数据统计模块后端架构解析：从Controller到SQL的ECharts数据对接实践

一、引言

1. 业务场景重要性

   • 数据驱动决策：日活、订单趋势、商品热度等指标对运营的价值

   • 可视化需求：Apache ECharts在前端动态图表展示中的关键作用（简略介绍）

2. 技术栈概览

   • 前端可视化：Apache ECharts（折线图/柱状图）

   • 后端框架：SpringBoot + MyBatis

   • 数据存储：MySQL

二、接口设计概览

Result<TurnoverReportVO>

Result<UserReportVO>

Result<OrderReportVO>

Result<SalesTop10ReportVO>

三、分层实现详解（核心章节）

        一、营业额统计接口

                1.Controller

@DateTimeFormat主要作用是将前端传递的字符串类型的日期 / 时间数据，按照指定格式转换为 Java 中的日期 / 时间对象

                2.ServerImpl

营业额统计接口实现概要

核心功能

• 计算指定日期范围内的每日营业额数据

• 过滤统计条件：仅包含"已完成"状态的订单

实现流程

1. 日期范围处理

   • 生成从begin到end的连续日期序列

   • 使用循环逐日增加直到覆盖整个查询区间

2. 每日营业额计算

   • 将日期转换为当天的起止时间点（00:00至23:59）

   • 构建查询参数：

     • 时间范围（当日00:00 - 23:59）

     • 订单状态（已完成）

   • 执行SQL聚合查询获取当日营业额总和

3. 空数据处理

   • 对无订单的日期返回0.0值

   • 避免前端展示断层

4. 结果封装

   • 日期列表转换为逗号分隔字符串

   • 营业额列表转换为逗号分隔字符串

   • 构建VO对象返回给Controller层

                3.Mapper/.xml

        二、用户统计接口

                1.Controller

                2.ServerImpl

用户统计接口实现概要

核心功能

• 统计指定日期范围内的用户增长数据

• 同步计算每日新增用户数和累计用户总数

• 覆盖完整日期区间，无数据断层

实现流程

1. 日期范围处理

   • 生成从起始日到结束日的连续日期序列

   • 使用循环逐日推进确保日期连续性

2. 双指标并行计算

   • 每日累计用户：统计截至当日23:59:59的用户总量

     • 仅需传入当日结束时间参数

   • 每日新增用户：统计当日00:00:00-23:59:59的注册量

     • 同时传入当日开始和结束时间参数

3. 精确时间控制

   • 将日期转换为当日精确时间范围

   • 最小时间：00:00:00

   • 最大时间：23:59:59.999999999

4. 结果封装优化

   • 日期序列转换为逗号分隔字符串

   • 用户数据序列转换为逗号分隔数值字符串

   • 构建三列数据返回结构

                3.Mapper/.xml

        三、订单统计接口

                1.Controller

                2.ServerImpl

1. 日期序列生成

   • 创建从begin到end的连续日期列表

   • 确保日期范围完整性（包含起止日）

2. 双指标同步统计

   • 总订单统计：

     • 查询条件：当日时间范围

     • 无状态过滤

   • 有效订单统计：

     • 查询条件：当日时间范围 + 已完成状态

     • 使用相同Mapper方法通过参数区分

3. 实时聚合计算

   • 循环内累计：

     • allDateOrders（总订单量）

     • allValidOrders（有效订单量）

   • 循环外计算：

     • orderCompletionRate = allValidOrders / allDateOrders

4. 空值安全机制

   • 无订单日期默认返回0

   • 除零保护：当总订单为0时完成率设为0.0

                3.Mapper/.xml

        四、销量统计接口

                1.Controller

                2.ServerImpl

1. 时间范围精确化

   • 起始日转换为当日零点（00:00:00）

   • 结束日转换为当日最后一刻（23:59:59.999999）

   • 确保完整覆盖自然日边界

2. 聚合查询执行

   • 调用Mapper执行核心SQL：

3. 数据流转换

   • 名称提取：List<GoodsSalesDTO> → List<String>

     • 映射函数：GoodsSalesDTO::getName

   • 销量提取：List<GoodsSalesDTO> → List<Integer>

     • 映射函数：GoodsSalesDTO::getNumber

4. 字符串优化封装

   • 名称列表拼接：List<String> → "商品A,商品B,..."

   • 销量列表拼接：List<Integer> → "156,142,..."

   • 构建最终VO对象

                3.Mapper/.xml

<select id="getTop10" resultType="com.sky.dto.GoodsSalesDTO">select od.name,              <!-- 商品名称 -->sum(od.number) number <!-- 总销量（别名number） -->from order_detail od,      <!-- 订单明细表别名od -->orders o              <!-- 订单主表别名o -->where od.order_id = o.id    <!-- 两表关联条件 -->and o.status = 5      <!-- 只统计已完成的订单 --><if test="beginTime!=null">  <!-- 动态时间范围 -->and order_time &gt; #{beginTime}  <!-- 开始时间过滤 --></if><if test="endTime!=null">and order_time &lt; #{endTime}    <!-- 结束时间过滤 --></if>group by od.name               <!-- 按商品名称分组 -->order by number desc           <!-- 按销量降序排序 -->limit 0,10                <!-- 取前10条记录 -->
</select>

1.查找两个表分别是order_detail（订单详情表）和orders（订单表）

2.查找订单名，和订单number的数量 并命名为number

3.查找条件是order_detaiol（订单详情表)和order(订单表）的id相同，并且状态码为5（已完成状态）

4.时间必须在条件范围内。

5.根据名字和数量降序排序，

6.只查询前10个。

四、数据展示图

五、总结

本文详细实现了苍穹外卖系统的四个核心数据统计接口：

1. 营业额统计：日期维度营收分析

2. 用户统计：新增用户与总量趋势

3. 订单统计：订单量与完成率分析（含关键实现细节）

4. 销量排名：TOP10商品排行

六、附录

营业额统计接口返回VO

用户数量统计接口返回VO

订单数据统计接口返回VO

销量统计接口返回VO