Hoe zet ik deze complexe SQL om in een Django-modelquery?

BEWERKEN: Ik heb de oplossing kunnen hervormen met behulp van Django-subquery's.

We kunnen de query vertalen naar Django ORM met behulp van Django's aggregates with SubQuery expressions :

1. Maak een subquery om de laagste close op te halen voor elk 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')
   

   • Uitsplitsing:

     • filter de queryset om alleen de aandelen te krijgen met trading_date >= '2017-05-04' .
     • "GROUP BY" stock__symbol (voorbeelden van groeperen op Djnago:GROUP BY ... MIN/MAX , GROUP BY ... COUNT/SUM ).
     • annotate de laagste (low ) prijs voor elk element.
     • filter de queryset opnieuw om alleen de objecten met een low . te krijgen veld dat voorkomt op trading_date >= '2018-04-30' .

   • Tussenresultaat:

     Hoewel we in dit stadium geen resultaat kunnen krijgen, ziet de subquery er als volgt uit:

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

     We missen de trading_date .

2. Gebruik de subquery om de specifieke StockHistory op te halen objecten:

   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')
   

   • Uitsplitsing:

     • lows.values('stock__symbol') en lows.values('low') halen de respectievelijke waarden op uit de subquery.
     • filter de queryset tegen de lows subquery waarden. Ook filter tegen de opgegeven datum om lage close . te elimineren prijzen die vóór die datum plaatsvinden.
     • Verkrijg de opgegeven values .
     • Bestel het resultaat op stock__symbol (standaard ascending ).

   • Resultaat:

     [
         {
             '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'
         }
     ]