Агрегация¶

Объединение нескольких агрегатов¶

Объединение нескольких агрегатов с помощью annotate() выдаст даёт неверные результаты, потому что соединения используются вместо подзапросов:

>>> 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

Однако для большинства агрегатов избежать этой проблемы невозможно, 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

Следить за отношениями в обратном направлении¶

Аналогично Поиск, который использует отношения, агрегаты и аннотации к полям моделей или моделей, которые связаны с той, которую вы запрашиваете, могут включать обход «обратных» отношений. Здесь также используются строчные имена связанных моделей и двойные подчеркивания.

Например, мы можем запросить все издательства, аннотированные их соответствующими счетчиками общего книжного запаса (обратите внимание, что мы используем 'book' для указания обратного внешнего ключа Publisher -> Book):

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

(Каждый Publisher в итоговом QuerySet будет иметь дополнительный атрибут book__count.)

Мы также можем запросить самую старую книгу из тех, которыми управляет каждое издательство:

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

(В полученном словаре будет ключ под названием oldest_pubdate. Если бы такой псевдоним не был указан, это был бы довольно длинный 'book__pubdate__min'.)

Это относится не только к внешним ключам. Она также работает с отношениями «многие-ко-многим». Например, мы можем запросить каждого автора, аннотированного общим количеством страниц с учетом всех книг, соавтором которых он является (обратите внимание, что мы используем 'book' для указания обратного перехода Author -> Book от многих ко многим):

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

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

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

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

(В итоговом словаре будет ключ под названием 'average_rating'. Если бы такой псевдоним не был указан, это был бы довольно длинный 'book__rating__avg'.)

filter() и exclude()¶

Агрегаты также могут участвовать в фильтрах. Любой filter() (или exclude()), применяемый к обычным полям модели, будет иметь эффект ограничения объектов, которые рассматриваются для агрегирования.

При использовании с предложением annotate() фильтр ограничивает объекты, для которых вычисляется аннотация. Например, с помощью запроса можно сформировать аннотированный список всех книг, название которых начинается с «Django»:

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

При использовании с предложением aggregate() фильтр ограничивает объекты, по которым вычисляется агрегат. Например, с помощью запроса можно вывести среднюю цену всех книг, название которых начинается с «Django»:

>>> 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 можно использовать как основу для сортировки. Когда вы определяете предложение order_by(), предоставляемые вами агрегаты могут ссылаться на любой псевдоним, определенный как часть предложения annotate() в запросе.

Например, чтобы упорядочить QuerySet книг по количеству авторов, принявших участие в создании книги, можно использовать следующий запрос:

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

values()¶

Обычно аннотации создаются для каждого объекта - аннотированный QuerySet возвращает один результат для каждого объекта в исходном QuerySet. Однако, когда предложение values() используется для ограничения столбцов, возвращаемых в наборе результатов, метод оценки аннотаций немного отличается. Вместо того, чтобы возвращать аннотированный результат для каждого результата в исходном QuerySet, исходные результаты группируются в соответствии с уникальными комбинациями полей, указанных в предложении values(). Затем для каждой уникальной группы предоставляется аннотация; аннотация вычисляется по всем членам группы.

Например, рассмотрим запрос автора, который пытается узнать средний рейтинг книг, написанных каждым автором:

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

Это вернет по одному результату для каждого автора в базе данных с аннотацией их среднего книжного рейтинга.

Однако результат будет несколько иным, если использовать клаузулу values():

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

В этом примере авторы будут сгруппированы по именам, поэтому вы получите аннотированный результат только для каждого уникального имени автора. Это означает, что если у вас есть два автора с одним и тем же именем, их результаты будут объединены в один результат в выводе запроса; среднее значение будет вычислено как среднее 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 создать агрегат по результату аннотации. Когда вы определяете предложение aggregate(), предоставляемые вами агрегаты могут ссылаться на любой псевдоним, определенный как часть предложения annotate() в запросе.

Например, если необходимо вычислить среднее количество авторов в одной книге, то сначала нужно аннотировать набор книг с количеством авторов, а затем агрегировать 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 или группам вопросов¶

Когда агрегация применяется к пустому набору или группировке, результат по умолчанию соответствует параметру default, обычно None. Такое поведение происходит потому, что агрегатные функции возвращают NULL, когда выполненный запрос не возвращает ни одной строки.

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

Например, если предположить, что ни одна книга не содержит web в своем названии, вычисление общей цены для этого набора книг вернет None, поскольку нет совпадающих строк для вычисления агрегирования Sum:

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

Однако аргумент default может быть задан при вызове Sum, чтобы вернуть другое значение по умолчанию, если книг не найдено:

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

Под капотом аргумент default реализуется путем обертывания агрегатной функции в Coalesce.