在django開發中,獲取一些統計數據時,需要用到model中的聚合函數;下面就聊一下django中跟統計、聚合有關的方法。
1.aggregate: 對QuerySet進行彙總後得到的數據
1)求所有訂單的平均消費:
from django.db.models import Avg, Count
avg_price = OrderModel.objects.all().aggregate(Avg('total_price'))
給結果指定別名:{'hehe': 12.00}
avg_price = OrderModel.objects.all().aggregate(hehe=Avg('total_price'))
2)求訂單的最大消費,和平均消費
avg_max_price = OrderModel.objects.all().aggregate(Avg('total_price'), Max('total_price'))
3)統計某菜品在所有評價中的點贊數量,order時訂單號
order_evaluation = OrderEvaluationModel.objects.filter(food=food_code).filter(is_good=1).aggregate(count=Count("order"))
4)統計菜品的月銷量,此處使用到了extra,extra下面會講到
day_now = time.localtime() # 當前時間
month_first = '%d-%02d-01' % (day_now.tm_year, day_now.tm_mon) # 月初
logger.debug("month_first:%s", month_first)
month_sales = OrderDetailModel.objects.filter(food=food_code).extra(where=["time > %s"], params=[month_first]).aggregate(count=Count("order", distinct=True))
2.annotate: 給返回的記錄添加一個額外的臨時字段(不好理解,看下面的具體例子)
1)第一個annotate:
orders = OrderDetailModel.objects.annotate(Count("order"))
annotate這個函數不是太好理解,使用logger.debug(orders.query)打印出的sql語句如下:
SELECT `orders_detail`.`id`, `orders_detail`.`order_id`, `orders_detail`.`user`, `orders_detail`.`payman`, `orders_detail`.`food_id`, `orders_detail`.`name`, `orders_detail`.`type`, `orders_detail`.`price`, `orders_detail`.`machine`, `orders_detail`.`amount`, `orders_detail`.`time`, COUNT(`orders_detail`.`order_id`) AS `order__count` FROM `orders_detail` GROUP BY `orders_detail`.`id` ORDER BY NULL
從上面的sql語句可以看出上一個查詢的意思是以orders_detail
.id
分組,統計orders_detail
.order_id
的數量, 其他字段不變,增加了COUNT(orders_detail
.order_id
) AS order__count
這一列。
2)再看一個annotate:
orders = OrderDetailModel.objects.values("food").annotate(Count("order"))
打印的sql語句如下:
SELECT `orders_detail`.`food_id`, COUNT(`orders_detail`.`order_id`) AS `order__count` FROM `orders_detail` GROUP BY `orders_detail`.`food_id` ORDER BY NULL
看着sql語句我們就很好理解了,就是以values中指定的字段分組,統計order_id的數量。再結合上一個例子看,如果沒有使用values()函數,則便是按照所有字段分組,統計Count()中指定字段的數量。
3)統計每個用戶的平均消費:
orders = OrderModel.objects.values("user").annotate(Avg("total_price"))
sql語句如下:
SELECT `orders_info`.`user_id`, AVG(`orders_info`.`total_price`) AS `total_price__avg` FROM `orders_info` GROUP BY `orders_info`.`user_id` ORDER BY NULL
4)統計每個用戶的平均消費,並排序
orders = OrderModel.objects.values("user").annotate(avg_price=Avg("total_price")).order_by("avg_price")
sql語句如下:
SELECT `orders_info`.`user_id`, AVG(`orders_info`.`total_price`) AS `avg_price` FROM `orders_info` GROUP BY `orders_info`.`user_id` ORDER BY `avg_price` ASC
avg_price就是給統計字段起的別名
5)annotate後面還可以加filter等過濾函數,如下:
orders = OrderModel.objects.values("user").annotate(avg_price=Avg("total_price")).filter(avg_price__gt=100).order_by("avg_price")
sql語句如下:
SELECT `orders_info`.`user_id`, AVG(`orders_info`.`total_price`) AS `avg_price` FROM `orders_info` GROUP BY `orders_info`.`user_id` HAVING AVG(`orders_info`.`total_price`) > 100.0 ORDER BY `avg_price` ASC
加在annotate後面的filter函數實際上是HAVING子句,即分組後需要執行的條件。
當然,annotate中還可以執行Max()等其它聚合函數。
3.extra: 主要作用是可以用來寫原生的sql語句,當遇到複雜的查詢時,可以使用這個方法
下面看幾個例子:
1)查詢訂單金額小於100元的訂單信息:
OrderModel.objects.all().extra(where=["total_price < 100"])
sql語句如下:
SELECT `orders_info`.`order_id`, `orders_info`.`total_price`, `orders_info`.`method`, `orders_info`.`remark`, `orders_info`.`time` FROM `orders_info` WHERE (total_price < 100)
2)where查詢
OrderModel.objects.all().extra(where=["status = '%s'"], params=['os001'])
sql如下:
SELECT `orders_info`.`order_id`, `orders_info`.`user_id`, `orders_info`.`status` FROM `orders_info` WHERE (status = 'os001')
where參數中可以先用%s佔位,後面再用params參數去填充。
3)關聯查詢
OrderModel.objects.all().extra(tables=["order_progress"], where=["orders_info.status = order_progress.order_status"])
sql如下:
SELECT `orders_info`.`order_id`, `orders_info`.`user_id`, `orders_info`.`status`, `orders_info`.`total_price`,
`orders_info`.`remark`, `orders_info`.`time`
FROM `orders_info` , `order_progress` WHERE (orders_info.status = order_progress.order_status)
這種就是數據庫中的inner join關聯查詢。
以上就是django中一些統計函數的用法,如有錯誤,歡迎交流指正!