Django用annotate多Sum聚合按客户国家分组统计服务器资源

1. 预处理无主服务器关联 #

首先创建Unknown客户，将所有未绑定客户的服务器关联到该客户，解决customer字段为空的问题：

from .models import Customer, Server

# 不存在则创建Unknown客户
unknown_customer, _ = Customer.objects.get_or_create(
    name="Unknown",
    defaults={"enabled": True}
)
# 批量更新所有无主服务器的客户关联
Server.objects.filter(customer__isnull=True).update(customer=unknown_customer)

2. 多维度聚合统计 #

直接使用Django ORM的分组聚合能力，跨表关联取国家维度，同时统计所需的所有指标：

from django.db.models import Count, Sum, F

stats = Server.objects.values(
    # 定义分组维度：客户、国家
    customer_id=F("customer__id"),
    customer_name=F("customer__name"),
    country_id=F("city__country__id"),
    country_name=F("city__country__name")
).annotate(
    # 聚合统计指标
    server_total=Count("id", distinct=True),
    cpu_total=Sum("cpu"),
    ram_total=Sum("ram"),
    disk_total=Sum("Disks__size")
).order_by("customer_name", "country_name")

结果说明 #

返回的stats是字典格式的可迭代对象，每个元素对应一个分组的统计结果，字段如下：

• customer_id、customer_name：客户维度信息，无主服务器对应名称为Unknown
• country_id、country_name：国家维度信息
• server_total：分组内服务器总数量
• cpu_total：分组内服务器CPU核数总和
• ram_total：分组内服务器内存总容量
• disk_total：分组内所有服务器挂载的磁盘总容量

注意事项 #

• 题目已约束所有服务器关联城市、城市关联国家，无需处理国家维度空值
• 统计服务器数量时加distinct=True是为了避免一对多关联磁盘时，单台服务器被重复计数
• 如果需要对统计值做单位转换，可直接在annotate阶段通过F表达式计算，或遍历结果后处理

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fumble