Opisuj zestaw pytań ze średnią różnicą dat? (django)

Question

Szukałem odpowiedzi na to pytanie, ale nie mogłem nic znaleźć. Być może jest to po prostu głupie pytanie lub naprawdę trudne. Oto ona:

Powiedzmy mój model jest to (pseudo django kodu):

Event 
    type = ForeignKey(EventType) 
    name = CharField 
    date_start = DateField 
    date_end = DateField 

EventType 
    name = CharField 

Co chcę wiedzieć jest średni czas trwania dla każdego typu zdarzenia. Teraz robię to, obliczając średni czas trwania, kiedy tworzone jest nowe zdarzenie (metoda zapisu) i które jest przechowywane w kolumnie average_duration w EventType. Problem z tym podejściem polega na tym, że nie mogę odpowiedzieć na pytania typu "jaki był średni czas trwania zdarzeń typu X, w ciągu roku Y". Zamiast więc dodawać więcej kolumn do odpowiedzi na takie pytania, wolałbym, aby było to wykonywane w "czasie rzeczywistym".

Czy można tego dokonać, dodając adnotację do zapytania? Najpierw musiałbym uzyskać różnice dat dla każdego typu zdarzenia, następnie wymyślić ich średnią, a następnie dodać adnotację do zestawu zapytań o tę średnią, jak zakładam.

Answer 1

Myślę, że najlepiej jest utworzyć widok SQL z kolumną date_end - date_start, utworzyć model django w tym widoku, a następnie będzie można zapytać widok i adnotować go, jak chcesz. Zrobiłem to z modelami podobnymi do twoich i być może mógłbym wydobyć dla ciebie interesujący kod, jeśli potrzebujesz.

Answer 2

Musisz utworzyć queryset metodą extra dodać różnicę dat do każdego wiersza

Następnie użyj metody aggregate obliczyć średnią dla właśnie dodanej kolumnie:

Bądź ostrożny , ta metoda jest powolna i nie będzie skalowana. Przechowywanie obliczonej wartości na typ zdarzenia to imho najlepsza opcja.

Answer 3

Sugerowałbym, że można przechowywać trwania eventu jako kolumna:

event_duration = models.IntegerField() 
... 

def __init__(self, *args, **kwargs): 
    super(Event, self).__init__(*args, **kwargs) 
    self.update_event_duration() 


def save(self, **kwargs): 
    self.update_event_duration() 
    super(Event, self).save(*args, **kwargs) 

Następnie można korzystać z tej biblioteki: http://code.google.com/p/django-cube/ obliczyć średnią na kilku różnych wymiarach (rok, typ, lub inne):

>>> def my_avg(queryset): 
... return queryset.aggregate(Avg("event_duration"))["event_duration__avg"] 

>>> c = Cube(["date_start__year", "type"], Event.objects.all(), my_avg) 

Użyj kostkę tak:

>>> c.measure(date_start__year=1999, type=event_type2) 
123.456 

lub można uzyskać wszystkie średnie na wszystkich latach:

>>> c.measure_dict("date_start__year") 
{1984: {'measure': 111.789}, 1985: {'measure': 234.666}, ...} 

lub rodzaj lat/event:

>>> c.measure_dict("date_start__year", "type") 
{ 
    1984: {eventtype1: {'measure': 111.789}, eventtype2: {'measure': 234.666}, ...}, 
    1985: {eventtype1: {'measure': 122.79}, eventtype2: {'measure': 233.444}, ...}, 
    ... 
} 

Answer 4

Wystarczy aktualizacji. W Django 1.8 jest to możliwe do zrobienia:

from django.db.models import F, ExpressionWrapper, fields 

duration = ExpressionWrapper(F('date_end') - F('date_start'), output_field=fields.DurationField()) 

events_with_duration = Event.objects.annotate(duration=duration) 

po którym można uruchomić zapytań typu:

events_with_duration.filter(duration_gt=timedelta(days=10))