Агрегирование

Объединение нескольких агрегаций

Комбинирование нескольких агрегаций с помощью annotate() приведет к неправильным результатам, поскольку 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 нет способа избежать этой проблемы, однако агрегат Count имеет 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

Следование отношениям в обратном направлении

Подобно Поиску по отношениям, агрегации и аннотации полей моделей или моделей, связанных с той, к которой вы обращаетесь, могут включать прохождение «обратных» отношений. Здесь тоже используются имена связанных моделей в нижнем регистре и двойные подчеркивания.

Например, мы можем запросить всех издателей, аннотированных соответствующим счетчиком общего запаса книг (обратите внимание, как мы используем 'book' для указания Publisher -> Book обратного связывания по внешнему ключу):

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

(Каждый Publisher в результирующем QuerySet будет иметь дополнительный атрибут, называемый book__count.)

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

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

(В результирующем словаре будет ключ, называемый 'oldest_pubdate'. Если бы такой псевдоним не был указан, это было бы довольно длинное 'book__pubdate__min'.)

Это не относится только к внешним ключам. Это также работает с отношениями многие-ко-многим. Например, мы можем запросить каждого автора, аннотированного общим количеством страниц, учитывая все книги, которые автор (со-)автор (обратите внимание, как мы используем 'book' для указания Author -> Book обратного связывания по многим-ко-многим):

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

(Каждый Author в результирующем QuerySet будет иметь дополнительный атрибут, называемый total_pages. Если бы такой псевдоним не был указан, это было бы довольно длинное book__pages__sum.)

Или запросить среднюю оценку всех книг, написанных автором(ами), которые у нас есть в файлах:

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

(В результирующем словаре будет ключ, называемый 'average_rating'. Если бы такой псевдоним не был указан, это было бы довольно длинное 'book__rating__avg'.)

filter() и exclude()

Агрегаты также могут участвовать в фильтрации. Любое filter() (или exclude()), применённое к обычным полям модели, будет ограничивать объекты, которые рассматриваются для агрегирования.

При использовании с annotate(), фильтр ограничивает объекты, для которых вычисляется аннотация. Например, можно сгенерировать аннотированный список всех книг, у которых название начинается с «Django», используя запрос:

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

При использовании с aggregate(), фильтр ограничивает объекты, по которым вычисляется агрегат. Например, можно получить среднюю цену всех книг, у которых название начинается с «Django», используя запрос:

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

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

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

>>> 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)

>>> 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)

order_by()

Аннотации могут использоваться как основа для сортировки. При определении условия order_by(), агрегаты, которые вы предоставляете, могут ссылаться на любой псевдоним, определённый как часть условия annotate() в запросе.

Например, чтобы отсортировать список книг по количеству авторов, внесших вклад в книгу, можно использовать следующий запрос:

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

values()

Обычно аннотации генерируются на основе каждого объекта — аннотированный QuerySet вернёт один результат для каждого объекта в исходном QuerySet. Однако, когда используется условие values() для ограничения столбцов, возвращаемых в наборе результатов, метод вычисления аннотаций несколько отличается. Вместо возвращения аннотированного результата для каждого результата в исходном QuerySet, исходные результаты группируются по уникальным комбинациям полей, указанных в условии values(). Затем для каждой уникальной группы предоставляется аннотация; аннотация вычисляется по всем членам группы.

Например, рассмотрим запрос к авторам, который пытается определить среднюю оценку книг, написанных каждым автором:

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

Это вернёт по одному результату для каждого автора в базе данных, аннотированному со средней оценкой их книг.

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

>>> 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 в выводе запроса; среднее значение будет вычислено как среднее значение по книгам, написанным обоими авторами.

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

from django.db import models


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

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

items.values("data").annotate(Count("id")).order_by()

Агрегирование аннотаций

Вы также можете генерировать агрегат на основе результата аннотации. При определении условия aggregate(), агрегаты, которые вы предоставляете, могут ссылаться на любой псевдоним, определённый как часть условия annotate() в запросе.

Например, если вы хотите вычислить 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}

Агрегирование по пустым наборам запросов или группам

При применении агрегации к пустому набору запросов или группировке, результат по умолчанию соответствует параметру default, обычно None. Это происходит потому, что функции агрегирования возвращают NULL, когда выполненный запрос не возвращает ни одной строки.

Вы можете указать возвращаемое значение, указав аргумент default для большинства агрегаций. Однако, поскольку Count не поддерживает аргумент default, он всегда будет возвращать 0 для пустых наборов запросов или групп.

Например, предположим, что ни одна книга не содержит web в своём названии. Вычисление общей цены для этого набора книг вернёт None, так как нет сопоставленных строк для вычисления агрегации Sum:

>>> from django.db.models import Sum
>>> Book.objects.filter(name__contains="web").aggregate(Sum("price"))
{"price__sum": None}

Однако, аргумент default может быть установлен при вызове Sum, чтобы вернуть другое значение по умолчанию, если не найдено ни одной книги:

>>> Book.objects.filter(name__contains="web").aggregate(Sum("price", default=0))
{"price__sum": Decimal("0")}

Под капотом, аргумент default реализуется путём обертывания функции агрегирования функцией Coalesce.