Агрегирование

В руководстве по API абстракции баз данных Django описывается, как использовать запросы Django для создания, получения, обновления и удаления отдельных объектов. Однако иногда вам потребуется получить значения, полученные путем обобщения или агрегирования коллекции объектов. Это руководство описывает способы генерации и возврата агрегированных значений с помощью запросов Django.

В этом руководстве мы будем ссылаться на следующие модели. Эти модели используются для отслеживания инвентаризации ряда интернет-магазинов книг:

from django.db import models

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()

class Publisher(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=300)

class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=300)
    pages = models.IntegerField()
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    rating = models.FloatField()
    authors = models.ManyToManyField(Author)
    publisher = models.ForeignKey(Publisher, on_delete=models.CASCADE)
    pubdate = models.DateField()

class Store(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=300)
    books = models.ManyToManyField(Book)

Справочник

Спешите? Вот как выполнить общие агрегированные запросы, предполагая, что модели указаны выше:

# Total number of books.
>>> Book.objects.count()
2452

# Total number of books with publisher=BaloneyPress
>>> Book.objects.filter(publisher__name='BaloneyPress').count()
73

# Average price across all books.
>>> from django.db.models import Avg
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}

# Max price across all books.
>>> from django.db.models import Max
>>> Book.objects.all().aggregate(Max('price'))
{'price__max': Decimal('81.20')}

# Difference between the highest priced book and the average price of all books.
>>> from django.db.models import FloatField
>>> Book.objects.aggregate(
...     price_diff=Max('price', output_field=FloatField()) - Avg('price'))
{'price_diff': 46.85}

# All the following queries involve traversing the Book<->Publisher
# foreign key relationship backwards.

# Each publisher, each with a count of books as a "num_books" attribute.
>>> from django.db.models import Count
>>> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book'))
>>> pubs
<QuerySet [<Publisher: BaloneyPress>, <Publisher: SalamiPress>, ...]>
>>> pubs[0].num_books
73

# Each publisher, with a separate count of books with a rating above and below 5
>>> from django.db.models import Q
>>> above_5 = Count('book', filter=Q(book__rating__gt=5))
>>> below_5 = Count('book', filter=Q(book__rating__lte=5))
>>> pubs = Publisher.objects.annotate(below_5=below_5).annotate(above_5=above_5)
>>> pubs[0].above_5
23
>>> pubs[0].below_5
12

# The top 5 publishers, in order by number of books.
>>> pubs = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book')).order_by('-num_books')[:5]
>>> pubs[0].num_books
1323

Генерация агрегатов над QuerySet

Django предоставляет два способа генерации агрегатов. Первый способ — это генерация сводных значений по всему QuerySet. Например, предположим, что вы хотите вычислить среднюю цену всех книг, доступных для продажи. Синтаксис запросов Django предоставляет средства для описания набора всех книг:

>>> Book.objects.all()

Что нам нужно, так это способ вычисления сводных значений по объектам, которые принадлежат этому QuerySet. Это делается путем добавления aggregate() к QuerySet:

>>> from django.db.models import Avg
>>> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}

all() избыточно в этом примере, поэтому его можно упростить до:

>>> Book.objects.aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': 34.35}

Аргумент aggregate() описывает агрегированное значение, которое мы хотим вычислить — в данном случае среднее значение поля price модели Book. Список доступных функций агрегации можно найти в справочнике по наборам запросов.

aggregate() — это заключительная часть QuerySet, которая, когда вызывается, возвращает словарь пар имя-значение. Имя — идентификатор агрегированного значения; значение — вычисленное агрегированное значение. Имя автоматически генерируется по имени поля и функции агрегации. Если вы хотите вручную указать имя агрегированного значения, вы можете сделать это, указав это имя при указании агрегированного запроса:

>>> Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
{'average_price': 34.35}

Если вы хотите сгенерировать более одного агрегата, просто добавьте еще один аргумент в aggregate(). Таким образом, если мы также хотели бы узнать максимальную и минимальную цену всех книг, мы бы выполнили запрос:

>>> 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')}

Генерация агрегатов для каждого элемента в QuerySet

Второй способ генерации сводных значений — это генерация независимого сводного значения для каждого объекта в QuerySet. Например, если вы получаете список книг, вы можете узнать, сколько авторов внесли вклад в каждую книгу. Каждая книга имеет отношение «многие ко многим» с автором; мы хотим обобщить это отношение для каждой книги в QuerySet.

Сводные значения по объектам можно генерировать с помощью annotate(). При указании annotate() каждый объект в QuerySet будет помечен указанными значениями.

Синтаксис этих аннотаций идентичен синтаксису, используемому для aggregate(). Каждый аргумент annotate() описывает агрегат, который нужно вычислить. Например, чтобы добавить книги с количеством авторов:

# Build an annotated queryset
>>> from django.db.models import Count
>>> q = Book.objects.annotate(Count('authors'))
# Interrogate the first object in the queryset
>>> q[0]
<Book: The Definitive Guide to Django>
>>> q[0].authors__count
2
# Interrogate the second object in the queryset
>>> q[1]
<Book: Practical Django Projects>
>>> q[1].authors__count
1

Как и в случае с aggregate(), имя аннотации автоматически определяется по имени функции агрегации и имени поля, которое агрегируется. Вы можете переопределить это имя по умолчанию, указав псевдоним при указании аннотации:

>>> q = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors'))
>>> q[0].num_authors
2
>>> q[1].num_authors
1

В отличие от aggregate(), annotate() не является заключительной частью. Выход annotate() — это QuerySet; этот QuerySet можно изменить с помощью любой другой операции QuerySet, включая filter(), order_by(), или даже дополнительные вызовы к annotate().

Объединение нескольких агрегаций

Объединение нескольких агрегаций с annotate() приведет к неправильным результатам, потому что используются соединения, а не подзапросы:

>>> book = Book.objects.first()
>>> book.authors.count()
2
>>> book.store_set.count()
3
>>> q = Book.objects.annotate(Count('authors'), Count('store'))
>>> q[0].authors__count
6
>>> q[0].store__count
6

Для большинства агрегатов избежать этой проблемы невозможно, но у агрегата Count есть параметр distinct, который может помочь:

>>> q = Book.objects.annotate(Count('authors', distinct=True), Count('store', distinct=True))
>>> q[0].authors__count
2
>>> q[0].store__count
3

Соединения и агрегаты

До сих пор мы имели дело с агрегатами по полям, которые принадлежат модели, к которой мы обращаемся. Однако иногда значение, которое вы хотите агрегировать, будет принадлежать модели, связанной с моделью, к которой вы обращаетесь.

При указании поля для агрегирования в функции агрегирования Django позволит вам использовать ту же нотацию с двойным подчеркиванием, что используется при ссылке на связанные поля в фильтрах. Django затем обработает все необходимые соединения таблиц для получения и агрегирования связанного значения.

Например, чтобы найти диапазон цен книг, предлагаемых в каждом магазине, можно использовать аннотацию:

>>> from django.db.models import Max, Min
>>> Store.objects.annotate(min_price=Min('books__price'), max_price=Max('books__price'))

Это говорит Django получить модель Store, соединиться (через отношение «многие ко многим») с моделью Book и агрегировать по полю цены модели книги, чтобы получить минимальное и максимальное значение.

Те же правила применяются к aggregate() . Если вы хотите узнать самую низкую и самую высокую цену любой книги, доступной для продажи в любом из магазинов, вы можете использовать агрегат:

>>> Store.objects.aggregate(min_price=Min('books__price'), max_price=Max('books__price'))

Цепочки соединений могут быть сколь угодно глубокими. Например, чтобы получить возраст самого молодого автора любой книги, доступной для продажи, можно выполнить запрос:

>>> Store.objects.aggregate(youngest_age=Min('books__authors__age'))

Следование отношениям в обратном направлении

Аналогично выглядам, охватывающим отношения, агрегация и аннотация по полям моделей или моделей, связанных с той, к которой вы обращаетесь, могут включать прохождение «обратных» отношений. Здесь также используются имена связанных моделей в нижнем регистре и двойные подчеркивания.

Например, мы можем запросить всех издателей, помеченных их соответствующими счетчиками общего запаса книг (обратите внимание, как мы используем 'book' для указания Publisher -> Book обратного внешнего ключа):

>>> from django.db.models import Avg, Count, Min, Sum
>>> Publisher.objects.annotate(Count('book'))

(У каждого Publisher в результирующем QuerySet будет дополнительный атрибут, называемый book__count.)

Мы также можем запросить самую старую книгу любого из тех, которые управляет каждый издатель:

>>> Publisher.objects.aggregate(oldest_pubdate=Min('book__pubdate'))

(В результирующем словаре будет ключ под названием 'oldest_pubdate'. Если такой псевдоним не был указан, он был бы довольно длинным 'book__pubdate__min'.)

Это применимо не только к внешним ключам. Это также работает с отношениями «многие ко многим». Например, мы можем запросить каждого автора, помеченного общим количеством страниц с учетом всех книг, которые автор (со-)написал (обратите внимание, как мы используем 'book' для указания Author -> Book обратного отношения «многие ко многим»):

>>> Author.objects.annotate(total_pages=Sum('book__pages'))

(У каждого Author в результирующем QuerySet будет дополнительный атрибут под названием total_pages. Если такой псевдоним не был указан, он был бы довольно длинным book__pages__sum.)

Или запросить среднюю оценку всех книг, написанных автором(ами), который(е) у нас на файле:

>>> Author.objects.aggregate(average_rating=Avg('book__rating'))

(В результирующем словаре будет ключ под названием 'average_rating'. Если такой псевдоним не был указан, он был бы довольно длинным 'book__rating__avg'.)

Агрегации и другие QuerySet части запросов

filter() и exclude()

Агрегаты также могут участвовать в фильтрации. Любые filter() (или exclude()) примененные к обычным полям модели, будут влиять на объекты, которые рассматриваются для агрегирования.

При использовании с annotate() фильтры ограничивают объекты, для которых вычисляется аннотация. Например, вы можете сгенерировать аннотированный список всех книг, название которых начинается с «Django» с помощью запроса:

>>> from django.db.models import Avg, Count
>>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").annotate(num_authors=Count('authors'))

При использовании с aggregate() фильтры ограничивают объекты, по которым вычисляется агрегат. Например, вы можете сгенерировать среднюю цену всех книг, название которых начинается с «Django» с помощью запроса:

>>> Book.objects.filter(name__startswith="Django").aggregate(Avg('price'))

Фильтрация по аннотациям

Аннотированные значения также могут быть отфильтрованы. Псевдоним аннотации может использоваться в filter() и exclude() в том же виде, что и любое другое поле модели.

Например, чтобы сгенерировать список книг, имеющих более одного автора, можно выполнить запрос:

>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).filter(num_authors__gt=1)

Этот запрос генерирует аннотированный результат, а затем генерирует фильтр на основе этой аннотации.

Если вам нужно две аннотации с двумя отдельными фильтрами, вы можете использовать аргумент filter с любым агрегатом. Например, чтобы сгенерировать список авторов с количеством высоко оцененных книг:

>>> highly_rated = Count('book', filter=Q(book__rating__gte=7))
>>> Author.objects.annotate(num_books=Count('book'), highly_rated_books=highly_rated)

У каждого Author в наборе результатов будут атрибуты num_books и highly_rated_books.

Порядок применения annotate() и filter()

При разработке сложного запроса, включающего annotate() и filter() пункты, обратите особое внимание на порядок их применения к QuerySet.

При применении annotate() к запросу аннотация вычисляется по состоянию запроса до момента запроса аннотации. Практическое следствие этого заключается в том, что filter() и annotate() не являются коммутативными операциями.

Предположим:

• Издательство A имеет две книги с рейтингами 4 и 5.
• Издательство B имеет две книги с рейтингами 1 и 4.
• Издательство C имеет одну книгу с рейтингом 1.

Вот пример с агрегатом Count:

>>> a, b = Publisher.objects.annotate(num_books=Count('book', distinct=True)).filter(book__rating__gt=3.0)
>>> a, a.num_books
(<Publisher: A>, 2)
>>> b, b.num_books
(<Publisher: B>, 2)

>>> a, b = Publisher.objects.filter(book__rating__gt=3.0).annotate(num_books=Count('book'))
>>> a, a.num_books
(<Publisher: A>, 2)
>>> b, b.num_books
(<Publisher: B>, 1)

Оба запроса возвращают список издательств, у которых есть хотя бы одна книга с рейтингом, превышающим 3.0, поэтому издательство C исключается.

В первом запросе аннотация предшествует фильтру, поэтому фильтр не влияет на аннотацию. distinct=True необходимо для предотвращения ошибки в запросе.

Во втором запросе подсчитывается количество книг с рейтингом, превышающим 3.0, для каждого издательства. Фильтр предшествует аннотации, поэтому фильтр ограничивает объекты, рассматриваемые при вычислении аннотации.

Вот еще один пример с агрегатом Avg:

>>> a, b = Publisher.objects.annotate(avg_rating=Avg('book__rating')).filter(book__rating__gt=3.0)
>>> a, a.avg_rating
(<Publisher: A>, 4.5)  # (5+4)/2
>>> b, b.avg_rating
(<Publisher: B>, 2.5)  # (1+4)/2

>>> a, b = Publisher.objects.filter(book__rating__gt=3.0).annotate(avg_rating=Avg('book__rating'))
>>> a, a.avg_rating
(<Publisher: A>, 4.5)  # (5+4)/2
>>> b, b.avg_rating
(<Publisher: B>, 4.0)  # 4/1 (book with rating 1 excluded)

Первый запрос запрашивает средний рейтинг всех книг издательства для издательств, у которых есть хотя бы одна книга с рейтингом, превышающим 3.0. Второй запрос запрашивает среднее значение рейтингов книг издательства только для рейтингов, превышающих 3.0.

Трудно интуитивно понять, как ORM будет транслировать сложные наборы запросов в SQL-запросы, поэтому при сомнениях просмотрите SQL с помощью str(queryset.query) и напишите много тестов.

order_by()

Аннотации могут использоваться в качестве основы для сортировки. При определении order_by() условия агрегаты, которые вы предоставляете, могут ссылаться на любые псевдонимы, определенные в annotate() условии в запросе.

Например, чтобы отсортировать QuerySet книг по количеству авторов, которые внесли вклад в книгу, вы можете использовать следующий запрос:

>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')

values()

В обычном случае аннотации генерируются на основе каждого объекта — аннотированный QuerySet вернёт один результат для каждого объекта в исходном QuerySet . Однако, когда используется values() условие для ограничения столбцов, возвращаемых в наборе результатов, метод оценки аннотаций немного отличается. Вместо возвращения аннотированного результата для каждого результата в исходном QuerySet , исходные результаты группируются в соответствии с уникальными комбинациями полей, указанных в values() условии. Затем аннотация предоставляется для каждой уникальной группы; аннотация вычисляется по всем членам группы.

Например, рассмотрим запрос к авторам, который пытается определить средний рейтинг книг, написанных каждым автором:

>>> Author.objects.annotate(average_rating=Avg('book__rating'))

Это вернёт один результат для каждого автора в базе данных, аннотированный средним рейтингом их книг.

Однако результат будет немного отличаться, если вы используете values() условие:

>>> Author.objects.values('name').annotate(average_rating=Avg('book__rating'))

В этом примере авторы будут сгруппированы по имени, поэтому вы получите аннотированный результат только для каждого уникального имени автора. Это означает, что если у вас есть два автора с одинаковым именем, их результаты будут объединены в один результат на выходе запроса; среднее значение будет вычислено как среднее значение по книгам, написанным обоими авторами.

Порядок применения annotate() и values()

Как и с filter() условием, порядок применения annotate() и values() условий к запросу важен. Если values() условие предшествует annotate(), аннотация будет вычислена с использованием группировки, описанной values() условием.

Однако, если annotate() условие предшествует values() условию, аннотации будут сгенерированы для всего набора запросов. В этом случае values() условие только ограничивает поля, которые генерируются на выходе.

Например, если мы изменим порядок values() и annotate() условия из предыдущего примера:

>>> Author.objects.annotate(average_rating=Avg('book__rating')).values('name', 'average_rating')

Теперь это даст один уникальный результат для каждого автора; однако, на выходе будут возвращены только имя автора и аннотация average_rating.

Также следует отметить, что average_rating был явно включён в список значений, которые необходимо вернуть. Это необходимо из-за порядка values() и annotate() условия.

Если values() условие предшествует annotate() условию, любые аннотации будут автоматически добавлены в набор результатов. Однако, если values() условие применяется после annotate() условия, вам необходимо явно указать столбец агрегата.

Взаимодействие с порядком сортировки по умолчанию или order_by()

Поля, которые упоминаются в части order_by() набора запросов (или которые используются в порядке сортировки по умолчанию в модели) используются при выборе выходных данных, даже если они не указаны в вызове values() . Эти дополнительные поля используются для группировки похожих результатов, и они могут заставить иначе идентичные строки результатов выглядеть как отдельные. Это особенно заметно при подсчёте вещей.

В качестве примера, предположим, что у вас есть модель такого вида:

from django.db import models

class Item(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=10)
    data = models.IntegerField()

    class Meta:
        ordering = ["name"]

Важная часть здесь — порядок сортировки по умолчанию в поле name . Если вы хотите подсчитать количество раз, когда появляется каждое уникальное значение data , вы можете попробовать это:

# Warning: not quite correct!
Item.objects.values("data").annotate(Count("id"))

…что сгруппирует Item объекты по общим data значениям, а затем подсчитает количество id значений в каждой группе. Но это не сработает. Сортировка по умолчанию по name также будет играть роль в группировке, поэтому этот запрос сгруппирует по уникальным парам (data, name) , что не является желаемым результатом. Вместо этого вы должны создать такой набор запросов:

Item.objects.values("data").annotate(Count("id")).order_by()

…установив порядок сортировки в запросе. Вы также можете отсортировать по, скажем, data без каких-либо вредных последствий, так как это уже играет роль в запросе.

Это поведение такое же, как и в документации по наборам запросов для distinct() , и общее правило то же: обычно вы не захотите, чтобы дополнительные столбцы участвовали в результате, поэтому очистите порядок сортировки или, по крайней мере, убедитесь, что он ограничен только теми полями, которые вы также выбираете в вызове values() .

Агрегирование аннотаций

Вы также можете сгенерировать агрегат на основе результата аннотации. Когда вы определяете aggregate() условие, агрегаты, которые вы предоставляете, могут ссылаться на любые псевдонимы, определенные в annotate() условии в запросе.

Например, если вы хотите рассчитать среднее количество авторов на книгу, вы сначала аннотируете набор книг с количеством авторов, а затем агрегируете это количество авторов, ссылаясь на поле аннотации:

>>> from django.db.models import Avg, Count
>>> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).aggregate(Avg('num_authors'))
{'num_authors__avg': 1.66}