rawsql 在 django 中不能直接用于聚合，因其不参与 queryset 的聚合逻辑，无法被解析字段依赖或自动推导 group by；仅可作为 func 子表达式安全使用。
RawSQL 在 Django 中根本不能做聚合
直接说结论：RawSQL 是一个表达式类，用于在 ORM 查询中插入原生 SQL 片段，但它本身不参与 QuerySet 的聚合逻辑（如 annotate()、aggregate() 中的字段解析与分组推导）。你无法靠它“绕过 ORM 去写复杂聚合”，因为 Django 会在生成最终 SQL 前尝试解析整个查询结构——而 RawSQL 内容被当作黑盒，不会被分析字段依赖、GROUP BY 推导或 HAVING 条件绑定。
常见错误现象是：查询看似执行成功，但结果错乱（比如少行、重复、NULL 聚合值），或抛出 FieldError: Cannot resolve keyword 'xxx' into field —— 这往往是因为你在 annotate(x=RawSQL(...)) 里引用了未出现在 values() 或 GROUP BY 中的字段，而 Django 没法自动补全。
- 不要把
RawSQL当成“任意 SQL 注入点”，它只适合替代单个列/表达式，不是子查询或聚合主体 - 如果你需要窗口函数、嵌套聚合、多层子查询、自定义排序聚合（如
STRING_AGG(DISTINCT ... ORDER BY ...)），RawSQL单独撑不住 - Django 4.2+ 对
Subquery和OuterRef的支持已足够强，多数“极度复杂”场景其实应优先用组合式子查询 +Func表达式
真正可行的替代路径：用 extra() + raw() 分层处理
当聚合逻辑实在超出 ORM 表达能力（例如跨多张非关系表拼接 + 条件计数 + 数组聚合），推荐分两步走：先用 extra() 注入可控的 JOIN 或 WHERE 片段辅助分组，再用 raw() 执行完整原生查询并手动映射结果。这不是妥协，而是明确职责边界。
实操建议：
-
extra(tables=['other_table'], where=["t1.id = other_table.ref_id AND other_table.status = %s"], params=[status_val])可安全添加 JOIN 条件，比RawSQL更易调试 -
raw("SELECT t1.id, COUNT(*) FILTER (WHERE o.type='A') AS a_cnt, STRING_AGG(o.name, ',') FROM myapp_mymodel t1 LEFT JOIN other o ON ... GROUP BY t1.id")必须自己写全 GROUP BY，并确保字段名与模型字段不冲突（加别名！） -
raw()返回的是Model实例，但只填充你 SELECT 列中与模型字段同名的字段；其他计算列（如a_cnt）需通过obj.a_cnt访问（Django 允许动态属性） - 注意数据库兼容性：PostgreSQL 的
FILTER、STRING_AGG在 MySQL / SQLite 下不可用，别写死方言特性
RawSQL 唯一能稳用的聚合场景：作为 Func 子表达式
如果你坚持要用 RawSQL，唯一安全方式是把它塞进 Func 类或自定义数据库函数中，让它成为聚合函数的参数，而不是独立聚合项。例如实现 PostgreSQL 的 jsonb_agg(DISTINCT ...)：
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from django.db.models import Func
<p>class JSONBAgg(Func):
function = 'jsonb_agg'
template = '%(function)s(DISTINCT %(expressions)s)'</p><h1>注意：这里 expressions 可以是 RawSQL，但必须保证返回单一标量列</h1><p>MyModel.objects.values('category').annotate(
items=JSONBAgg(RawSQL("COALESCE(other_table.data, '{}')::jsonb", []))
)</p>
关键约束：
-
RawSQL必须返回**单列单值**（不能是子查询或多列），且类型要和外层函数期望一致（如jsonb_agg要求输入是 jsonb） - 所有
RawSQL中的占位符（%s）必须用params显式传入，不能拼字符串，否则 SQL 注入 - 该方式在 SQLite / MySQL 上会直接报错，因不支持对应函数——必须在 settings 中用
django.db.backends.postgresql并确认版本 ≥ 9.5
容易被忽略的坑：GROUP BY 自动推导失效
当你在 annotate() 中混用 RawSQL 和普通字段时，Django 默认按 values() 列表推导 GROUP BY，但不会检查 RawSQL 内部是否引入了新分组维度。例如：
qs = MyModel.objects.values('status').annotate(
total=Count('id'),
custom=RawSQL("COUNT(*) FILTER (WHERE created_at > %s)", [threshold])
)
这段代码实际生成的 SQL 会漏掉对 created_at 的分组处理，导致 custom 值全局统计而非按 status 分组。修复方式只有两种：
- 显式写出完整 GROUP BY：用
.extra(group_by=['myapp_mymodel.status'])（注意表名前缀） - 改用
raw()自己写全 SQL，包括GROUP BY status - 放弃
RawSQL，改用Case(When(...), output_field=IntegerField())配合Count，这是更 Django 的解法
最麻烦的不是写不出来，而是查不出错在哪——这类问题往往要打开 LOGGING 配置看最终生成的 SQL，再拿去数据库里手工验证 GROUP BY 逻辑是否成立。
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