Django中的ORM操作之高级查询aggregate和annotate方法 [Django]中的ORM操作之高级查询aggregate和annotate方法aggregate()方法详解annotate()方法详解aggregate和annotate应用场景Django中使用原生SQLaggregate()方法详解aggregate的中文意思是聚合，源于SQL的聚合函数，Django的aggregate()方法作用是对一组值 (比如queryset的某个字段)进行统计计算，并以字典(Dict)格式返回统计计算结果。django的aggregate方法支持的聚合操作有AVG / COUNT / MAX / MIN /SUM等。annotate()方法详解annotate的中文意思是注释，一个更好的理解是分组(Group By)。如果你想要对数据集先进行分组然后再进行某些聚合操作或排序时，需要使用annotate方法来实现。与aggregate方法不同的是， annotate方法返回结果的不仅仅是含有统计结果的一个字典，而是包含有新增统计字段的查询集(queryset) 。values或者values_list 放在annotate前面: 表示values或values_list是声明以什么字段分组,annotate执行分组。values或者values_list放在annotate后面: annotate表示直接以当前表的pk执行分组, values或者values_list表示查询那些字段, 并且要将annotate里的聚合函数起别名, 在values或者values_list里面写其别名。res = Publish.objects.values("name").annotate(in_price = Min("book__price")) # 先以出版社的名字进行分组, 然后再使用聚合函数查询到每个出版社里面最便宜的书籍aggregate和annotate应用场景Django的aggregate和annotate方法属于高级查询方法，主要用于组合查询，可以大大提升数据库查询效率。当你需要对查询集(queryset)的某些字段进行聚合操作时(比如Sum, Avg, Max)，请使用aggregate方法。如果你想要对数据集先进行分组(Group By)然后再进行某些聚合操作或排序时，请使用annotate方法。Django中使用原生SQL我一开始想图简化，就不想用sql，于是转战django中的orm，结果今天卡住了，想半天想不出来怎么转，又回到了sql，所以说啊，不要偷懒，不然会很痛苦的，血的教训！那么问题来啦，Django中怎么使用原生Sql呢？首先我现在的需求是，查询每一个类别的文章的总数目、总访问量、总评论量以及每一个作者的文章的总数目、总访问量、总评论量，对应的sql语句如下：select category_id,count(id),sum(total_views),sum(comments) from tb_article group by category_id; select author_id,count(id),sum(total_views),sum(comments) from tb_article group by author_id;在Django中执行原生sql的操作如下：# 查询各个类别、各个作者的文章的总数量、总访问量、总评论量 try: # 创建连接 conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='wxm20010428', db='blog', charset='utf8') # 创建游标 cursor = conn.cursor() # 原生sql语句 注意多条sql语句执行时的写法 sql1 = 'select category_id,count(id),sum(total_views),sum(comments) from tb_article group by category_id;' sql2 = 'select author_id,count(id),sum(total_views),sum(comments) from tb_article group by author_id;' # 执行SQL cursor.execute(sql1) result1 = cursor.fetchall() for r1 in result1: print(r1) # 完成sql1的查询 cursor.execute(sql2) result2 = cursor.fetchall() for r2 in result2: print(r2) # 完成sql2的查询 cursor.close() conn.close() except Exception as e: print("Error%d: %s" % (e.args[0], e.args[1]))