我正在尝试使用聚合函数过滤我的模型。
我在模型A上有一个带有外键的A型和B型。
annotate_pool = queryset.annotate(nb_bets=Count('bets')).all()
for obj in annotate_pool:
bets_obj = obj.bets.all()
bets_length = len(bets_obj)
print(obj.nb_bets, bets_length)
并且注释不会给我与函数长度相同的结果。
1 1
1 2
1 2
1 2
1 2
1 1
1 1
2 2
这是我的模特:
class Pronostic(models.Model):
cote_total = models.FloatField(default=0.0)
trust = models.IntegerField()
mise_ratio = models.IntegerField(default=10)
safe = models.BooleanField(default=False)
class Bet(models.Model):
name = models.CharField(max_length=255)
match = models.ForeignKey('pronostics.Match', on_delete=models.CASCADE, related_name='bets')
cote = models.FloatField()
status = models.IntegerField(choices=STATUS, default=0)
pronostic = models.ForeignKey('pronostics.Pronostic', related_name='bets', on_delete=models.CASCADE)
len(bets_obj)
应该给我与Count('bets')
相同的结果。到底是怎么回事?为什么Count
给我一个错误的结果?
先感谢您。
编辑:
我正在使用django-rest-framework,并尝试添加自定义过滤器。 (see doc here)。预期的结果是:obj.nb_bets
应该等于bets_length
。因为我想像这样过滤我的模型:
queryset.annotate(nb_bets=Count('bets')).filter(nb_bets__gte=2)
要么
queryset.annotate(nb_bets=Count('bets')).filter(nb_bets__lte=2)
这是我的queryset中包含的SQL查询:
SELECT "pronostics_pronostic"."id",
"pronostics_pronostic"."cote_total",
"pronostics_pronostic"."trust",
"pronostics_pronostic"."mise_ratio",
"pronostics_pronostic"."safe"
FROM "pronostics_pronostic"
LEFT OUTER JOIN "pronostics_bet"
ON ("pronostics_pronostic"."id" = "pronostics_bet"."pronostic_id")
LEFT OUTER JOIN "pronostics_match"
ON ("pronostics_bet"."match_id" = "pronostics_match"."id")
WHERE ("pronostics_pronostic"."visible" = TRUE
AND "pronostics_pronostic"."safe" = TRUE)
ORDER BY "pronostics_match"."date" DESC
如果您需要更多信息,请告诉我们。
根据您发布的SQL,您的Pronostic
对象按字段date
在相关的Match
对象中排序。如果你删除顺序(使用空的order_by()
),我希望数字匹配。测试一下:
annotate_pool = queryset.order_by().annotate(nb_bets=Count('bets')).all()
只要您不显示annotate_pool
的查询集,这就是一个技巧问题。
我的猜测是你在Bet
的SQL查询中有来自annotate_pool
的字段,导致重复的Protostic
s仅由相关的Bet
字段区分,这再次导致更低的下注数。测试:
Pronostic.objects.count() < len(annotate_pool)
True
或False
?我的猜测是True
(前提是annotate_pool
未经过滤并包含所有Pronostic
物体)。这意味着你在Pronostic
中有重复的annotate_pool
s。 Bet
s的数量分散在那些重复数据上。