Django 的 filter、exclude 等方法使得对数据库的查询很方便了。这在数据量较小的时候还不错，但如果数据量很大，或者查询条件比较复杂，那么查询效率就会很低。
提高数据库查询效率可以通过原生 SQL 语句来实现，但是它的缺点就是需要开发者熟练掌握 SQL。倘若查询条件是动态变化的，则编写 SQL 会更加困难。
对于以便捷著称的 Django，怎么能忍受这样的事。于是就有了 Aggregation聚合 。
聚合最好的例子就是官网给的案例了：
# models.py from django.db import models class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) age = models.IntegerField() class Publisher(models.Model): name = models.CharField(max_length=300) class Book(models.Model): name = models.CharField(max_length=300) pages = models.IntegerField() price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2) rating = models.FloatField() authors = models.ManyToManyField(Author) publisher = models.ForeignKey(Publisher, on_delete=models.CASCADE) pubdate = models.DateField() class Store(models.Model): name = models.CharField(max_length=300) books = models.ManyToManyField(Book)
接下来可以这样求所有书籍的平均价格：
> from django.db.models import Avg, Max, Min
> Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': Decimal('30.67')}
实际上可以省掉 all() ：
> Book.objects.aggregate(Avg('price'))
{'price__avg': Decimal('30.67')}
还可以指定返回的键名：
> Book.objects.aggregate(price_avg=Avg('price'))
{'price_avg': Decimal('30.67')}
如果要获取所有书籍中的最高价格：
> Book.objects.aggregate(Max('price'))
{'price__max': Decimal('44')}
获取所有书籍中的最低价格：
> Book.objects.aggregate(Min('price'))
{'price__min': Decimal('12')}
aggregate() 方法返回的不再是 QuerySet 了，而是一个包含查询结果的字典。如果我要对 QerySet 中每个元素都进行聚合计算、并且返回的仍然是 QuerySet ，那就要用到 annotate() 方法了。
annotate 翻译过来就是 注解 ，它的作用有点像给 QuerySet 中的每个元素临时贴上一个临时的字段，字段的值是分组聚合运算的结果。
比方说要给查询集中的每本书籍都增加一个字段，字段内容是外链到书籍的作者的数量：
> from django.db.models import Count
> q = Book.objects.annotate(Count('authors'))
> q[0].authors__count
3
与 aggregate() 的语法类似，也可以给这个字段自定义个名字：
> q = Book.objects.annotate(a_count=Count('authors'))
跨外链查询字段也是可以的：
> s = Store.objects.annotate(min_price=Min('books__price'), max_price=Max('books__price'))
> s[0].min_price
Decimal('12')
> s[0].max_price
Decimal('44')
既然 annotate() 返回的是查询集，那么自然也可以和 filter() 、 exclude() 等查询方法组合使用：
> b = Book.objects.filter(name__startswith="Django").annotate(num_authors=Count('authors'))
> b[0].num_authors
4
联用的时候 filter 、 annotate 的顺序会影响返回结果，所以逻辑要想清楚。
也可以排序：
> Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
总而言之， aggregate 和 annotate 用于组合查询。当你需要对某些字段进行聚合操作时（比如Sum， Avg， Max），请使用 aggregate 。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 。
进行此类查询有时候容易让人迷惑，如果你对查询的结果有任何的疑问，最好的方法就是直接查看它所执行的 SQL 原始语句，像这样：
> b = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
> print(b.query)
SELECT "aggregation_book"."id", "aggregation_book"."name",
"aggregation_book"."pages", "aggregation_book"."price",
"aggregation_book"."rating", "aggregation_book"."publisher_id",
"aggregation_book"."pubdate", COUNT("aggregation_book_authors"."author_id")
AS "num_authors" FROM "aggregation_book" LEFT OUTER JOIN "aggregation_book_authors"
ON ("aggregation_book"."id" = "aggregation_book_authors"."book_id")
GROUP BY "aggregation_book"."id", "aggregation_book"."name",
"aggregation_book"."pages", "aggregation_book"."price",
"aggregation_book"."rating", "aggregation_book"."publisher_id",
"aggregation_book"."pubdate"
ORDER BY "num_authors" ASC
相关文档： Aggregation
复合使用聚合时的相互干扰问题： Count and Sum annotations interfere with each other
总结
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