在 Django 中，分组查询是指对数据库中的数据进行聚合操作，将具有相同特征的数据分组并进行计算。这在处理统计、汇总等需求时非常有用。下面我将介绍几种在 Django 中实现分组查询的方式，并附上相应的示例代码。
假设我们有一个模型叫做 Product，其中包含产品的名称、价格和所属类别。
from django.db import models
class Product(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
category = models.CharField(max_length=50)
现在，我们将使用这个模型来演示不同的分组查询方式。
这是一种常见的分组查询方式，适用于基本的聚合操作，如计数、求和等。
步骤流程：
values() 方法指定要分组的字段，以及需要聚合的字段。annotate() 方法进行聚合计算。示例代码：
统计每个类别的产品数量和平均价格。
from django.db.models import Count, Avg
result = Product.objects.values('category').annotate(
product_count=Count('id'),
avg_price=Avg('price')
)
for item in result:
print(f"Category: {item['category']}, Product Count: {item['product_count']}, Avg Price: {item['avg_price']}")
这种方式适用于在分组查询中使用字段之间的比较或操作。
步骤流程：
annotate() 方法对需要进行操作的字段使用 F() 表达式。values() 方法指定分组字段，以及需要聚合的字段。示例代码：
查找价格高于平均价格的类别，并计算每个类别中高于平均价格的产品数量。
from django.db.models import F, FloatField
avg_price = Product.objects.aggregate(avg=Avg('price'))['avg']
result = Product.objects.annotate(
above_avg_price=F('price') > avg_price
).values('category').annotate(
above_avg_count=Count('id', filter=F('above_avg_price')),
avg_price=Avg('price', output_field=FloatField())
)
for item in result:
print(f"Category: {item['category']}, Above Avg Count: {item['above_avg_count']}, Avg Price: {item['avg_price']}")
当需要执行更复杂的 SQL 查询时，可以使用 raw() 方法手动编写 SQL 查询语句。
步骤流程：
使用 raw() 方法传入原生 SQL 查询语句。
示例代码：
统计每个类别中最便宜的产品价格。
query = """
SELECT category, MIN(price) AS min_price
FROM yourapp_product
GROUP BY category
"""
result = Product.objects.raw(query)
for item in result:
print(f"Category: {item.category}, Min Price: {item.min_price}")
这里的 yourapp 需要替换为你的 Django 应用名。
以上是几种在 Django 中实现分组查询的方式。选择适合你需求的方式，并根据具体情况进行调整和优化。
