数据统计

控制台「数据统计」是一组 Tab 页面（系统概览、用户与组织、登录与安全、消息通知、文件存储、接口监控、开放平台）。本篇讲统计数据的口径设计——重点回答两个问题：统计如何按组织体系限定范围、如何按组织性质拆分呈现，以便您扩展新的统计指标。

1. 核心机制：resolveScope 数据域隔离

统计不走通用 @DataScope 引擎，而是服务层手工解析当前登录人的数据域（DashboardUserServiceImpl.resolveScope），再注入 SQL 参数：

static OrgScope resolveScope() {
    Integer nature = ContextUtil.getCurrentTopCompanyNature();   // 当前登录人顶级公司的组织性质
    if (nature == null || OrgNatureEnum.OPERATIONS.getCode().equals(nature)) {
        return new OrgScope(true, nature, null, null);           // 运营（或缺失）→ 全平台全量
    }
    Long topCompanyId = ContextUtil.getCurrentTopCompanyId();
    String prefix = topCompanyId == null ? "/-1/%" : "/" + topCompanyId + "/%";
    return new OrgScope(false, nature, topCompanyId, prefix);    // 其他性质 → 本公司子树
}

规则一句话：运营性质看全平台，其他性质只看自己顶级公司子树。两个兜底：nature 缺失按全量；topCompanyId 缺失按"查不到任何数据"（/-1/%）。

2. 按组织体系统计：两种 SQL 口径

① 用户口径（EXISTS 子查询）：以 countByDayRange 为典型（UserMapper.java），统计方法普遍带 treePathPrefix 参数：

SELECT DATE_FORMAT(u.created_at, '%Y-%m-%d') AS date, COUNT(*) AS value
  FROM mdc_user u
 WHERE u.deleted_at = 0
   AND EXISTS (SELECT 1 FROM mdc_user_org_rel r
                 JOIN mdc_org o ON o.id = r.org_id AND o.deleted_at = 0
                WHERE r.user_id = u.id
                  AND o.tree_path LIKE #{treePathPrefix})   -- 组织树前缀过滤
 GROUP BY date ORDER BY date ASC

同样模式的还有 countUsersInScope（范围内总用户数）、countByState、countBySex、countNewUsersInMonth。

② 组织口径（contains 匹配）：组织表自身过滤用 like "/{topCompanyId}/"（contains 语义，非前缀 %）——因为顶级公司自身及所有子孙的 treePath 都包含 /{id}/ 片段（baseOrgWrapper）。部门用户排行（OrgMapper.rankByUserCount）同样用此口径：

SELECT o.id, o.name, COUNT(our.user_id) AS value
  FROM mdc_org o LEFT JOIN mdc_user_org_rel our ON our.org_id = o.id
 WHERE o.deleted_at = 0 AND o.state = 1 AND o.tree_path LIKE #{treePathPrefix}
 GROUP BY o.id, o.name ORDER BY value DESC, o.weight DESC LIMIT #{limit}

3. 按组织性质统计

countByNature（UserMapper.java）：mdc_user JOIN mdc_user_org_rel JOIN mdc_org，按 o.nature 分组，COUNT(DISTINCT u.id)——同一性质内用户去重，跨性质分别计入（一个用户同时挂在总公司和开发者平台时两边各计一次）；无组织关系的用户不计入。

countByDayRangeGroupByNature：同口径加日期维度（GROUP BY date, o.nature），供运营视角的趋势图按性质拆曲线（固定顺序：总公司 → 开发者 → 运营）。

4. 「用户与组织」页面

后端前缀 /dashboard/user，接口与卡片对应：

卡片	接口	口径说明
用户总数/单位数/部门数/角色数	`GET /overview`	按数据域过滤；返回含当前登录人 `nature`，前端据此控制展示
用户增长趋势	`GET /trend?startDate&endDate`	默认近 30 天；运营 = 4 条曲线（总用户 + 3 个性质），其他性质 = 1 条"新增用户"
部门用户排行	`GET /orgRank?limit`	默认 10，上限 100
角色用户排行	`GET /roleRank?limit`	非运营按 nature 过滤角色
用户状态分布	`GET /statusDistribution`	区间内新增用户的正常/禁用占比；日期清空=全部时间
用户性别分布	`GET /genderDistribution`	男/女/未知
用户类型分布	`GET /typeDistribution`	组织性质占比，仅运营性质可见（其他性质后端直接返回空）

前端按 overview.nature === 99（isOperations）决定是否渲染「用户类型分布」卡片及趋势图布局——数据域由后端按当前登录人返回，前端无手动切换器。

5. 「系统概览」页面

纯指标卡页，前端并发调三个接口：

接口	内容
`GET /console/dashboard/overview/console`	用户总数/组织总数/本月新增（同样走 resolveScope 数据域隔离）、文件总数/总容量/临时文件占用率、今日待办/预警/公告未读、消息成功率、接口成功率
`GET /open/dashboard/open/overview`	应用总数、开放平台回调/API调用/事件推送成功率
`GET /workbench/dashboard/overview/workbench`	今日登录等（异常时前端兜底为 0）

6. 其余统计页速查

页面	后端前缀	主要指标
登录与安全	`/workbench/dashboard/login/*`	概览、地域分布（中国地图）、IP/活跃用户排行、浏览器/OS/登录方式/渠道分布、每日登录、时段分布
消息通知	`/console/dashboard/message/*`	概览、类型/分类分布、发送趋势、模板排行
文件存储	`/console/dashboard/file/*`	概览、类型/业务类型/存储平台/大小分布、增长趋势
接口监控	`/console/dashboard/monitor/`、`/console/dashboard/requestLog/`	成功率仪表盘、调用/失败排行、日志类型/地域/耗时分布、IP/接口排行
开放平台	`/open/dashboard/*`	API 调用趋势、应用/API 排行、OAuth 授权分布、事件推送统计

7. 扩展新统计指标的要点

数据域隔离：复用 resolveScope()（或同模式），运营全量、其他性质传 treePathPrefix；用户口径用 EXISTS 子查询、组织口径用 like "/id/" contains 匹配，二选一按统计主体决定；
按性质拆分：参考 countByNature 的 COUNT(DISTINCT 用户id) 去重口径，并明确"跨性质是否重复计入"的语义；
敏感指标的性质可见性：参考 typeDistribution 的做法——非运营性质后端直接返回空（呈现层的 fail fast），不要只靠前端隐藏；
手写 SQL 自行处理逻辑删除：统计 SQL 必须显式带 deleted_at = 0（注解 SQL 不经过 MyBatis-Flex 逻辑删除处理器）；
统计实时查库无缓存：现有统计接口均实时查库，若新增重量级统计请自行评估是否引入缓存，并注意与权限缓存（resource_api_all 等）的失效边界不同。