Jak převedu tento složitý SQL na dotaz modelu Django?

UPRAVIT: Podařilo se mi reformovat řešení pomocí dílčích dotazů Django.

Dotaz můžeme přeložit do Django ORM pomocí Django aggregates with SubQuery expressions :

1. Vytvořte dílčí dotaz pro načtení nejnižší hodnoty close pro každý symbol :

   from django.db.models import OuterRef, Subquery, Min     
   
   lows = StockHistory.objects.filter(
       stock=OuterRef('stock'), 
       trading_date__gte='2017-05-04'
   ).values('stock__symbol')
   .annotate(low=Min('close'))
   .filter(trading_date__gte='2018-04-30')
   

   • Rozdělení:

     • filter sada dotazů k získání pouze akcií s trading_date >= '2017-05-04' .
     • „GROUP BY“ stock__symbol (příklady skupin podle v Djnago:GROUP BY ... MIN/MAX , GROUP BY ... COUNT/SUM ).
     • annotate nejnižší (low ) cena za každý prvek.
     • filter sadu dotazů znovu, abyste získali pouze objekty s low pole vyskytující se trading_date >= '2018-04-30' .

   • Přechodný výsledek:

     Ačkoli v této fázi nemůžeme získat výsledek, dílčí dotaz bude vypadat takto:

     [
         {'stock__symbol': 'A', 'low': Decimal('105.00000')},            
         {'stock__symbol': 'C', 'low': Decimal('90.00000')}
     ]
     

     Chybí nám trading_date .

2. Využijte dílčí dotaz k načtení konkrétní StockHistory objekty:

   StockHistory.objects.filter(
       stock__symbol=Subquery(lows.values('stock__symbol')),
       close=Subquery(lows.values('low')),
       trading_date__gte='2018-04-30'
   ).values('stock__symbol', 'trading_date', 'close')
   .order_by('stock__symbol')
   

   • Rozdělení:

     • lows.values('stock__symbol') a lows.values('low') načítají příslušné hodnoty z dílčího dotazu.
     • filter sada dotazů proti lows hodnoty poddotazu. Také filter proti zadanému datu, aby se eliminovalo nízké close ceny vyskytující se před tímto datem.
     • Získejte zadané values .
     • Seřaďte výsledek podle stock__symbol (ve výchozím nastavení ascending ).

   • Výsledek:

     [
         {
             'close': Decimal('105.00000'), 
             'trading_date': datetime.date(2018, 5, 3), 
             'stock__symbol': 'A'
         }, 
         {
             'close': Decimal('90.00000'), 
             'trading_date': datetime.date(2018, 5, 4), 
             'stock__symbol': 'C'
         }
     ]