1. 修改优化日统计和风险统计的逻辑

feiyu02

2023-12-01 c6842e8498c2d9b469890b38cd9f0d714392c445

 src/main/resources/mapper/ds1/DustStatisticsValueMapper.xml

@@ -8,12 +8,12 @@
    <id column="id" jdbcType="INTEGER" property="id" />
    <result column="mn_code" jdbcType="VARCHAR" property="mnCode" />
    <result column="lst" jdbcType="DATE" property="lst" />
    <result column="day_avg" jdbcType="VARCHAR" property="dayAvg" />
    <result column="min" jdbcType="VARCHAR" property="min" />
    <result column="max" jdbcType="VARCHAR" property="max" />
    <result column="day_online" jdbcType="VARCHAR" property="dayOnline" />
    <result column="day_valid" jdbcType="VARCHAR" property="dayValid" />
    <result column="day_exceeding" jdbcType="VARCHAR" property="dayExceeding" />
    <result column="day_avg" jdbcType="DOUBLE" property="dayAvg" />
    <result column="min" jdbcType="DOUBLE" property="min" />
    <result column="max" jdbcType="DOUBLE" property="max" />
    <result column="day_online" jdbcType="DOUBLE" property="dayOnline" />
    <result column="day_valid" jdbcType="DOUBLE" property="dayValid" />
    <result column="day_exceeding" jdbcType="DOUBLE" property="dayExceeding" />
    <result column="type" jdbcType="VARCHAR" property="type" />
  </resultMap>
  <sql id="Base_Column_List">
@@ -23,41 +23,83 @@
    id, mn_code, lst, day_avg, min, max, day_online, day_valid, day_exceeding, type
  </sql>

  <insert id="dailyStatics">
    insert into  dust_statistics_value(mn_code,lst,day_avg,min,max,day_online,day_valid,day_exceeding,type)
    select  a.*
    from  (select
    mn_code as mn_code,
    DATE(lst) as lst,
    ROUND(AVG(dust_value),3)  as day_avg,
    min(dust_value) as min,
    max(dust_value) as max,
    CONCAT(ROUND(COUNT(*)/96*100, 2), '%')  as day_online,
    CONCAT(ROUND(SUM(CASE WHEN dust_value >0 THEN 1 ELSE 0 END)/96 *100, 2), '%') as day_valid,
    CONCAT(ROUND(SUM(CASE WHEN dust_value >= 1  THEN 1 ELSE 0 END)/96*100,2),'%') as  day_exceeding,
    'day' as type
    from ja_t_dust_site_data_info
    where  lst between #{beginTime} and #{endTime}
    GROUP BY mn_code,DATE(lst)
    ) as a
  </insert>
  <insert id="monthlyStatics">
    insert into  dust_statistics_value(mn_code,lst,day_avg,min,max,day_online,day_valid,day_exceeding,type)
    select  a.*
    from  (
    SELECT
    mn_code AS mn_code,
    DATE_FORMAT(lst, '%Y-%m-01') AS month,
    ROUND(AVG(dust_value), 3) AS month_avg,
    MIN(dust_value) AS min,
    MAX(dust_value) AS max,
    CONCAT(ROUND(COUNT(*) / #{count} * 100, 2), '%') AS month_online,
    CONCAT(ROUND(SUM(CASE WHEN flag = 'N' OR flag = 'A' THEN 1 ELSE 0 END) / #{count} * 100, 2), '%') AS month_valid,
    CONCAT(ROUND(SUM(CASE WHEN dust_value >= 1 THEN 1 ELSE 0 END) / #{count} * 100, 2), '%') AS month_exceeding,
    'month' as type
    FROM ja_t_dust_site_data_info
    WHERE lst BETWEEN #{beginTime} and #{endTime}
    GROUP BY mn_code, DATE_FORMAT(lst, '%Y-%m-01')
    ) as a
  </insert>
    <insert id="dailyStatics">
        insert into dust_statistics_value(mn_code,lst,day_avg,min,max,day_online,day_valid,day_exceeding,type)
        select a.*
        from (select
        mn_code as mn_code,
        DATE(lst) as lst,
        ROUND(AVG(dust_value),3) as day_avg,
        min(dust_value) as min,
        max(dust_value) as max,
        ROUND(COUNT(*)/96, 4) as day_online,
        ROUND(SUM(CASE WHEN dust_value &gt;0 THEN 1 ELSE 0 END)/96, 4) as day_valid,
        ROUND(SUM(CASE WHEN dust_value &gt;= 1 THEN 1 ELSE 0 END)/96, 4) as day_exceeding,
        'day' as type
        from ja_t_dust_site_data_info
        where lst between #{beginTime} and #{endTime}
        GROUP BY mn_code,DATE(lst)
        ) as a
    </insert>
    <insert id="monthlyStatics">
        insert into dust_statistics_value(mn_code,lst,day_avg,min,max,day_online,day_valid,day_exceeding,type)
        select a.*
        from (
        SELECT
        mn_code AS mn_code,
        DATE_FORMAT(lst, '%Y-%m-01') AS month,
        ROUND(AVG(dust_value), 3) AS month_avg,
        MIN(dust_value) AS min,
        MAX(dust_value) AS max,
        ROUND(COUNT(*) / #{count}, 4) AS month_online,
        ROUND(SUM(CASE WHEN flag = 'N' OR flag = 'A' THEN 1 ELSE 0 END) / #{count}, 4) AS month_valid,
        ROUND(SUM(CASE WHEN dust_value &gt;= 1 THEN 1 ELSE 0 END) / #{count}, 4) AS month_exceeding,
        'month' as type
        FROM ja_t_dust_site_data_info
        WHERE lst BETWEEN #{beginTime} and #{endTime}
        GROUP BY mn_code, DATE_FORMAT(lst, '%Y-%m-01')
        ) as a
    </insert>

    <!--    根据站点名字和时段进行统计分析-->
    <select id="selectByOrder" resultType="com.flightfeather.monitor.pojo.AnalysisDustData">
        select c.name,d.*
        from dust_statistics_value as d
        left join ja_t_dust_site_info as c on c.mn_code = d.mn_code
        <where>
            <if test="siteName != null and siteName != ''">
                and c.name = #{siteName}
            </if>
            <if test="beginTime != null and endTime != null">
                and d.lst between #{beginTime} and #{endTime} and d.type = 'day'
            </if>
        </where>
        <if test="orderProp == 'lst'">
            order by d.lst
        </if>
        <if test="orderProp == 'day_avg'">
            order by d.day_avg
        </if>
        <if test="orderProp == 'min'">
            order by d.min
        </if>
        <if test="orderProp == 'max'">
            order by d.max
        </if>
        <if test="orderProp == 'day_online'">
            order by d.day_online
        </if>
        <if test="orderProp == 'day_valid'">
            order by d.day_valid
        </if>
        <if test="orderProp == 'day_exceeding'">
            order by d.day_exceeding
        </if>
        <if test="orderProp != null and asc">
            asc
        </if>
        <if test="orderProp != null and !asc">
            desc
        </if>
    </select>
</mapper>