Python Django中相关字段的筛选

我的Django项目中有两个模型：

ModelA(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=20)

ModelB(models.Model):
    a = models.ForeignKey(A, on_delete=models.CASCADE)
    date = models.DateField()

模型a和模型B之间存在一对多关系，大约有50个模型a实例和100000个模型B条目。在我遇到的问题中，我有一个特定的模型B查询集，从这个查询集中我想知道，对于每个日期，这些模型B是如何在不同的模型a之间分布的。我需要的数据结构如下：

[
    { 
        "date": date_1,
        "num": num_1,
        "bins": [ 
                    { "name_A": model_A_1, "num": num_A_1_1 },
                    { "name_A": model_A_2, "num": num_A_1_2 }
                ]
    },
    { 
        "date": date_2,
        "num": num_2,
        "bins": [ 
                    { "name_A": model_A_1, "num": num_A_2_1 },
                    { "name_A": model_A_2, "num": num_A_2_2 }
                ]
    }
]

其中，

date\u 1

是表B中的现有日期之一，

num\u 1

是日期为

date\u 1

的模型B的总数

bins

包含ModelB在不同ModelA之间的分布，例如，

num_A_1_1

对应于带有日期

date_1

和外键

model_A_1

的ModelB数量

以下是我尝试过的：

## Get all dates in initial queryset
date_bins = initial_modelB_queryset.values("date").order_by("date").distinct()
output = []

for bin in date_bins:
    B_A_queryset = ModelA.objects.filter(modelB__in=initial_modelB_queryset, modelB__date=bin["date"])
    B_num = B_A_queryset.count()
    bins = B_A_queryset.annotate(name_A=F("name"), num=Count("modelB", filter=Q(modelB__in=initial_modelB_queryset))).values("name_A", "num")
    output.append({"date": bin["date"], "num": B_num, "bins": bins})

注意

initial\u modelbu queryset

是预先指定的modelB的初始查询集。我非常肯定有更好的解决方案，因为当前的实现相当缓慢