate() 子句一起使用时，过滤器的效果是限制计算注释的对象。例如，您可以使用以下查询生成所有标题以 "Django" 开头的书籍的带注释列表：
>>> from django.db.models import Avg, Count\n>>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").annotate(num_authors=Count("authors"))\n当与 aggregate() 子句一起使用时，过滤器的效果是限制计算聚合的对象。例如，您可以使用以下查询生成所有标题以 "Django" 开头的书籍的平均价格：
>>> 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。
例如，要生成一个具有多位作者的书籍列表，您可以发出以下查询：
\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如果您需要两个具有两个单独过滤器的注释，可以在任何聚合操作中使用 filter 参数。例如，要生成具有高评分书籍计数的作者列表：
>>> highly_rated = Count("book", filter=Q(book__rating__gte=7))\n>>> Author.objects.annotate(num_books=Count("book"), highly_rated_books=highly_rated)\n结果集中的每个 Author 都有 num_books 和 highly_rated_books 属性。参见 条件聚合。
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。
以下是一个使用 Count 聚合的示例：
>>> a, b = Publisher.objects.annotate(num_books=Count("book", distinct=True)).filter(\n... book__rating__gt=3.0\n... )\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以下是另一个使用 Avg 聚合的示例：
>>> a, b = Publisher.objects.annotate(avg_rating=Avg("book__rating")).filter(\n... book__rating__gt=3.0\n... )\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(\n... avg_rating=Avg("book__rating")\n... )\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。
order_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。
例如，要按参与书籍创作的作者数量对书籍的 QuerySet 进行排序，您可以使用以下查询：
>>> 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然而，如果您使用 values() 子句，结果会略有不同：
>>> 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。
例如，如果我们反转先前示例中的 values() 和 annotate() 子句的顺序：
>>> Author.objects.annotate(average_rating=Avg("book__rating")).values(\n... "name", "average_rating"\n... )\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()Link to this heading#在查询集的 order_by() 部分提到的字段会在选择输出数据时使用，即使它们在 values() 调用中没有被明确指定。这些额外的字段用于将类似的结果分组在一起，它们可以使否则相同的结果行看起来是分开的。这在计算数量时特别明显。
举个例子，假设你有这样的模型：
\nfrom django.db import models\n\n\nclass Item(models.Model):\n name = models.CharField(max_length=10)\n data = models.IntegerField()\n如果您想计算在有序查询集中每个不同的 data 值出现的次数，您可以尝试这样做：
items = Item.objects.order_by("name")\n# Warning: not quite correct!\nitems.values("data").annotate(Count("id"))\n...这将根据它们共同的 data 值将 Item 对象分组，然后计算每个组中 id 值的数量。但实际上，它不会完全起作用。按照 name 进行排序也会影响分组，所以这个查询将根据不同的 (data, name) 对进行分组，这不是您想要的。相反，您应该构建这个查询集：
items.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。
例如，如果您想计算每本书的平均作者数量，您首先要用作者数量对书籍集进行注释，然后对该作者数量进行聚合，引用注释字段：
\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当对空的查询集或分组应用聚合操作时，结果通常默认为其 default 参数，通常是 None。这种行为发生是因为当执行的查询不返回任何行时，聚合函数会返回 NULL。
您可以为大多数聚合操作提供 default 参数来指定返回值。但是，由于 Count 不支持 default 参数，它在空的查询集或分组上始终返回 0。
例如，假设没有一本书的名称中包含 web，那么计算这本书集合的总价格会返回 None，因为没有匹配的行来进行 Sum 聚合计算：
>>> from django.db.models import Sum\n>>> Book.objects.filter(name__contains="web").aggregate(Sum("price"))\n{"price__sum": None}\n然而，可以在调用 Sum 时设置 default 参数，以返回不同的默认值，如果找不到书籍：
>>> Book.objects.filter(name__contains="web").aggregate(Sum("price", default=0))\n{"price__sum": Decimal("0")}\nONLY_FULL_GROUP_BY enabledLink to this heading#When using the values() clause to group query results for annotations in\nMySQL with the ONLY_FULL_GROUP_BY SQL mode enabled, you may need to apply\nAnyValue if the annotation includes a mix of\naggregate and non-aggregate expressions.
Take the following example:
\n>>> from django.db.models import F, Count, Greatest\n>>> Book.objects.values(greatest_pages=Greatest("pages", 600)).annotate(\n... num_authors=Count("authors"),\n... pages_per_author=F("greatest_pages") / F("num_authors"),\n... ).aggregate(Avg("pages_per_author"))\nThis creates groups of books based on the SQL column GREATEST(pages, 600).\nOne unique group consists of books with 600 pages or less, and other unique\ngroups will consist of books with the same pages. The pages_per_author\nannotation is composed of aggregate and non-aggregate expressions,\nnum_authors is an aggregate expression while greatest_page isn't.
Since the grouping is based on the greatest_pages expression, MySQL may be\nunable to determine that greatest_pages (used in the pages_per_author\nexpression) is functionally dependent on the grouped column. As a result, it\nmay raise an error like:
OperationalError: (1055, "Expression #2 of SELECT list is not in GROUP BY\nclause and contains nonaggregated column 'book_book.pages' which is not\nfunctionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible\nwith sql_mode=only_full_group_by")\nTo avoid this, you can wrap the non-aggregate expression with\nAnyValue.
>>> from django.db.models import AnyValue, F, Count, Greatest\n>>> Book.objects.values(\n... greatest_pages=Greatest("pages", 600),\n... ).annotate(\n... num_authors=Count("authors"),\n... pages_per_author=AnyValue(F("greatest_pages")) / F("num_authors"),\n... ).aggregate(Avg("pages_per_author"))\n{'pages_per_author__avg': 532.57143333}\nOther supported databases do not encounter the OperationalError in the\nexample above because they can detect the functional dependency. In general,\nAnyValue is useful when dealing with select list columns that involve\nnon-aggregate functions or complex expressions not recognized by the database\nas functionally dependent on the columns in the grouping clause.