苍穹外卖数据可视化

将营业额、用户数据、订单数据、商品销量top10数据全部使用Apache Echarts可视化，展现在前端，后端只需要按照需要的格式，为前端提供数据即可。

ReportController

package com.sky.controller.admin;import com.sky.result.Result;
import com.sky.service.ReportService;
import com.sky.vo.OrderReportVO;
import com.sky.vo.SalesTop10ReportVO;
import com.sky.vo.TurnoverReportVO;
import com.sky.vo.UserReportVO;
import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.format.annotation.DateTimeFormat;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.time.LocalDate;@RestController
@RequestMapping("/admin/report")
@Slf4j
@Api(tags = "统计报表相关接口")
public class ReportController {// Apache Echarts// Apache Echarts是一个基于JavaScript的数据可视化图标库，提供直观、生动、可交互的数据可视化图表// 无论是什么形式的图形，其本质上是数据，ApacheEcharts就是对数据的可视化展示// 但是Apache Echarts是前端需要使用的东西，后端只需要按照和前端的约定，为其提供数据即可@Autowiredprivate ReportService reportService;/*** 营业额数据统计** @param begin* @param end* @return*/// 查询一段时间内的营业额，前端给后端传递开始时间和结束时间，后端需要查询这段时间内的营业额，并封装到VO中、// 约定好VO中封装两个字符串，时间和对应的营业额，用","分隔@GetMapping("/turnoverStatistics")@ApiOperation("营业额数据统计")// 使用@DateTimeFormat限定前端传递的时间的格式public Result<TurnoverReportVO> turnoverStatistics(@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")LocalDate begin,@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")LocalDate end) {return Result.success(reportService.getTurnoverStatistics(begin, end));}/*** 用户数据统计** @param begin* @param end* @return*/// 用户数据统计分为两个部分：用户总量和新增用户；用户总量很好理解————// 而新增用户可以理解为：假如是今天是11.11日，// 那么在11.11日最小时间（00:00:00）————11.11日最大时间（23:59:59）创建的用户都是这一天的新用户@GetMapping("/userStatistics")@ApiOperation("用户数据统计")public Result<UserReportVO> userStatistics(@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")LocalDate begin,@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")LocalDate end) {return Result.success(reportService.getUserStatistics(begin, end));}/*** 订单数据统计** @param begin* @param end* @return*/// 订单数据统计需要查询当天的所有订单和完成了的有效订单，并根据这两个数据计算出订单总数、有效订单总数、订单完成率@GetMapping("/ordersStatistics")@ApiOperation("订单数据统计")public Result<OrderReportVO> ordersStatistics(@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")LocalDate begin,@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")LocalDate end) {return Result.success(reportService.getOrdersStatistics(begin, end));}/*** top10畅销商品统计** @param begin* @param end* @return*/@GetMapping("top10")@ApiOperation("top10畅销商品统计")public Result<SalesTop10ReportVO> top10Statistics(@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")LocalDate begin,@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")LocalDate end) {return Result.success(reportService.getSalesTop10Statistics(begin, end));}
}

ReportService

package com.sky.service;import com.sky.vo.OrderReportVO;
import com.sky.vo.SalesTop10ReportVO;
import com.sky.vo.TurnoverReportVO;
import com.sky.vo.UserReportVO;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.time.LocalDate;@Service
public interface ReportService {/*** 根据时间区间统计营业额数据** @param begin* @param end* @return*/TurnoverReportVO getTurnoverStatistics(LocalDate begin, LocalDate end);/*** 根据时间区间统计用户数量** @param begin* @param end* @return*/UserReportVO getUserStatistics(LocalDate begin, LocalDate end);/*** 根据时间区间统计订单数据** @param begin* @param end* @return*/OrderReportVO getOrdersStatistics(LocalDate begin, LocalDate end);/*** 根据时间区间统计畅销top10商品** @param begin* @param end* @return*/SalesTop10ReportVO getSalesTop10Statistics(LocalDate begin, LocalDate end);
}

实现类

package com.sky.service.impl;import com.sky.dto.GoodsSalesDTO;
import com.sky.entity.Orders;
import com.sky.mapper.OrderMapper;
import com.sky.mapper.UserMapper;
import com.sky.service.ReportService;
import com.sky.vo.OrderReportVO;
import com.sky.vo.SalesTop10ReportVO;
import com.sky.vo.TurnoverReportVO;
import com.sky.vo.UserReportVO;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.time.LocalDate;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.LocalTime;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;@Service
@Slf4j
public class ReportServiceImpl implements ReportService {@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Autowiredprivate UserMapper userMapper;/*** 抽取方法：根据begin————end时间区间创建日期集合** @param begin* @param end* @return*/private List<LocalDate> createTimeList (LocalDate begin, LocalDate end) {// 创建一个集合，用于存储从begin-end时间内的所有日期，用于查找对应的营业额List<LocalDate> dateList = new ArrayList<>();// 先加入起始日期dateList.add(begin);// 若还没有加入到最后一个日期，就一直加入while (!begin.equals(end)) {// 每次都将begin日期后延1天，直到begin = endbegin = begin.plusDays(1);// 加入集合dateList.add(begin);}return dateList;}/*** 根据时间区间查询营业额数据** @param begin* @param end* @return*/@Overridepublic TurnoverReportVO getTurnoverStatistics(LocalDate begin, LocalDate end) {// 通过抽取的方法创建时间区间的日期集合List<LocalDate> dateList = createTimeList(begin, end);// 创建营业额集合，用于存储每天的营业额List<Double> turnoverList = new ArrayList<>();// 遍历日期集合，按照每一天进行逻辑处理for (LocalDate date : dateList) {// 因为表中的订单的时间是LocalDateTime类型的，所以说要将日期集合中的LocalDate封装为LocalDateTime// 当天的营业额是大于当天的最小时间（00:00:00），小于当天的最大时间的（23:59:59），所以说可以将日期集合中的元素对应的// 那天的beginTime设置为当天最小时间；endTime设置为当天的最大时间LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MIN);LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MAX);// 用Map来封装查询的条件Map<Object, Object> map = new HashMap<>();// 要统计当天的营业额，只统计已经完成了的订单map.put("status", Orders.COMPLETED);// 封装查询的时间（时间为当天）map.put("begin", beginTime);map.put("end", endTime);Double turnover = orderMapper.sumAmount(map);// 判断当天是否有营业额，若没有营业额则turnover为空，但是这不符合前端展示的逻辑，需要对其检查，若没有营业额，那么营业额是0.0turnover = turnover == null ? 0.0 : turnover;// 将当前date对应的营业额加入turnover集合turnoverList.add(turnover);}// 处理数据返回// 使用StringUtils进行数据封装，封装为前端需要的格式返回。StringUtils是Apache的return TurnoverReportVO.builder().dateList(StringUtils.join(dateList, ",")).turnoverList(StringUtils.join(turnoverList, ",")).build();}/*** 根据时间区间查询用户数据** @param begin* @param end* @return*/@Overridepublic UserReportVO getUserStatistics(LocalDate begin, LocalDate end) {// 通过抽取的方法创建时间区间的日期集合List<LocalDate> dateList = createTimeList(begin, end);// 新增用户集合List<Integer> newUserList = new ArrayList<>();// 总用户集合List<Integer> totalUserList = new ArrayList<>();for (LocalDate date : dateList) {LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MIN);LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MAX);// 总用户，只要在目标时间之前创建的用户都算是当前时间的总用户// 建议先查询总用户数，因为查询条件更加简单Integer totalUser = getUserCount(null, endTime);// 新增用户可以理解为：假如是今天是11.11日，// 那么在11.11日最小时间（00:00:00）————11.11日最大时间（23:59:59）创建的用户都是这一天的新用户Integer newUser = getUserCount(beginTime, endTime);// 进行前端逻辑处理，将null变为0totalUser = totalUser == null ? 0 : totalUser;newUser = newUser == null ? 0 : newUser;// 加入对应集合totalUserList.add(totalUser);newUserList.add(newUser);}// 封装数据返回return UserReportVO.builder().dateList(StringUtils.join(dateList, ",")).newUserList(StringUtils.join(newUserList, ",")).totalUserList(StringUtils.join(totalUserList, ",")).build();}/*** 根据时间区间统计用户数量** @param beginTime* @param endTime* @return*/private Integer getUserCount(LocalDateTime beginTime, LocalDateTime endTime) {// 将开始时间和结束时间封装为map再在数据库中进行查询Map<Object, Object> map = new HashMap<>();map.put("begin", beginTime);map.put("end", endTime);return userMapper.countUsersByTime(map);}/*** 根据时间区间查询订单数据** @param begin* @param end* @return*/@Overridepublic OrderReportVO getOrdersStatistics(LocalDate begin, LocalDate end) {// 通过抽取的方法创建时间区间的日期集合List<LocalDate> dateList = createTimeList(begin, end);// 总订单集合List<Integer> totalOrdersList = new ArrayList<>();// 有效订单集合 valid   adj.有效的List<Integer> validOrdersList = new ArrayList<>();for (LocalDate date : dateList) {LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MIN);LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MAX);// 查询总订单Integer totalOrders = getOrdersCount(beginTime, endTime, null);// 查询有效订单Integer validOrders = getOrdersCount(beginTime, endTime, Orders.COMPLETED);// 进行前端逻辑处理，将null变为0totalOrders = totalOrders == null ? 0 : totalOrders;// TODO 细心！细心！细心！不要再犯这种傻逼错误validOrders = validOrders == null ? 0 : validOrders;// 将其加入对应的集合totalOrdersList.add(totalOrders);validOrdersList.add(validOrders);}// 计算总订单数量Integer totalOrdersCount = 0;for (Integer order : totalOrdersList) {totalOrdersCount += order;}// 计算总有效订单数量Integer validOrdersCount = 0;for (Integer order : validOrdersList) {validOrdersCount += order;}// 计算完单率// 如果没有订单，完单率就是0Double orderCompletionRate = 0.0;if (totalOrdersCount != 0) {// 只有存在订单，才计算完单率orderCompletionRate = validOrdersCount.doubleValue() / totalOrdersCount;}return OrderReportVO.builder().dateList(StringUtils.join(dateList, ",")).orderCountList(StringUtils.join(totalOrdersList, ",")).validOrderCountList(StringUtils.join(validOrdersList, ",")).totalOrderCount(totalOrdersCount).validOrderCount(validOrdersCount).orderCompletionRate(orderCompletionRate).build();}/*** 根据时间区间和订单状态查询订单数据** @param beginTime* @param endTime* @param status* @return*/private Integer getOrdersCount(LocalDateTime beginTime, LocalDateTime endTime, Integer status) {// 将时间和状态封装为map进行查询// 在SQL中先根据status查询，若status不对，那么就可以不用比对后面的属性，提高效率Map<Object, Object> map = new HashMap<>();map.put("status", status);map.put("begin", beginTime);map.put("end", endTime);return orderMapper.statisticsOrders(map);}/*** 根据时间区间统计畅销top10商品** @param begin* @param end* @return*/@Overridepublic SalesTop10ReportVO getSalesTop10Statistics(LocalDate begin, LocalDate end) {// 因为不需要统计每一天的销量，只需要统计在这段时间之内的销量，所以说不需要遍历每一天的销量，可以直接使用begin和endLocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(begin, LocalTime.MIN);LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(end, LocalTime.MAX);// 查询销量前10的商品，并封装在GoodsSalesDTO中（商品名和销量）List<GoodsSalesDTO> goodsSalesDTOList = orderMapper.getSalesTop10(beginTime, endTime);// 处理goodsSalesDTOList中数据String nameList = StringUtils.join(goodsSalesDTOList.stream().map(GoodsSalesDTO::getName).collect(Collectors.toList()), ",");String numberList = StringUtils.join(goodsSalesDTOList.stream().map(GoodsSalesDTO::getNumber).collect(Collectors.toList()), ",");// 封装成对应的VO返回return SalesTop10ReportVO.builder().nameList(nameList).numberList(numberList).build();}}

Mapper相对简单，这里不过多赘述。