如果你希望生成不止一个聚合，你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以，如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询：
>>> from django.db.models import Avg, Max, Min >>> Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price')) {'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}2、分组
###################################－－单表分组查询－－####################################################### 查询每一个部门名称以及对应的员工数 emp: id name age salary dep 1 alex 12 2000 销售部 2 egon 22 3000 人事部 3 wen 22 5000 人事部 sql语句: select dep,Count(*) from emp group by dep; ORM: emp.objects.all().values("dep").annotate(Count("id") ###################################－－多表分组查询－－####################################################### 多表分组查询： 查询每一个部门名称以及对应的员工数 emp: id name age salary dep_id 1 alex 12 2000 1 2 egon 22 3000 2 3 wen 22 5000 2 dep id name 1 销售部 2 人事部 emp－dep: id name age salary dep_id id name 1 alex 12 2000 1 1 销售部 2 egon 22 3000 2 2 人事部 3 wen 22 5000 2 2 人事部 sql语句: select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by emp.dep_id select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id,dep.name ORM: dep.objetcs.all().annotate(c=Count("emp")).values("name","c")annotate()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值（统计方法用聚合函数）。
(1) 练习：统计每一本书的作者个数
bookList=Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors')) for book_obj in bookList: print(book_obj.title,book_obj.authorsNum) SELECT "app01_book"."nid", "app01_book"."title", "app01_book"."publishDate", "app01_book"."price", "app01_book"."pageNum", "app01_book"."publish_id", COUNT("app01_book_authors"."author_id") AS "authorsNum" FROM "app01_book" LEFT OUTER JOIN "app01_book_authors" ON ("app01_book"."nid" = "app01_book_authors"."book_id") GROUP BY "app01_book"."nid", "app01_book"."title", "app01_book"."publishDate", "app01_book"."price", "app01_book"."pageNum", "app01_book"."publish_id";(2) 如果想对所查询对象的关联对象进行聚合：
练习：统计每一个出版社的最便宜的书
publishList=Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price")) for publish_obj in publishList: print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)annotate的返回值是querySet，如果不想遍历对象，可以用上valuelist：
queryResult= Publish.objects .annotate(MinPrice=Min("book__price")) .values_list("name","MinPrice") print(queryResult)方式2:
queryResult=Book.objects.values("publish__name").annotate(MinPrice=Min('price')) # 思考： if 有一个出版社没有出版过书会怎样？(3) 统计每一本以py开头的书籍的作者个数：
queryResult=Book.objects .filter(title__startswith="Py") .annotate(num_authors=Count('authors'))(4) 统计不止一个作者的图书：
queryResult=Book.objects .annotate(num_authors=Count('authors')) .filter(num_authors__gt=1)(5) 根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序:
Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')(6) 查询各个作者出的书的总价格:
# 按author表的所有字段 group by queryResult=Author.objects .annotate(SumPrice=Sum("book__price")) .values_list("name","SumPrice") print(queryResult) 六、F查询和Q查询1、F查询
在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？
Django 提供 F() 来做这样的比较。F() 的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。
# 查询评论数大于收藏数的书籍 from django.db.models import F Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作。
# 查询评论数大于收藏数2倍的书籍 Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)修改操作也可以使用F函数,比如将每一本书的价格提高30元：
Book.objects.all().update(price=F("price")+30)2、Q查询
filter() 等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND” 的。 如果你需要执行更复杂的查询（例如OR 语句），你可以使用Q 对象。
from django.db.models import Q Q(title__startswith='Py')