Question

假设我有一个与模型B具有一对多关系的模型A，它与模型C具有一对一的关系。模型C具有包含数值的属性X.这说明如下：

表达查询的最佳方式是什么？我想要模型A的所有实例，其相关模型C上的属性X（通过模型B）在它们之间有一定的百分比差异？

例如：

我想要所有相关模型C的X属性相差20％或更多的所有A：

MODELA [ID = 1]

型号Bs [A1：B1，A1：B2，A1：B3]

模型Cs attr x值[A1：B1：C：attrX =＆gt; 10，A1：B2：C：attrX =＆gt; 14，A1：B3：C：attrX =＆gt; 13]

此示例符合条件，因为A1：B1：C：attrX与至少一个其他attrX的差异为20％或更高

编辑1：

如果其他查询不可行，我也会对按B或A分组的所有模型C感兴趣。

甚至所有模型B都按A ...

分组

Answer 1

我想要所有相关模型C的X属性有20％或更多差异的所有A

如果A的C.x中的任何一个具有％20的差异，那么该A的MAX和MIN C.x肯定具有至少％20或更大的差异。您可以根据该事实构建查询。使用aggregate expressions，您可以执行以下操作：

A.objects.annotate(
      max_diff=(Max('b__c__x') - Min('b__c__x')) * 100 / Min('b__c__x')
    ).filter(max_diff__gte=20)

当然b，c代表外国或多对多关系的相关名称。这将首先注释具有max_diff百分比的对象，然后我们过滤该值。根据您的字段类型，您可能还需要指定output_field。

我不知道您问题的具体细节，但我也建议您查看可用的aggregation functions，也许标准偏差或差异会有所帮助。

参考：

Answer 2

这在orm中可能是可行的，但这听起来像是一堆乱七八糟的东西（需要确保那些在所有平均值的20％范围内的数量与数量相同）打电话给他们）。这似乎是一个预取的好机会。也许像是

for a in A.objects.prefetch_related("b_set__c"):
    cs = [b.c for b in a.b_set.all()]

然后你可以在python中应用你的过滤，这将使它更可检查，并且应该只运行有限数量的查询。唯一的问题是，您的查询集可能不会太大而无法完全迭代此结果。

如果此方法效果不佳，可以通过添加列来指示这是否符合您的低变异性标准，并在保存B和{{1 }}