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【中文标题】如何编写高级 Django ORM 查询【英文标题】：How write advance Django ORM query 【发布时间】：2017-12-22 01:13:39 【问题描述】：为了简化事情，假设我有一个模型 StockIOLog。
class StockIOLog(models.Model):
pid = models.IntegerField()
name= models.CharField(max_length=50)
type= models.IntegerField()
stock = models.IntegerField()
它包含以下数据：
pid | name | batch | type | quantity
------------------------------------------------
1 | Napa | AB | 0 | 100
------------------------------------------------
1 | Napa | AA | 0 | 100
------------------------------------------------
2 | Amod | AA | 0 | 100
------------------------------------------------
2 | Amod | CA | 0 | 100
------------------------------------------------
1 | Napa | AB | 1 | 10
------------------------------------------------
1 | Napa | AB | 1 | 5
------------------------------------------------
1 | Napa | AA | 1 | 20
------------------------------------------------
2 | Amod | AA | 1 | 10
------------------------------------------------
2 | Amod | AA | 1 | 50
------------------------------------------------
2 | Amod | CA | 1 | 5
------------------------------------------------
2 | Amod | CA | 1 | 15
type 0 表示产品已购买，type 1 表示产品已消耗，现在我想分批计算每个产品的总库存。
通过运行以下 SQL 查询
SELECT pid, name, batch, SUM(in) - SUM(out) as stock FROM (
SELECT pid, name, type SUM(quantity) as in, 0 as out from `qset` WHERE type=0 GROUP BY pid,type,batch as a
UNION
SELECT pid, name, type 0 as in, SUM(quantity) as out from `qset` WHERE type=1 GROUP BY pid,type,batch as b
) ac table_a
我得到以下查询集
pid | name | batch | stock
-----------------------------------
1 | Napa | AB | 85
-----------------------------------
1 | Napa | AA | 80
-----------------------------------
2 | Amod | AA | 40
-----------------------------------
2 | Amod | CA | 80
django ORM中如何做类似的事情？
【问题讨论】：
SQL查询的问题很难理解。你能解释一下这个场景吗？ @Md.Al-Amin 更简要地更新了问题 【参考方案1】：也许不是最好的答案，但您可以通过以下查询在字典中获取 purchased 和 consumed
from django.db.models import When, F, IntegerField, Sum, Count
from .models import StockIOLog
values = (StockIOLog.objects.all().values("pid", "name", "batch").annotate(
purchased=Sum(Case(When(type=1, then=F("stock")),
output_filed=IntegerField())),
consumed=Sum(Case(When(type=0, then=F("stock")),
output_field=IntegerField())))
)
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