分组查询一般会用到聚合函数，所以使用前要先从 django.db.models 引入 Avg,Max,Min,Count,Sum（首字母大写）。
from django.db.models import Avg,Max,Min,Count,Sum # 引入函数返回值：
• 分组后，用 values 取值，则返回值是 QuerySet 数据类型里面为一个个字典；
• 分组后，用 values_list 取值，则返回值是 QuerySet 数据类型里面为一个个元组。
MySQL 中的 limit 相当于 ORM 中的 QuerySet 数据类型的切片。
统计每一个出版社的最便宜的书的价格：
res = models.Publish.objects.values("name").annotate(in_price = Min("book__price"))
print(res)
统计不止一个作者的图书名称：
res = models.Book.objects.annotate(c = Count("authors__name")).filter(c__gt=0).values("title","c")
print(res)
根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet 进行降序排序:
res = models.Book.objects.annotate(c = Count("authors__name")).order_by("-c").values("title","c")
print(res)
查询各个作者出的书的总价格:
res = models.Author.objects.annotate(all = Sum("book__price")).values("name","all")
print(res)
F() 查询
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。
之前构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较，如果想要对两个字段的值做比较，就需要用到 F()。
使用前要先从 django.db.models 引入 F:
from django.db.models import F用法：
F("字段名称")F 动态获取对象字段的值，可以进行运算。
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余的操作。
修改操作（update）也可以使用 F() 函数。
查询工资大于年龄的人：
实例
from django.db.models import F
...
book=models.Emp.objects.filter(salary__gt=F("age")).values("name","age")
...
Q() 查询
使用前要先从 django.db.models 引入 Q:from django.db.models import Q用法：
Q(条件判断)例如：
Q(title__startswith="菜")之前构造的过滤器里的多个条件的关系都是 and，如果需要执行更复杂的查询（例如 or 语句），就可以使用 Q 。
Q 对象可以使用 & | ~ （与 或 非）操作符进行组合。
优先级从高到低：~ & |
可以混合使用 Q 对象和关键字参数，Q 对象和关键字参数是用"and"拼在一起的（即将逗号看成 and ），但是 Q 对象必须位于所有关键字参数的前面。
查询价格大于 350 或者名称以菜开头的书籍的名称和价格。
from django.db.models import Q
实例
...
res=models.Book.objects.filter(Q(price__gt=350)|Q(title__startswith="菜")).values("title","price")
print(res)
...
查询以"菜"结尾或者不是 2010 年 10 月份的书籍:
res = models.Book.objects.filter(Q(title__endswith="菜") | ~Q(Q(pub_date__year=2010) & Q(pub_date__month=10)))
print(res)
查询出版日期是 2004 或者 1999 年，并且书名中包含有"菜"的书籍。
Q 对象和关键字混合使用，Q 对象要在所有关键字的前面:
res = models.Book.objects.filter(Q(pub_date__year=2004) | Q(pub_date__year=1999), title__contains="菜")
print(res)