Các kiểu dữ liệu trong C ( int - float - double - char ...) 
Thuật toán tìm ước chung lớn nhất trong C/C++ 
Cấu trúc lệnh switch case trong C++ (có bài tập thực hành) 
Random trong Python: Tạo số random ngẫu nhiên 
Lệnh cin và cout trong C++ 
ComboBox - ListBox trong lập trình C# winforms 
Cách khai báo biến trong PHP, các loại biến thường gặp 
Download và cài đặt Vertrigo Server 
Thẻ li trong HTML 
Thẻ article trong HTML5 
Cấu trúc HTML5: Cách tạo template HTML5 đầu tiên 
Cách dùng thẻ img trong HTML và các thuộc tính của img 
Thẻ a trong HTML và các thuộc tính của thẻ a thường dùng Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.
Sử dụng Group By trong Django ORM với Python
Trong bài viết này, bạn sẽ học cách sử dụng Django Group By kết hợp với các hàm tổng hợp để tính toán các giá trị tổng hợp cho từng nhóm. Các hàm tổng hợp như count, min, max, avg, và sum thường được sử dụng cùng với mệnh đề GROUP BY trong SQL để trả về các giá trị tổng hợp cho mỗi nhóm dữ liệu. Django cung cấp các phương thức mạnh mẽ như annotate() và values() giúp bạn dễ dàng thực hiện các thao tác này trực tiếp trên các QuerySet. Bài viết này sẽ giúp bạn nắm vững cách sử dụng các phương thức này qua các ví dụ thực tế, từ đó tối ưu hóa các truy vấn cơ sở dữ liệu trong dự án Django của bạn.
Giới thiệu về Django Group By trong Python
Câu lệnh SQL GROUP BY nhóm các hàng được trả về bởi một truy vấn thành các nhóm. Thông thường, bạn sử dụng các hàm tổng hợp như count, min, max, avg, và sum với mệnh đề GROUP BY để trả về một giá trị tổng hợp cho mỗi nhóm.
Dưới đây là cách sử dụng cơ bản của mệnh đề GROUP BY trong một câu lệnh SELECT:
SELECT column_1, AGGREGATE(column_2) FROM table_name #Bài viết này được đăng tại freetuts.net GROUP BY column1;
Trong Django, bạn có thể sử dụng phương thức annotate() kết hợp với values() để áp dụng tổng hợp trên các nhóm như sau:
Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]
(Entity.objects
.values('column_2')
.annotate(value=AGGREGATE('column_1'))
)
Trong cú pháp này:
values('column_2')– truyền cột mà bạn muốn nhóm vào phương thứcvalues().annotate(value=AGGREGATE('column_1'))– chỉ định tổng hợp nào sẽ được áp dụng trong phương thứcannotate().
Lưu ý rằng thứ tự gọi values() và annotate() rất quan trọng. Nếu bạn không gọi phương thức values() trước và annotate() sau, biểu thức sẽ không tạo ra kết quả tổng hợp.
Ví dụ về Django Group By trong Python
Mình sẽ sử dụng các mô hình Employee và Department từ ứng dụng HR để minh họa. Các mô hình Employee và Department được ánh xạ tới các bảng hr_employee và hr_department trong cơ sở dữ liệu:
Django Group By với Count
Ví dụ sau sử dụng các phương thức values() và annotate() để lấy số lượng nhân viên theo từng phòng ban:
>>> (Employee.objects
... .values('department')
... .annotate(head_count=Count('department'))
... .order_by('department')
... )
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
SELECT "hr_employee"."department_id",
COUNT("hr_employee"."department_id") AS "head_count"
FROM "hr_employee"
GROUP BY "hr_employee"."department_id"
ORDER BY "hr_employee"."department_id" ASC
LIMIT 21
Execution time: 0.001492s [Database: default]
<QuerySet [{'department': 1, 'head_count': 30}, {'department': 2, 'head_count': 40}, {'department': 3, 'head_count': 28}, {'department': 4, 'head_count': 29}, {'department': 5, 'head_count': 29}, {'department': 6, 'head_count': 30}, {'department': 7, 'head_count': 34}]>
Cách hoạt động:
Đầu tiên, nhóm các nhân viên theo phòng ban bằng phương thức values():
values('department')
Thứ hai, áp dụng Count() cho mỗi nhóm:
annotate(head_count=Count('department'))
Thứ ba, sắp xếp các đối tượng trong QuerySet theo phòng ban:
order_by('department')
Phía sau, Django thực thi câu lệnh SELECT với mệnh đề GROUP BY:
SELECT "hr_employee"."department_id",
COUNT("hr_employee"."department_id") AS "head_count"
FROM "hr_employee"
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
GROUP BY "hr_employee"."department_id"
ORDER BY "hr_employee"."department_id" ASC
LIMIT 21
Django Group By với Sum
Tương tự, bạn có thể sử dụng Sum() để tính tổng lương của nhân viên trong từng phòng ban:
>>> (Employee.objects
... .values('department')
... .annotate(total_salary=Sum('salary'))
... .order_by('department')
... )
SELECT "hr_employee"."department_id",
SUM("hr_employee"."salary") AS "total_salary"
FROM "hr_employee"
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
GROUP BY "hr_employee"."department_id"
ORDER BY "hr_employee"."department_id" ASC
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
LIMIT 21
Execution time: 0.000927s [Database: default]
<QuerySet [{'department': 1, 'total_salary': Decimal('3615341.00')}, {'department': 2, 'total_salary': Decimal('5141611.00')}, {'department': 3, 'total_salary': Decimal('3728988.00')}, {'department': 4, 'total_salary': Decimal('3955669.00')}, {'department': 5, 'total_salary': Decimal('4385784.00')}, {'department': 6, 'total_salary': Decimal('4735927.00')}, {'department': 7, 'total_salary': Decimal('4598788.00')}]>
Django Group By với Min, Max và Avg
Ví dụ sau áp dụng nhiều hàm tổng hợp cho các nhóm để lấy lương thấp nhất, trung bình và cao nhất của nhân viên trong từng phòng ban:
>>> (Employee.objects
... .values('department')
... .annotate(
... min_salary=Min('salary'),
... max_salary=Max('salary'),
... avg_salary=Avg('salary')
... )
... .order_by('department')
... )
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
SELECT "hr_employee"."department_id",
MIN("hr_employee"."salary") AS "min_salary",
MAX("hr_employee"."salary") AS "max_salary",
AVG("hr_employee"."salary") AS "avg_salary"
FROM "hr_employee"
GROUP BY "hr_employee"."department_id"
ORDER BY "hr_employee"."department_id" ASC
LIMIT 21
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
Execution time: 0.001670s [Database: default]
<QuerySet [{'department': 1, 'min_salary': Decimal('45427.00'), 'max_salary': Decimal('149830.00'), 'avg_salary': Decimal('120511.366666666667')}, {'department': 2, 'min_salary': Decimal('46637.00'), 'max_salary': Decimal('243462.00'), 'avg_salary': Decimal('128540.275000000000')}, {'department': 3, 'min_salary': Decimal('40762.00'), 'max_salary': Decimal('248265.00'), 'avg_salary': Decimal('133178.142857142857')}, {'department': 4, 'min_salary': Decimal('43000.00'), 'max_salary': Decimal('238016.00'), 'avg_salary': Decimal('136402.379310344828')}, {'department': 5, 'min_salary': Decimal('42080.00'), 'max_salary': Decimal('246403.00'), 'avg_salary': Decimal('151233.931034482759')}, {'department': 6, 'min_salary': Decimal('58356.00'), 'max_salary': Decimal('248312.00'), 'avg_salary': Decimal('157864.233333333333')}, {'department': 7, 'min_salary': Decimal('40543.00'), 'max_salary': Decimal('238892.00'), 'avg_salary': Decimal('135258.470588235294')}]>
Django Group By với Join
Ví dụ sau sử dụng các phương thức values() và annotate() để lấy số lượng nhân viên trong mỗi phòng ban:
>>> (Department.objects
... .values('name')
... .annotate(
... head_count=Count('employee')
... )
... )
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
SELECT "hr_department"."name",
COUNT("hr_employee"."id") AS "head_count"
FROM "hr_department"
LEFT OUTER JOIN "hr_employee"
ON ("hr_department"."id" = "hr_employee"."department_id")
GROUP BY "hr_department"."name"
LIMIT 21
Execution time: 0.001953s [Database: default]
<QuerySet [{'name': 'Marketing', 'head_count': 28}, {'name': 'Finance', 'head_count': 29}, {'name': 'SCM', 'head_count': 29}, {'name': 'GA', 'head_count': 30}, {'name': 'Sales', 'head_count': 40}, {'name': 'IT', 'head_count': 30}, {'name': 'HR', 'head_count': 34}]>
Cách hoạt động:
values('name')– nhóm các phòng ban theo tên.annotate(headcount=Count('employee'))– đếm số lượng nhân viên trong mỗi phòng ban.
Phía sau, Django sử dụng LEFT JOIN để kết nối bảng hr_department với bảng hr_employee và áp dụng hàm COUNT() cho mỗi nhóm.
Django Group By với Having trong Python
Để áp dụng điều kiện cho các nhóm, bạn sử dụng phương thức filter(). Ví dụ, đoạn mã sau sử dụng phương thức filter() để lấy các phòng ban có số lượng nhân viên lớn hơn 30:
>>> (Department.objects
... .values('name')
... .annotate(
... head_count=Count('employee')
... )
... .filter(head_count__gt=30)
... )
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
SELECT "hr_department"."name",
COUNT("hr_employee"."id") AS "head_count"
FROM "hr_department"
LEFT OUTER JOIN "hr_employee"
ON ("hr_department"."id" = "hr_employee"."department_id")
GROUP BY "hr_department"."name"
HAVING COUNT("hr_employee"."id") > 30
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
LIMIT 21
Execution time: 0.002893s [Database: default]
<QuerySet [{'name': 'Sales', 'head_count': 40}, {'name': 'HR', 'head_count': 34}]>
Phía sau, Django sử dụng mệnh đề HAVING để lọc các nhóm dựa trên điều kiện mà mình truyền vào phương thức filter():
SELECT "hr_department"."name",
COUNT("hr_employee"."id") AS "head_count"
FROM "hr_department"
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
LEFT OUTER JOIN "hr_employee"
ON ("hr_department"."id" = "hr_employee"."department_id")
GROUP BY "hr_department"."name"
HAVING COUNT("hr_employee"."id") > 30
Kết bài
Qua hướng dẫn này, bạn đã học cách sử dụng values() và annotate() để nhóm các hàng thành các nhóm và tính toán các giá trị tổng hợp như count, sum, min, max, và avg. Đồng thời, bạn cũng biết cách sử dụng phương thức filter() để thêm điều kiện lọc cho các nhóm. Việc nắm vững các kỹ thuật này sẽ giúp bạn thực hiện các truy vấn phức tạp và tối ưu hóa hiệu suất truy vấn trong dự án Django của mình một cách hiệu quả. Hy vọng rằng những kiến thức này sẽ hỗ trợ bạn trong việc phát triển các ứng dụng Django mạnh mẽ và linh hoạt.
