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Apache ECharts

基于Javascript的数据库可视化图表库，提供直观、生动、可交互、可个性化定制的数据可视化图表

营业额统计

service

  public TurnoverReportVO getTurnover(LocalDate begin, LocalDate end) {List<LocalDate> dateList = new ArrayList<>();dateList.add(begin);while (!begin.equals(end)){begin = begin.plusDays(1);//日期计算，获得指定日期后1天的日期dateList.add(begin);}List<Double> turnoverList = new ArrayList<>();for (LocalDate date : dateList) {LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MIN);LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MAX);Map map = new HashMap();map.put("status", Orders.COMPLETED);map.put("begin",beginTime);map.put("end", endTime);Double turnover = orderMapper.sumByMap(map); turnover = turnover == null ? 0.0 : turnover;turnoverList.add(turnover);}//数据封装return TurnoverReportVO.builder().dateList(StringUtils.join(dateList,",")).turnoverList(StringUtils.join(turnoverList,",")).build();}

先拿到从begin到end之间的所有天数，然后对每一天，将LocalDate转化成LocalDateTime,也就是通过LocalTime.MIN和LocalTime.MAX拿到这一天的最小值和最大值复制给date,然后创建一个hashmap,将状态、当天的开始时间(0:0:0)和当天的结束时间(23:59:59)放入，用orderMapper的sumByMap方法进行查询，将查询到的结果放入一个新的数组，最后将数据封装好后返回给controller层

用户统计

service

@Overridepublic UserReportVO getUserStatistics(LocalDate begin, LocalDate end) {List<LocalDate> dateList = new ArrayList<>();dateList.add(begin);while (!begin.equals(end)){begin = begin.plusDays(1);dateList.add(begin);}List<Integer> newUserList = new ArrayList<>(); //新增用户数List<Integer> totalUserList = new ArrayList<>(); //总用户数for (LocalDate date : dateList) {LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MIN);LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MAX);//新增用户数量 select count(id) from user where create_time > ? and create_time < ?Integer newUser = getUserCount(beginTime, endTime);//总用户数量 select count(id) from user where  create_time < ?Integer totalUser = getUserCount(null, endTime);newUserList.add(newUser);totalUserList.add(totalUser);}return UserReportVO.builder().dateList(StringUtils.join(dateList,",")).newUserList(StringUtils.join(newUserList,",")).totalUserList(StringUtils.join(totalUserList,",")).build();}

这里也是同理，新增用户就是从当天最早的时间(MIN)到当天的最晚时间（MAX）内用户的新增量，而总用户数就是从null开始到当天的最晚时间内用户数量

mapper

	/*** 根据动态条件统计用户数量* @param map* @return*/Integer countByMap(Map map);

<select id="countByMap" resultType="java.lang.Integer">select count(id) from user<where><if test="begin != null">and create_time &gt;= #{begin}</if><if test="end != null">and create_time &lt;= #{end}</if></where>
</select>

MyBatis 允许直接通过Map的键名访问其值，这是一种简洁的参数传递方式，特别适合动态条件查询。在 XML 中使用#{key}和test表达式时，MyBatis 会自动从传入的Map中获取对应的值，无需额外声明。

订单统计

service

public OrderReportVO getOrderStatistics(LocalDate begin, LocalDate end){List<LocalDate> dateList = new ArrayList<>();dateList.add(begin);while (!begin.equals(end)){begin = begin.plusDays(1);dateList.add(begin);}//每天订单总数集合List<Integer> orderCountList = new ArrayList<>();//每天有效订单数集合List<Integer> validOrderCountList = new ArrayList<>();for (LocalDate date : dateList) {LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MIN);LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MAX);//查询每天的总订单数 select count(id) from orders where order_time > ? and order_time < ?Integer orderCount = getOrderCount(beginTime, endTime, null);//查询每天的有效订单数 select count(id) from orders where order_time > ? and order_time < ? and status = ?Integer validOrderCount = getOrderCount(beginTime, endTime, Orders.COMPLETED);orderCountList.add(orderCount);validOrderCountList.add(validOrderCount);}//时间区间内的总订单数Integer totalOrderCount = orderCountList.stream().reduce(Integer::sum).get();//时间区间内的总有效订单数Integer validOrderCount = validOrderCountList.stream().reduce(Integer::sum).get();//订单完成率Double orderCompletionRate = 0.0;if(totalOrderCount != 0){orderCompletionRate = validOrderCount.doubleValue() / totalOrderCount;}return OrderReportVO.builder().dateList(StringUtils.join(dateList, ",")).orderCountList(StringUtils.join(orderCountList, ",")).validOrderCountList(StringUtils.join(validOrderCountList, ",")).totalOrderCount(totalOrderCount).validOrderCount(validOrderCount).orderCompletionRate(orderCompletionRate).build();}

stream（）将列表转换为流，reduce(Integer::sum)通过对每个元素执行求和操作来归约流，用get()获取归约操作的结果

销量排名Top10

service

    public SalesTop10ReportVO getSalesTop10(LocalDate begin, LocalDate end){LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(begin, LocalTime.MIN);LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(end, LocalTime.MAX);List<GoodsSalesDTO> goodsSalesDTOList = orderMapper.getSalesTop10(beginTime, endTime);String nameList = StringUtils.join(goodsSalesDTOList.stream().map(GoodsSalesDTO::getName).collect(Collectors.toList()),",");String numberList = StringUtils.join(goodsSalesDTOList.stream().map(GoodsSalesDTO::getNumber).collect(Collectors.toList()),",");return SalesTop10ReportVO.builder().nameList(nameList).numberList(numberList).build();}

StringUtils.join(goodsSalesDTOList.stream().map(GoodsSalesDTO::getName).collect(Collectors.toList()),",");

• goodsSalesDTOList.stream()：将goodsSalesDTOList转换为流，以便进行后续的操作。
• .map(GoodsSalesDTO::getName)：对流中的每个GoodsSalesDTO对象调用getName方法，提取出每个对象的名称。
• .collect(Collectors.toList())：将提取出的名称收集到一个列表中。
• StringUtils.join(...,",")：使用StringUtils工具类的join方法，将收集到的名称列表用逗号连接成一个字符串，最后赋值给nameList。

mapper

<select id="getSalesTop10" resultType="com.sky.dto.GoodsSalesDTO">select od.name name,sum(od.number) number from order_detail od ,orders owhere od.order_id = o.idand o.status = 5<if test="begin != null">and order_time &gt;= #{begin}</if><if test="end != null">and order_time &lt;= #{end}</if>group by nameorder by number desclimit 0, 10
</select>

where子句：
- od.order_id = o.id ，建立order_detail表和orders表之间的关联关系，通过order_id和id字段。
- o.status = 5 ，表示只筛选出orders表中状态为 5 的订单。
- <if>标签：这是 MyBatis 的动态 SQL 部分。当begin参数不为null时，and order_time >= #{begin} 会被添加到 SQL 语句中，用于筛选order_time大于等于begin参数值的记录；当end参数不为null时，and order_time <= #{end} 会被添加到 SQL 语句中，用于筛选order_time小于等于end参数值的记录。这里>代表大于，<代表小于，#{begin}和#{end}是 MyBatis 的占位符，在执行时会被实际传入的参数值替换。

总结

1. 在营业额统计中，为什么需要将 LocalDate 转换为 LocalDateTime？

解答：
LocalDate 仅表示日期（如 2025-07-02），而数据库中订单时间通常存储为带时分秒的 LocalDateTime。转换时通过 LocalTime.MIN（00:00:00）和 LocalTime.MAX（23:59:59）生成当天的时间范围，确保查询条件能准确匹配当天所有订单，避免时间精度不足导致的数据遗漏。

2. MyBatis 中如何通过 Map 传递动态查询条件？有什么优势？

解答：
MyBatis 支持直接通过 Map 的键名访问参数（如 #{begin} 对应 map.put(“begin”, value)），无需定义实体类。优势在于：
灵活性高：适用于条件不确定的动态查询（如可选的开始 / 结束时间）。
减少代码量：避免为每个查询场景创建专用实体类，简化开发。
动态 SQL 适配：配合 标签，可按需拼接 SQL 条件，提升查询效率。

3. 订单统计中，Stream 的 reduce 操作如何实现数据汇总？

解答：
reduce(Integer::sum) 通过归约操作将流中的元素按加法累积：
Integer::sum 是方法引用，等价于 (a, b) -> a + b。
示例：[10, 20, 30].reduce(Integer::sum) 会依次计算 10+20=30，再 30+30=60，最终得到总和 60。
这种方式比传统循环更简洁，且支持并行计算（通过 parallelStream()），提升大数据量下的性能。

4. 销量排名 Top10 的 SQL 中，为什么使用多表关联和分组聚合？

解答：
多表关联：order_detail 存储商品明细，orders 存储订单状态，通过 order_id 关联可筛选有效订单（status=5）。
分组聚合：group by name 按商品名称分组，sum(od.number) 统计各商品总销量，order by number desc 降序排列后取前 10 条（limit 0,10）。
此方案通过一次查询完成关联、过滤、聚合和排序，效率优于多次单表查询。

5. 前端 ECharts 如何解析后端返回的字符串数据（如 dateList=“2025-07-01,2025-07-02”）？

解答：
后端通过 StringUtils.join 将列表转为逗号分隔的字符串，前端需：
使用 split(“,”) 解析为数组（如 dates = dateList.split(“,”)）。
按图表类型绑定数据：
柱状图 / 折线图：xAxis.data = dates，series.data = turnoverList.split(“,”)。
饼图：需先转换为 [{name: ‘日期1’, value: 数据}, …] 格式。
此方式减少数据传输量，前端解析效率高。

6. 用户统计中，新增用户和总用户的查询条件有何本质区别？

解答：
新增用户：create_time > beginTime && create_time < endTime，统计当天注册的用户数。
总用户：create_time < endTime，统计从系统创建到当天所有注册的用户数（beginTime=null 时不限制起始时间）。
两者通过控制时间范围的边界，实现 “单日新增” 和 “累计总量” 的统计逻辑。