Wie filtert man Objekte für Count Annotation in Django?

Question

Betrachten einfache Django Modelle Event und Participant:

class Event(models.Model): 
    title = models.CharField(max_length=100) 

class Participant(models.Model): 
    event = models.ForeignKey(Event, db_index=True) 
    is_paid = models.BooleanField(default=False, db_index=True) 

Es ist einfach Ereignisse Abfrage mit Gesamtzahl der Teilnehmer mit Anmerkungen versehen:

events = Event.objects.all().annotate(participants=models.Count('participant')) 

Wie mit Anmerkungen versehen mit der Zählung der Teilnehmer durch is_paid=True gefiltert?

Ich muss alle Ereignisse unabhängig von der Anzahl der Teilnehmer, z. Ich muss nicht nach annotierten Ergebnissen filtern. Wenn es 0 Teilnehmer gibt, ist das in Ordnung, ich brauche nur 0 in annotierten Wert.

Die example from documentation funktioniert hier nicht, da sie Objekte von Abfrage ausschließt, anstatt sie mit 0 zu kommentieren.

Aktualisierung. Django 1.8 hat neue conditional expressions feature, so jetzt wir so tun können:

events = Event.objects.all().annotate(paid_participants=models.Sum(
    models.Case(
     models.When(participant__is_paid=True, then=1), 
     default=0, 
     output_field=models.IntegerField() 
    ))) 

Update 2. Django 2.0 neue Conditional aggregation Funktion hat, siehe the accepted answer unten.

Answer 1

Conditional aggregation in Django 2.0 können Sie die Menge an Faff, die in der Vergangenheit war, weiter reduzieren. Dies wird auch die filter Logik von Postgres verwenden, die etwas schneller ist als eine Summe (ich habe Zahlen gesehen, die zwischen 20 und 30% liegen).

Wie auch immer, in Ihrem Fall, wir suchen auf etwas so einfach wie:

events = Event.objects.annotate(
    paid_participants=Count('participants', filter=Q(participants__is_paid=True)) 
) 

Es gibt einen separaten Abschnitt in der Dokumentation über filtering on annotations. Es ist das gleiche wie bedingte Aggregation, aber eher wie in meinem obigen Beispiel. Entweder ist das viel gesünder als die gnarly Unterabfragen, die ich vorher tat.

Answer 2

UPDATE

Die Unterabfrage Ansatz, die ich schon erwähnt, ist jetzt in Django 1.11 über subquery-expressions unterstützt.

Event.objects.annotate(
    num_paid_participants=Subquery(
     Participant.objects.filter(
      is_paid=True, 
      event=OuterRef('pk') 
     ).values('event') 
     .annotate(cnt=Count('pk')) 
     .values('cnt'), 
     output_field=models.IntegerField() 
    ) 
) 

Ich ziehe diese über die Aggregation (Summe + case), weil es schneller sein sollte und leichter zu optimiert werden (mit Indexierung).

Für ältere Version kann die gleiche .extra

Event.objects.extra(select={'num_paid_participants': "\ 
    SELECT COUNT(*) \ 
    FROM `myapp_participant` \ 
    WHERE `myapp_participant`.`is_paid` = 1 AND \ 
      `myapp_participant`.`event_id` = `myapp_event`.`id`" 
}) 

Answer 3

nur entdeckt werden unter Verwendung erreicht, dass Django 1.8 hat neue conditional expressions feature, so können wir jetzt tun, wie folgt:

events = Event.objects.all().annotate(paid_participants=models.Sum(
    models.Case(
     models.When(participant__is_paid=True, then=1), 
     default=0, output_field=models.IntegerField() 
    ))) 

Answer 4

Ich würde vorschlagen, zu Verwenden Sie stattdessen die .values-Methode Ihres -Abfrage-Sets.

kurz, was Sie tun möchten, ist gegeben durch:

Participant.objects\ 
    .filter(is_paid=True)\ 
    .values('event')\ 
    .distinct()\ 
    .annotate(models.Count('id')) 

Ein vollständiges Beispiel ist wie folgt:

1. erstellen 2 Event s:

   event1 = Event.objects.create(title='event1') 
   event2 = Event.objects.create(title='event2') 
   

2. Fügen Sie zu ihnen hinzu:

   part1l = [Participant.objects.create(event=event1, is_paid=((_%2) == 0))\ 
         for _ in range(10)] 
   part2l = [Participant.objects.create(event=event2, is_paid=((_%2) == 0))\ 
         for _ in range(50)] 
   

3. Gruppe alle Participant s durch ihre event Feld:

   Participant.objects.values('event') 
   > <QuerySet [{'event': 1}, {'event': 1}, {'event': 1}, {'event': 1}, {'event': 1}, {'event': 1}, {'event': 1}, {'event': 1}, {'event': 1}, {'event': 1}, {'event': 2}, {'event': 2}, {'event': 2}, {'event': 2}, {'event': 2}, {'event': 2}, {'event': 2}, {'event': 2}, {'event': 2}, {'event': 2}, '...(remaining elements truncated)...']> 
   

   hier deutliche gebraucht wird:

   Participant.objects.values('event').distinct() 
   > <QuerySet [{'event': 1}, {'event': 2}]> 
   

   Was für .values und .distinct tun hier ist, dass sie die Schaffung von zwei Eimer s gruppiert nach ihrem Element event. Beachten Sie, dass diese Buckets enthalten.

4. Sie können diese Buckets mit Anmerkungen versehen, da sie den Satz der ursprünglichen enthalten. Hier haben wir die Anzahl der Participant zählen möchten, ist dies einfach durch Zählen der id s der Elemente in den Eimer getan (da diese Participant sind):

   Participant.objects\ 
       .values('event')\ 
       .distinct()\ 
       .annotate(models.Count('id')) 
   > <QuerySet [{'event': 1, 'id__count': 10}, {'event': 2, 'id__count': 50}]> 
   

5. Schließlich wollen Sie nur Participant mit einem is_paidTrue sein

   Participant.objects\ 
       .filter(is_paid=True)\ 
       .values('event')\ 
       .distinct()\ 
       .annotate(models.Count('id')) 
   > <QuerySet [{'event': 1, 'id__count': 5}, {'event': 2, 'id__count': 25}]> 
   

der einzige Nachteil ist th:, Sie können nur einen Filter vor dem vorherigen Ausdruck hinzuzufügen, und das ist der Ausdruck oben gezeigt ergeben bei Sie müssen die Event danach abrufen, wie Sie nur die id von der obigen Methode haben.