摘要：在開發中，獲取一些統計數據時，需要用到中的聚合函數下面就聊一下中跟統計聚合有關的方法。當然，中還可以執行等其它聚合函數。

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進行匯總后得到的數據
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

看著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，并排序

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后面還可以加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后面的filter函數實際上是HAVING子句，即分組后需要執行的條件。

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，當遇到復雜的查詢時，可以使用這個方法
下面看幾個例子:
1）查詢訂單金額小于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占位，后面再用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！