关于 django 的分组查询 annotation, 似乎只能按照具体数值来分组？

annotate 再 values 之后 再 annotate

values 其实相当于是 group by

Order.objects.filter(create_time__lte=date).annotate(day_of_month=...).values('day_of_month').annotate(sum=Sum("amount").values('day_of_month', 'sum')

@ericls 没太看懂。。假如每天的销售额都是 100，那么我想得到的数据类似： {"2021.3.1": 100, "2021.3.2": 200, "2021.3.3": 300}， 是累加的数值而不是单日的

@IurNusRay 如果是累加的话 可以用 subquery 或者 window?

还不如建个新表起个 job，每次结算下前一天的持久化

@ericls 没太用过，我去看看

没用过 django 的 orm 哈，不过应该有 convert date 的方法，然后 group_by 即可

@HelloViper 我这个只是用在首页的一个数据统计，所以只需要看看有没有啥办法优化一下查询语句

```
Order.objects.annotate(day=TruncDay('create_time')).values("day"). annotate(sum=Sum("amount")) .values("day", "sum")
```

@SjwNo1 这样还是统计的单日销售额，我需要查的是累加的值

如果 ORM 中没有针对于当前特定业务的实现的话，手动处理下也不繁琐。大概想到两种方式：

- 1. 帖子开头描述的遍历一个月的所有日期，进行 30 次左右的 query 。
- 2. 上面用 annotate 一个 query 语句按照 day of month 进行 group by 查询出每天的销售额，然后用 Python 进行逻辑上的累加。

```python
In [9]: from collections import OrderedDict

In [10]: od = OrderedDict([('2020-01-01', 10), ('2020-01-02', 12), ('2020-01-03', 15)])

In [11]: pre_value = 0
...: result = OrderedDict()
...: for k, v in od.items():
...: pre_value += v
...: result[k] = pre_value
...:

In [12]: result
Out[12]: OrderedDict([('2020-01-01', 10), ('2020-01-02', 22), ('2020-01-03', 37)])
```

对比第 1 种多次查询带来的开销，第 2 种的 Python 累加的开销可以忽略不计，要我我选第 2 种实现。

@lvhuiyang 恩，第二种方法的确也不错

#12 复制的代码缩进有点问题，发个截图：

@lvhuiyang 刚刚想了一下，这样好像也有个问题，首先根据日期分组的时候，如果某一天没有订单产生，则不会出现在 QuerySet 的结果里面，所以还要将缺失的数据比如 {"2020-01-01": 0} 插入到结果中。。

@IurNusRay 呃确实需要先将缺失的数据插入到结果，不过这些应该都是对 query 结果的逻辑操作，感觉逻辑上也不复杂。