Python Django查询集粒度

假设我有一张每人每天都有一条记录的表格，记录了那个人当天摄入的总热量

现在假设Tom有30天的总热量记录，Dani有365天的总热量记录

我如何对Dani的卡路里历史记录运行Django查询集，获取卡路里读数，收集总共30条记录，每个记录间隔10天，这样，如果我对这两个人运行相同的代码，我将为他们两人都获得30条记录，而不是Tom的30条记录，Dani的365条记录

i、 e:我需要粒度，以防总记录数超过30。如果它超过30，我需要10天左右的粒度

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我希望我的解释可以理解。

我可以通过编写自定义sql来解决这个问题。对于博士后，我可以这样做

select * from
    (select row_number() over(order by id) as row_num, * 
    from calorie
    where user_id = 12345
    order by id) as q
where row_num % ((select count(*) 
          from calorie 
          where user_id = 12345)/30) = 0

在这里，首先我向用户查询了整个查询，并给了他们行号

select row_number() over(order by id) as row_num, * 
        from calorie
        where user_id = 12345
        order by id

然后我找出了两行之间的距离：

((select count(*) 
          from calorie 
          where user_id = 12345)/30)

这是针对30行的，如果我得到的数据少于30行，它将抛出除法0。 然后我得到了唯一可以被行距离整除的行

row_num % row_distance = 0

你也可以使用抽样，这对我来说似乎更容易。也适用于行数小于30的情况

select *
from calorie 
where user_id = 12345
order by random()
limit 30

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至少您应该指向django文档，其中描述了如何编写原始SQL。你给出的答案与OP的要求无关，我真的不明白。提供一些更具体的例子。您所问的似乎更像是一个算法，而不是一个SQL查询。