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我们运行 Postgres 9.6.5 和 Django 2.0。我们有一个Modelwith 字段created_at和value. 我们需要计算某个 90 天移动平均线date_range。这就是我们这样做的方式：

output = []

for i in range(len(date_range)):
    output.append(
        Model.objects.filter(
            created_at__date__range=(date_range[i]-timezone.timedelta(days=90), date_range[i]),
        ).aggregate(Avg('value'))['value__avg'].days
    )

这使用Avg聚合函数，因此速度相当快，但是我们需要对date_range. 对于更长的范围，这意味着很多查询。

Postgres 可以在单个查询中做到这一点。我的问题是——我们能以某种方式在使用 Django ORM 的单个查询中做到这一点吗？

（我知道我可以使用 Django ORM 执行原始 SQL，但我想尽可能避免这种情况，这就是我问的原因。）

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3 回答 3

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假设您每个日期有一个条目，您可以使用 Django 2.0 的新窗口表达式在单个查询中计算 90 周期移动平均值：

from django.db.models import Avg, F, RowRange, Window

items = Model.objects.annotate(
    avg=Window(
        expression=Avg('value'), 
        order_by=F('created_at').asc(), 
        frame=RowRange(start=-90,end=0)
    )
)

如果您想改为按特定字段值构建框架，另请参阅ValueRange ，例如，如果您在每一天都有多行，这可能会派上用场。

于 2018-02-17T05:57:40.067 回答
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再试一次。这样做的性能更高，因为它只使用一个查询，但从数据库中获取所有必需的模型实例以在 python 中而不是在数据库级别中执行逻辑。仍然不是最优的，但希望这次它做正确的事情；）你必须比较它是否真的能在你的情况下提高性能。

import numpy as np
instances =  Model.objects.filter(
        created_at__gte=min(date_range)-timezone.timedelta(days=90),
        created_at__lte=max(date_range)
    ).values('created_at', 'value')

instances = list(instances)  # evaluate QuerySet and hit DB only once

output = []
for i in range(len(date_range)):    
    output.append(
        np.mean(np.array([inst.value for inst in instances if \
            inst.created_at >= date_range[i]-timezone.timedelta(days=90) and \
            inst.created_at <  date_range[i]
        ]))
    )
于 2018-02-14T19:02:54.153 回答
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您可以使用annotation而不是聚合。在我开始测试时考虑这一点，我不完全确定下面的代码。另请参阅有关F()对象的文档

    Model.objects.annotate(
        value_avg=Avg(
            'value',
            filter=Q(
                created_at__date__range=(
                    F('created_at__date')-timezone.timedelta(days=90),
                    F('created_at__date')
                )
            )
        )
    )

your_date_field取决于你

于 2018-02-14T15:35:23.823 回答