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easyPoi多sheet页导出、自定义动态列(ExcelExportEntity)

Wed, 11 Mar 2026 08:41:40 +0800

easyPoi4.2.0

ExcelExportUtil工具类中，提供的

①exportExcel(ExportParams entity, List entityList, Collection<?> dataSet)
可以支持ExcelExportEntity动态列，但是只能一个sheet页

②exportExcel(List<Map<String, Object>> list, ExcelType type)
可以支持多个sheet页，但是只能反射实体类取字段

为了既支持多sheet页，又可以使用ExcelExportEntity自定义导出列，自行封装方法如下：

SheetConfig ：

package com.hnevol.common.config;



import cn.afterturn.easypoi.excel.entity.params.ExcelExportEntity;
import lombok.*;
import lombok.experimental.Accessors;

import java.util.List;
import java.util.Map;

@Data
@NoArgsConstructor
@Accessors(chain = true)
@ToString(callSuper = true)
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
public class SheetConfig {
private String sheetName;
private List<Map<String, Object>> data;
private List<ExcelExportEntity> entities;
}

ExcelExportUtils：

package com.hnevol.common.utils;

import cn.afterturn.easypoi.excel.entity.ExportParams;
import cn.afterturn.easypoi.excel.entity.enmus.ExcelType;
import cn.afterturn.easypoi.excel.entity.params.ExcelExportEntity;
import cn.afterturn.easypoi.excel.export.ExcelExportService;
import com.hnevol.common.config.SheetConfig;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.ss.util.CellRangeAddress;
import org.apache.poi.ss.util.RegionUtil;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFWorkbook;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.*;
import java.lang.reflect.Field;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Modifier;
import java.net.URLDecoder;
import java.net.URLEncoder;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;

public class ExcelExportUtils {

    //表头第一行
    public  static final String HEADER_FIRST="HEADER_FIRST";
    //表头第二行
    public  static final String HEADER_SECOND="HEADER_SECOND";
    //表头第三行
    public  static final String HEADER_THIRD="HEADER_THIRD";
    //excel表头ket
    public  static final String HEADER="HEADER";
    //对应表头的内容值key
    public  static final String MAP_LIST="mapList";

  

    /**
     * 【通用方法】执行多 Sheet Excel 导出（支持每页独立列配置）
     * <p>
     * 该方法完全解耦业务，每个 Sheet 的列定义由调用方在 Config 中单独指定。
     *
     * @param fileName     文件名（不含后缀）
     * @param response     HTTP 响应对象
     * @param sheetConfigs Sheet 配置列表，每个配置包含独立的列定义和数据
     */
    public static void exportMultiSheetExcel(String fileName,
                                      HttpServletResponse response,
                                      List<SheetConfig> sheetConfigs) throws Exception {

        Workbook workbook = new XSSFWorkbook();
        ExcelExportService exportService = new ExcelExportService();

        try {
            // 遍历配置列表，为每个配置创建一个独立的 Sheet
            for (SheetConfig config : sheetConfigs) {
                // 设置 Sheet 参数
                ExportParams params = new ExportParams(config.getSheetName(), config.getSheetName(), ExcelType.XSSF);

                // 核心：使用当前配置独有的 entities 和 data 创建 Sheet
                exportService.createSheetForMap(workbook, params, config.getEntities(), config.getData());
            }

            // 设置响应头
            String encodedFileName = URLEncoder.encode(fileName, "UTF-8") + ".xlsx";
            response.setCharacterEncoding("UTF-8");
            // response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet");
            response.setHeader("Content-Disposition", "attachment;filename=" + encodedFileName);

            // 写入输出流
            try (OutputStream outputStream = response.getOutputStream()) {
                workbook.write(outputStream);
                outputStream.flush();
            }
        } finally {
            // 确保资源关闭
            workbook.close();
        }
    }
}

使用：

@ApiOperation(value = "理论考试成绩列表多sheet导出", notes = "理论考试成绩列表多sheet导出")
    @PostMapping(value ="/queryAcademicGradeResultExportSheet", produces = "application/octet-stream")
    public void queryAcademicGradeResultExportSheet(@RequestBody NurseEduAcademicGradeResultDTO data) {
        if (Objects.isNull(data.getQueryPlanId()) || data.getQueryPlanId() == 0) {
            return;
        }
        try {
            // --- 1. 数据查询与准备 ---
            MyPage<NurseEduAcademicGradeResultDTO> myPage = getMyPage(data);
            myPage.getPage().setCurrent(1);
            myPage.getPage().setSize(9999);

            R<Page<NurseEduAcademicGradeResultDTO>> pageR = examEduItemDataApi.queryAcademicGradeResultByParam(getUri(), myPage);
            if (!ApiReqResultVerifyUtil.verify(pageR)) {
                return;
            }

            NurseEduAcademicPlanService planService = examEduItemDataApi.queryEduPlansPassScore(getUri(), data.getQueryPlanId());
            Double passScore = NumberHelper.doubleValueOf0(planService.getPassingScore());
            List<NurseEduAcademicGradeResultDTO> results = pageR.getData().getRecords();

            // --- 2. 数据分组 ---
            Map<String, List<NurseEduAcademicGradeResultDTO>> rawGroupedData = new LinkedHashMap<>(); // 使用 LinkedHashMap 保持顺序
            rawGroupedData.put("已完成考试", results.stream().filter(e -> "completed".equals(e.getExamStatus())).collect(Collectors.toList()));
            rawGroupedData.put("未完成考试", results.stream().filter(e -> !"completed".equals(e.getExamStatus())).collect(Collectors.toList()));

            // 及格逻辑
            rawGroupedData.put("及格", results.stream().filter(e ->
                    "completed".equals(e.getExamStatus()) && (
                            NumberHelper.getOrDef(e.getScore(), 0D) >= passScore ||
                                    (data.getQueryIsMakeUpPlan() == 1 && NumberHelper.getOrDef(e.getMakeUpScore(), 0D) >= passScore)
                    )
            ).collect(Collectors.toList()));

            // 未及格逻辑
            rawGroupedData.put("未及格", results.stream().filter(e ->
                    "completed".equals(e.getExamStatus()) && (
                            data.getQueryIsMakeUpPlan() == 1
                                    ? (NumberHelper.getOrDef(e.getScore(), 0D) < passScore && NumberHelper.getOrDef(e.getMakeUpScore(), 0D) < passScore)
                                    : NumberHelper.getOrDef(e.getScore(), 0D) < passScore
                    )
            ).collect(Collectors.toList()));

            // --- 3. 构建 Sheet 配置列表 (核心改动) ---
            List<SheetConfig> sheetConfigs = new ArrayList<>();

            for (Map.Entry<String, List<NurseEduAcademicGradeResultDTO>> entry : rawGroupedData.entrySet()) {
                String sheetName = entry.getKey();
                List<NurseEduAcademicGradeResultDTO> sheetData = entry.getValue();

                // A. 为当前 Sheet 构建专属列定义
                // 注意：这里目前所有 Sheet 复用同一个 buildDynamicExcelEntities 逻辑。
                // 【扩展点】如果你需要不同 Sheet 有不同列（例如“未及格” sheet 多一列“原因”），
                // 可以在此处根据 sheetName 判断，调用不同的构建方法或手动添加列。
                List<ExcelExportEntity> currentSheetEntities = buildDynamicExcelEntities(planService);

               /* // 【示例扩展】如果“未及格” sheet 需要额外加一列“改进建议”
                if ("未及格".equals(sheetName)) {
                    currentSheetEntities.add(new ExcelExportEntity("改进建议", "improveSuggestion"));
                    // 注意：需要在 convertToDynamicMapList 中也对应处理这个字段，或者传一个特殊的 planService 标记
                }*/
                // B. 转换当前 Sheet 的数据
                List<Map<String, Object>> currentSheetDataMap = convertToDynamicMapList(sheetData, planService);

               /* // 【示例扩展】如果上面加了“改进建议”列，这里需要给 Map 填充默认值或实际值
                if ("未及格".equals(sheetName)) {
                    for (Map<String, Object> row : currentSheetDataMap) {
                        row.put("improveSuggestion", "请加强复习"); // 示例数据
                    }
                }*/
                SheetConfig config = new SheetConfig();
                config.setSheetName(sheetName)
                      .setData(currentSheetDataMap)
                      .setEntities(currentSheetEntities);
                // C. 添加到配置列表
                sheetConfigs.add(config);
            }

            // --- 4. 调用通用导出方法 ---
            String fileName = StrHelper.getOrDef(data.getExportTitle(), "考试成绩");
            ExcelExportUtils.exportMultiSheetExcel(fileName, response, sheetConfigs);
        } catch (Exception e) {
            log.error("导出 Excel 失败", e);
            if (!response.isCommitted()) {
                try {
                    response.reset();
                    response.setContentType("application/json");
                    response.setCharacterEncoding("UTF-8");
                    response.getWriter().write("{\"code\":500,\"msg\":\"导出失败：" + e.getMessage() + "\"}");
                } catch (Exception ex) {
                    log.error("写入错误响应失败", ex);
                }
            }
        }
    }


    /**
     * 动态构建 Excel 导出列配置
     * 根据 planService 的不同属性组合，动态添加列
     */
    private List<ExcelExportEntity> buildDynamicExcelEntities(NurseEduAcademicPlanService planService) {
        List<ExcelExportEntity> entityList = new ArrayList<>();

        // 基础列 (所有情况都有)
        entityList.add(new ExcelExportEntity("序号", "num"));
        entityList.add(new ExcelExportEntity("人员类型", "personType"));
        entityList.add(new ExcelExportEntity("姓名", "name"));
        entityList.add(new ExcelExportEntity("工号", "account"));
        entityList.add(new ExcelExportEntity("科室", "deptName"));
        entityList.add(new ExcelExportEntity("所属批次", "examBatch"));
        entityList.add(new ExcelExportEntity("成绩", "score"));
        entityList.add(new ExcelExportEntity("备注", "examDesc"));

        if (NumberHelper.getOrDef(planService.getAllowFillExamTarget(), 0) == 1) {
            entityList.add(new ExcelExportEntity("考试目的", "examTarget"));
        }

        entityList.add(new ExcelExportEntity("补考成绩", "makeUpScore"));

        // 动态列: 学分与学时
        // 逻辑：如果有学分 或者 有时学，则显示相关列 (根据您的原逻辑是两者都为 1 才显示，这里可根据需求调整)
        // 原逻辑：if (planService.getHaveCredits()==1 && planService.getHaveCreditsHour()==1)
        if (NumberHelper.getOrDef(planService.getHaveCredits(), 0) == 1 &&
                NumberHelper.getOrDef(planService.getHaveCreditsHour(), 0) == 1) {
            entityList.add(new ExcelExportEntity("学分类型", "creditType"));
            entityList.add(new ExcelExportEntity("学分", "creditNum"));
            entityList.add(new ExcelExportEntity("学时", "classHours"));
        }

        // 尾部固定列
        entityList.add(new ExcelExportEntity("作答开始时间", "examActualStartTime"));
        entityList.add(new ExcelExportEntity("作答结束时间", "examActualEndTime"));
        entityList.add(new ExcelExportEntity("答题用时", "answerTime"));
        entityList.add(new ExcelExportEntity("交卷状态", "examSubmitStatus"));

        return entityList;
    }

    private List<Map<String, Object>> convertToDynamicMapList(List<NurseEduAcademicGradeResultDTO> results, NurseEduAcademicPlanService planService) {
        List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
        int i = 0;

        for (NurseEduAcademicGradeResultDTO result : results) {
            i++;
            Map<String, Object> map = new HashMap<>();

            map.put("num", i);
            map.put("personType", getPersonType(result.getPersonType()));
            map.put("name", result.getName());
            map.put("account", result.getAccount());
            map.put("deptName", result.getDeptName());
            map.put("examBatch", result.getExamBatch());
            map.put("score", result.getScore());
            map.put("examDesc", result.getExamDesc());
            map.put("makeUpScore", result.getMakeUpScore());

            // 动态字段处理：只有当列存在时才放入 Map (虽然 EasyPoi 忽略多余 key，但为了严谨)
            if (NumberHelper.getOrDef(planService.getHaveCredits(), 0) == 1 &&
                    NumberHelper.getOrDef(planService.getHaveCreditsHour(), 0) == 1) {
                map.put("creditType", Objects.nonNull(result.getCreditType()) ? (result.getCreditType() == 1 ? "I 类" : "II 类") : "");
                map.put("creditNum", result.getCreditNum());
                map.put("classHours", result.getClassHours());
            }

            if (NumberHelper.getOrDef(planService.getAllowFillExamTarget(), 0) == 1) {
                map.put("examTarget", result.getExamTarget());
            }

            map.put("examActualStartTime", LocalDateTimeUtil.formatNormal(result.getExamActualStartTime()));
            map.put("examActualEndTime", LocalDateTimeUtil.formatNormal(result.getExamActualEndTime()));

            if (Objects.nonNull(result.getExamActualStartTime()) && Objects.nonNull(result.getExamActualEndTime())) {
                Duration duration = Duration.between(result.getExamActualStartTime(), result.getExamActualEndTime());
                long diffSeconds = duration.getSeconds();
                map.put("answerTime", conversionTime(NumberHelper.doubleValueOf0(diffSeconds)));
            }

            map.put("examSubmitStatus", conversionStatus(result.getExamSubmitStatus()));
            list.add(map);
        }
        return list;
    }

导出效果

Linux：Java诊断工具-Arthas

Wed, 24 Dec 2025 09:52:53 +0800

Arthas 是阿里开源的 Java 诊断工具，无需修改代码 / 重启服务，即可在线排查 Linux 下 Java 服务问题，以下是从安装到核心用法的完整教程：

一、快速安装 & 启动

1. 安装（Linux 服务器上操作）

# 下载arthas-boot.jar（阿里官方源）
curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar 

# 启动（会列出当前Java进程，选择要监控的PID即可）
java -jar arthas-boot.jar

启动后会显示类似如下列表，输入数字（比如1）选择要诊断的 Java 进程，回车进入 Arthas 控制台：

二、核心功能：替代 JConsole 的监控能力

1. 实时仪表盘（核心！替代 JConsole 的概览面板）

dashboard

2. 内存监控（对应 JConsole “内存”）

jvm

3. 线程监控（对应 JConsole “线程”）

# 查看所有线程状态（ID、名称、状态、CPU占用）
thread

# 查看阻塞/等待的线程（重点！排查卡顿）
thread -b  # 找出当前阻塞其他线程的“元凶”线程
thread -w  # 查看处于WAITING状态的线程

# 查看指定线程的栈信息（替换为线程ID/名称）
thread 46  # 查看ID=46的线程栈，对应JConsole“线程→栈跟踪”

三、高频诊断场景（比 JConsole 更强的功能）

1. 排查慢接口 / 方法

# 监控指定方法的执行耗时（替换为你的类+方法名）
trace com.xxx.Service queryData  

# 追踪方法调用链路+耗时
watch com.xxx.Service queryData '{cost}' -x 2  # 查看方法执行耗时（单位：ms）

trace

trace是 Arthas 中追踪方法调用链路的核心命令，能精准输出

①目标方法的总执行耗时；

②方法内部调用的所有子方法（包括第三方库、JDK 内置方法）；

③每个子方法的执行耗时和占比；

④甚至能捕获方法执行中的异常。

简单说：trace 是 “追根溯源”，告诉你目标方法慢在哪个子步骤。

# 基础语法
trace 类全限定名 方法名 [可选参数]

# 示例：追踪 com.xxx.Service 类的 queryData 方法
trace com.xxx.Service queryData

先找到接口的路径，执行命令，开始监听

trace com.hnevol.client.bases.controller.org.LibDeptController getBasicDeptTree

程序页面访问接口，输出过程

更进一步分析接口

查询耗时27%和48%分别属于查询和转换两个步骤

关键参数 & 进阶用法

参数 / 写法	作用
`trace com.xxx.Service queryData`	基础用法：追踪该方法所有调用，输出全链路耗时
`trace com.xxx.Service queryData -n 5`	只追踪前 5 次调用（避免刷屏，生产环境必加）
`trace com.xxx.Service queryData '#cost > 100'`	只追踪耗时超过 100ms 的调用（精准定位慢调用）
`trace com.xxx.Service queryData -e`	只追踪抛出异常的调用（排查方法执行失败场景）

watch

watch是 Arthas 中灵活的方法数据观测命令，可以：

①监控方法的入参、返回值、异常、执行耗时；

②按条件过滤（如只看耗时 > 500ms 的调用）；

③自定义输出格式（只看你关心的字段）。

# 基础语法
watch 类全限定名 方法名 观测表达式 [可选参数]

# 示例：观测 queryData 方法的执行耗时
watch com.xxx.Service queryData '{cost}' -x 2

内置变量（直接可用）

变量名	含义
`params`	方法的入参列表（数组形式，`params[0]`表示第一个入参）
`returnObj`	方法的返回值（方法执行成功时有效）
`throwExp`	方法抛出的异常（方法执行失败时有效）
`cost`	方法的执行耗时（单位：毫秒）
`target`	当前方法所属的对象实例（可调用对象的其他方法 / 属性）
`clazz`	当前方法所属的类（Class 对象）
`method`	当前方法的 Method 对象（可获取方法名、参数类型等）

基础数据观测

# 观测耗时
watch com.xxx.Service query '{cost}' -x 2

# 观测入参+返回值
watch com.xxx.Service query '{params, returnObj}' -x 2

# 观测入参（仅第一个入参）+耗时
watch com.xxx.Service query '{params[0], cost}' -x 2

# 观测异常信息（仅方法抛出异常时输出）
watch com.xxx.Service query '{throwExp, cost}' -x 2 -e

复杂数据提取（结合对象属性）

# 观测入参的某个属性（如入参是User对象，提取其name属性）
watch com.xxx.Service query '{params[0].name, returnObj.data}' -x 3

# 观测对象实例的属性（如target是Service实例，提取其成员变量config）
watch com.xxx.Service query '{target.config, cost}' -x 2

条件过滤观测

# 仅观测耗时>500ms的调用
watch com.xxx.Service query '{params, cost}' -x 2 '#cost > 500'

# 仅观测入参中id=1001的调用
watch com.xxx.Service query '{params, returnObj}' -x 2 '#params[0].id == 1001'

watch com.hnevol.client.bases.service.org.impl.LibDeptServiceImpl getBasicDeptTree '{params, returnObj}' -x 2

trace vs watch：核心区别（怎么选？）

维度	trace 命令	watch 命令
核心能力	追踪方法内部调用链路，定位慢子方法	观测方法单次执行的关键数据（耗时 / 入参 / 返回值）
耗时展示	全链路（总耗时 + 子方法耗时）	仅目标方法的总耗时
适用场景	排查 “方法慢，但不知道慢在哪”	排查 “方法耗时波动大 / 偶尔慢”，或验证入参 / 返回值是否异常
性能开销	稍高（需追踪子方法）	极低（仅观测目标方法）

2. 反编译类（排查代码是否生效）

jad com.xxx.Service  # 反编译指定类，查看运行时的实际代码

jad com.hnevol.client.bases.service.org.impl.LibDeptServiceImpl

3. monitor: 方法执行频率 / 成功率监控（长期观测）

# 每5秒统计一次，监控queryData方法的执行情况
monitor -c 5 com.xxx.Service queryData

4. stack: 查看方法调用栈（定位方法被谁调用）

# 查看queryData方法的调用栈（只输出前5次）
stack com.xxx.Service queryData -n 5

# 只查看耗时>100ms的调用栈
stack com.xxx.Service queryData '#cost > 100'

5. tt: 方法执行数据录制 (回放问题)

录制方法的入参、返回值、耗时等数据，支持回放调用（复现偶发问题）

# 录制queryData方法的执行数据（记录前10次调用）
tt -t com.xxx.Service queryData -n 10

# 查看录制的记录（会生成index编号）
tt -l

# 回放指定index的调用（复现问题，无实际业务影响）
tt -p -i 1000  # 1000是录制的index编号

总结：

接口慢，定位慢子方法：trace -> stack

接口偶发失败/ 耗时波动：watch -> monitor -> tt

验证线上代码：jad

内存占用高：dashboard -> jvm

线程监控：dashboard -> thread

四、生产环境使用建议

1、必加 -n 参数：避免命令一直运行刷屏，比如 trace com.xxx.Service queryData -n 5（只看 5 次调用）；

2、按耗时过滤：优先用 #cost > 阈值 筛选慢调用，比如 watch ... '#cost > 500'（只看超过 500ms 的调用）；

3、权限一致：启动 Arthas 的用户需和 Java 进程运行用户一致（否则无权限监控）；

4、低峰期测试：trace 命令有轻微性能开销，生产环境建议在低峰期使用。

Mysql存储过程：列式数据转行式数据

Mon, 20 Oct 2025 11:30:00 +0800

很久没搞开发了，试试手生没有。

1、现有需求如下：需要将列式数据，转成行式数据，且具有一定的规则

①record_date、patient_id相同的，至少有一条数据，包含固定血糖的所有列，且一天每个项目只会有一条。

②随机字段包括两组，随机血糖组、随机床旁血酮组，每组都有三个字段，对应值、时间、签名。

③随机字段按照日期算，每天可能包含多条数据，每条数据都要独占一行，且按时间顺序。

④多组随机字段，需要合并到一行里面，不管时间点是不是一样的。

2、拟采用方案，直接通过存储过程，对数据进行转换处理

3、模拟原始数据

DROP TABLE IF EXISTS `source_blood_record`;
CREATE TABLE `source_blood_record`  (
  `PATIENT_ID` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `VISIT_ID` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `SUB_ID` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `RECORD_DATE` date NULL DEFAULT NULL,
  `RECORD_TIME` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  `RECORD_NAME` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `RECORD_DATA` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `DATA_TYPE` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `DATA_UNIT` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `CATEGORY` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `REMARK` varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `SOURCE_TAG` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `SOURCE_TYPE` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `DATA_SOURCE` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `DATA_SOURCE_ID` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `UPLOAD_TIME` datetime(0) NULL DEFAULT NULL
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of source_blood_record
-- ----------------------------
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INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-09-19', '2025-09-19 00:00:00', '中餐前血糖值签名', '赵蓉', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600447115', '2025-09-19 11:18:18');
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INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-13', '2025-10-13 00:00:00', '中餐后2H血糖值', '6.4', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600454414', '2025-10-13 14:12:04');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-13', '2025-10-13 00:00:00', '中餐后2H血糖值签名', '樊新旭', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600454414', '2025-10-13 14:12:04');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-14', '2025-10-14 00:00:00', '晚餐后2H血糖值', '8.5', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600454914', '2025-10-14 19:33:11');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-14', '2025-10-14 00:00:00', '晚餐后2H血糖值签名', '廖玲', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600454914', '2025-10-14 19:33:11');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-14', '2025-10-14 00:00:00', '早餐后2H血糖值', '6.9', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600454707', '2025-10-14 09:12:01');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-14', '2025-10-14 00:00:00', '早餐后2H血糖值签名', '彭蓉芬', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600454707', '2025-10-14 09:12:01');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-14', '2025-10-14 00:00:00', '早餐前血糖值', '6.3', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600454647', '2025-10-14 06:09:07');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-14', '2025-10-14 00:00:00', '早餐前血糖值签名', '彭蓉芬', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600454647', '2025-10-14 06:09:07');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-14', '2025-10-14 00:00:00', '中餐后2H血糖值', '9.3', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600454812', '2025-10-14 14:15:08');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-14', '2025-10-14 00:00:00', '中餐后2H血糖值签名', '杨黎娟', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600454812', '2025-10-14 14:15:08');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-15', '2025-10-15 00:00:00', '晚餐后2H血糖值', '9.9', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Sinocare', '17605284124938996', '2025-10-15 00:00:00');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-15', '2025-10-15 00:00:00', '晚餐后2H血糖值签名', '杨黎娟', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Sinocare', '17605284124938996', '2025-10-15 00:00:00');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-15', '2025-10-15 00:00:00', '早餐后2H血糖值', '8.0', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600455104', '2025-10-15 09:12:03');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-15', '2025-10-15 00:00:00', '早餐后2H血糖值签名', '潘安连', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600455104', '2025-10-15 09:12:03');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-15', '2025-10-15 00:00:00', '早餐前血糖值', '5.7', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600455054', '2025-10-15 06:45:05');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-15', '2025-10-15 00:00:00', '早餐前血糖值签名', '潘安连', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600455054', '2025-10-15 06:45:05');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-15', '2025-10-15 00:00:00', '中餐后2H血糖值', '7.7', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600455195', '2025-10-15 13:39:06');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-15', '2025-10-15 00:00:00', '中餐后2H血糖值签名', '钟莉', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600455195', '2025-10-15 13:39:06');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-16', '2025-10-16 00:00:00', '早餐后2H血糖值', '7.7', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600455365', '2025-10-16 09:30:03');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-16', '2025-10-16 00:00:00', '早餐后2H血糖值签名', '钟莉', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600455365', '2025-10-16 09:30:03');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-16', '2025-10-16 00:00:00', '早餐前血糖值', '5.6', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600455303', '2025-10-16 06:09:03');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-16', '2025-10-16 00:00:00', '早餐前血糖值签名', '廖玲', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Baier', '479600455303', '2025-10-16 06:09:03');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-16', '2025-10-16 00:00:00', '随机床旁血酮值', '2.66', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Sinocare', '11221445211', '2025-10-16 06:09:03');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-16', '2025-10-16 00:00:00', '随机床旁血酮时间', '11:50', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Sinocare', '11221445211', '2025-10-16 06:09:03');
INSERT INTO `source_blood_record` VALUES ('985887', '1', '0', '2025-10-16', '2025-10-16 00:00:00', '随机床旁血酮签名', '姚丽萍', '字符', 'mmol/L', '1', NULL, NULL, NULL, 'Sinocare', '11221445211', '2025-10-16 06:09:03');

4、编写存储过程

CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `convert_specified_patient_blood_glucoseV3`(
    IN p_patient_id VARCHAR(50),  -- 患者ID，可为NULL表示处理所有患者
    IN p_session_id CHAR(36)      -- 会话UUID，用于标识同一批次数据处理，长度符合标准UUID格式
)
BEGIN
    -- ==================================================
    -- 【核心问题与优化方案说明】
    -- 本存储过程在迭代中解决了以下关键问题，优化点如下：
    -- 1. 临时表不适用，存储过程不能查询多次 → 采用物理表储存计算变量
    --    解决思路：用物理表（如glucose_random_data、glucose_ketone_merged）替代临时表，支持多步骤数据传递
    --    
    -- 2. 纯物理表存在并发问题 → 引入会话ID（session_id）机制
    --    解决思路：通过唯一UUID作为session_id，人为隔离不同批次处理数据，避免并发冲突
    --    
    -- 3. 物理表+时间戳后缀方案性能差 → 固定表结构+session_id过滤
    --    解决思路：放弃动态生成表名（如加时间戳后缀），复用固定表结构，通过session_id筛选当前批次数据，减少建表删表开销
    --    
    -- 4. 随机血糖的三组关联字段（值/时间/签名）需统一处理 → 按data_source_id分组关联
    --    解决思路：以data_source_id为唯一标识，将同一次测量的三个字段绑定处理，确保数据完整性
    --    
    -- 5. 随机血酮的三组关联字段需统一处理 → 同随机血糖的处理逻辑
    --    解决思路：保持与血糖一致的处理范式，通过data_source_id关联字段，保证数据一致性
    --    
    -- 6. 两组随机数据需按日期合并排序 → 新增合并中间表+全局排序号
    --    解决思路：用glucose_ketone_merged表合并数据，生成sortNo排序号，同日期数据按顺序排列，不同日期独立成行
    --    
    -- 7. 随机数据与固定血糖数据合并 → 基准行更新+剩余行插入
    --    解决思路：以固定血糖数据行为基准，匹配日期的第一行随机数据更新；剩余随机数据单独插入，确保数据完整
    -- ==================================================

    -- ==================================================
    -- 1. 定义结果表结构（存储最终合并的血糖数据）
    -- 新增session_id用于隔离不同会话数据，temp_sort_no用于随机数据排序标记
    -- ==================================================
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `merged_glucose_result` (
        session_id CHAR(36) NOT NULL,                   -- 会话ID，区分不同批次处理
        patient_id VARCHAR(50),                         -- 患者ID
        record_date DATE,                               -- 记录日期
        -- 固定时间点血糖字段组
        早餐前血糖值 VARCHAR(50),                       -- 早餐前血糖测量值
        早餐前血糖值签名 VARCHAR(50),                   -- 早餐前血糖记录签名
        早餐后2H血糖值 VARCHAR(50),                     -- 早餐后2小时血糖测量值
        早餐后2H血糖值签名 VARCHAR(50),                 -- 早餐后2小时血糖记录签名
        中餐前血糖值 VARCHAR(50),                       -- 中餐前血糖测量值
        中餐前血糖值签名 VARCHAR(50),                   -- 中餐前血糖记录签名
        中餐后2H血糖值 VARCHAR(50),                     -- 中餐后2小时血糖测量值
        中餐后2H血糖值签名 VARCHAR(50),                 -- 中餐后2小时血糖记录签名
        晚餐前血糖值 VARCHAR(50),                       -- 晚餐前血糖测量值
        晚餐前血糖值签名 VARCHAR(50),                   -- 晚餐前血糖记录签名
        晚餐后2H血糖值 VARCHAR(50),                     -- 晚餐后2小时血糖测量值
        晚餐后2H血糖值签名 VARCHAR(50),                 -- 晚餐后2小时血糖记录签名
        睡前血糖血糖值 VARCHAR(50),                     -- 睡前血糖测量值
        睡前血糖血糖值时间 VARCHAR(50),                 -- 睡前血糖测量时间
        睡前血糖血糖值签名 VARCHAR(50),                 -- 睡前血糖记录签名
        -- 随机血糖与血酮字段组
        随机血糖血糖值 VARCHAR(50),                     -- 随机血糖测量值
        随机血糖血糖值时间 VARCHAR(50),                 -- 随机血糖测量时间
        随机血糖血糖值签名 VARCHAR(50),                 -- 随机血糖记录签名
        随机床旁血酮值 VARCHAR(50),                     -- 随机床旁血酮测量值
        随机床旁血酮时间 VARCHAR(50),                   -- 随机床旁血酮测量时间
        随机床旁血酮签名 VARCHAR(50),                   -- 随机床旁血酮记录签名
        temp_sort_no INT                                 -- 临时排序编号，用于匹配随机数据
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

    -- ==================================================
    -- 2. 定义中间表结构（用于分步处理数据，避免重复计算）
    -- ==================================================
    -- 存储行号序列的中间表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `glucose_numbers` (
        session_id CHAR(36) NOT NULL,  -- 会话ID，关联当前处理批次
        n INT                          -- 行号，用于随机数据排序
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
    
    -- 存储随机血糖数据的中间表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `glucose_random_data` (
        session_id CHAR(36) NOT NULL,  -- 会话ID
        patient_id VARCHAR(50),        -- 患者ID
        record_date DATE,              -- 记录日期
        rn INT,                        -- 排序行号（按测量时间升序）
        随机血糖血糖值 VARCHAR(50),    -- 随机血糖测量值
        随机血糖血糖值时间 VARCHAR(50),-- 随机血糖测量时间
        随机血糖血糖值签名 VARCHAR(50) -- 随机血糖记录签名
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
    
    -- 存储随机血酮数据的中间表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `glucose_ketone_data` (
        session_id CHAR(36) NOT NULL,  -- 会话ID
        patient_id VARCHAR(50),        -- 患者ID
        record_date DATE,              -- 记录日期
        rn INT,                        -- 排序行号（按测量时间升序）
        随机床旁血酮值 VARCHAR(50),    -- 随机床旁血酮测量值
        随机床旁血酮时间 VARCHAR(50),  -- 随机床旁血酮测量时间
        随机床旁血酮签名 VARCHAR(50)   -- 随机床旁血酮记录签名
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

    -- ==================================================
    -- 3. 插入固定时间点的血糖数据
    -- 从源表提取并转换为宽表结构，相同日期数据聚合
    -- ==================================================
    INSERT INTO `merged_glucose_result`
    (
        session_id,
        patient_id, record_date,
        早餐前血糖值, 早餐前血糖值签名,
        早餐后2H血糖值, 早餐后2H血糖值签名,
        中餐前血糖值, 中餐前血糖值签名,
        中餐后2H血糖值, 中餐后2H血糖值签名,
        晚餐前血糖值, 晚餐前血糖值签名,
        晚餐后2H血糖值, 晚餐后2H血糖值签名,
        睡前血糖血糖值, 睡前血糖血糖值时间, 睡前血糖血糖值签名
    )
    SELECT 
        p_session_id,  -- 绑定当前会话ID
        patient_id,
        record_date,
        -- 提取固定时间点血糖值（转换为数值型）
        MAX(CASE WHEN record_name = '早餐前血糖值' THEN record_data END) AS 早餐前血糖值,
        MAX(CASE WHEN record_name = '早餐前血糖值签名' THEN record_data END) AS 早餐前血糖值签名,
        MAX(CASE WHEN record_name = '早餐后2H血糖值' THEN record_data END) AS 早餐后2H血糖值,
        MAX(CASE WHEN record_name = '早餐后2H血糖值签名' THEN record_data END) AS 早餐后2H血糖值签名,
        MAX(CASE WHEN record_name = '中餐前血糖值' THEN record_data END) AS 中餐前血糖值,
        MAX(CASE WHEN record_name = '中餐前血糖值签名' THEN record_data END) AS 中餐前血糖值签名,
        MAX(CASE WHEN record_name = '中餐后2H血糖值' THEN record_data END) AS 中餐后2H血糖值,
        MAX(CASE WHEN record_name = '中餐后2H血糖值签名' THEN record_data END) AS 中餐后2H血糖值签名,
        MAX(CASE WHEN record_name = '晚餐前血糖值' THEN record_data END) AS 晚餐前血糖值,
        MAX(CASE WHEN record_name = '晚餐前血糖值签名' THEN record_data END) AS 晚餐前血糖值签名,
        MAX(CASE WHEN record_name = '晚餐后2H血糖值' THEN record_data END) AS 晚餐后2H血糖值,
        MAX(CASE WHEN record_name = '晚餐后2H血糖值签名' THEN record_data END) AS 晚餐后2H血糖值签名,
        MAX(CASE WHEN record_name = '睡前血糖血糖值' THEN record_data END) AS 睡前血糖血糖值,
        MAX(CASE WHEN record_name = '睡前血糖血糖值时间' THEN record_time END) AS 睡前血糖血糖值时间,
        MAX(CASE WHEN record_name = '睡前血糖血糖值签名' THEN record_data END) AS 睡前血糖血糖值签名
    FROM source_blood_record
    WHERE 
        (p_patient_id IS NULL OR patient_id = p_patient_id)  -- 支持单患者或全量患者处理
        AND record_name IN (  -- 筛选固定时间点血糖相关记录
            '早餐前血糖值', '早餐前血糖值签名',
            '早餐后2H血糖值', '早餐后2H血糖值签名',
            '中餐前血糖值', '中餐前血糖值签名',
            '中餐后2H血糖值', '中餐后2H血糖值签名',
            '晚餐前血糖值', '晚餐前血糖值签名',
            '晚餐后2H血糖值', '晚餐后2H血糖值签名',
            '睡前血糖血糖值', '睡前血糖血糖值时间', '睡前血糖血糖值签名'
        )
    GROUP BY patient_id, record_date  -- 按患者和日期聚合
    ON DUPLICATE KEY UPDATE  -- 重复数据处理：保留非空新值
        早餐前血糖值 = COALESCE(VALUES(早餐前血糖值), 早餐前血糖值),
        早餐前血糖值签名 = COALESCE(VALUES(早餐前血糖值签名), 早餐前血糖值签名),
        早餐后2H血糖值 = COALESCE(VALUES(早餐后2H血糖值), 早餐后2H血糖值),
        早餐后2H血糖值签名 = COALESCE(VALUES(早餐后2H血糖值签名), 早餐后2H血糖值签名),
        中餐前血糖值 = COALESCE(VALUES(中餐前血糖值), 中餐前血糖值),
        中餐前血糖值签名 = COALESCE(VALUES(中餐前血糖值签名), 中餐前血糖值签名),
        中餐后2H血糖值 = COALESCE(VALUES(中餐后2H血糖值), 中餐后2H血糖值),
        中餐后2H血糖值签名 = COALESCE(VALUES(中餐后2H血糖值签名), 中餐后2H血糖值签名),
        晚餐前血糖值 = COALESCE(VALUES(晚餐前血糖值), 晚餐前血糖值),
        晚餐前血糖值签名 = COALESCE(VALUES(晚餐前血糖值签名), 晚餐前血糖值签名),
        晚餐后2H血糖值 = COALESCE(VALUES(晚餐后2H血糖值), 晚餐后2H血糖值),
        晚餐后2H血糖值签名 = COALESCE(VALUES(晚餐后2H血糖值签名), 晚餐后2H血糖值签名),
        睡前血糖血糖值 = COALESCE(VALUES(睡前血糖血糖值), 睡前血糖血糖值),
        睡前血糖血糖值时间 = COALESCE(VALUES(睡前血糖血糖值时间), 睡前血糖血糖值时间),
        睡前血糖血糖值签名 = COALESCE(VALUES(睡前血糖血糖值签名), 睡前血糖血糖值签名);

    -- ==================================================
    -- 4. 处理随机血糖和血酮数据（核心逻辑）
    -- ==================================================
    
    -- 4.1 清空当前会话的中间表历史数据，避免干扰
    DELETE FROM `glucose_random_data` 
    WHERE session_id = p_session_id AND (p_patient_id IS NULL OR patient_id = p_patient_id);
    
    DELETE FROM `glucose_ketone_data` 
    WHERE session_id = p_session_id AND (p_patient_id IS NULL OR patient_id = p_patient_id);
    
    DELETE FROM `glucose_numbers` WHERE session_id = p_session_id;

    -- 4.2 处理随机血糖数据：提取并关联时间和签名
    INSERT INTO `glucose_random_data`
    (session_id, patient_id, record_date, rn, 随机血糖血糖值, 随机血糖血糖值时间, 随机血糖血糖值签名)
    SELECT 
        p_session_id,  -- 绑定当前会话ID
        rg_base.patient_id,
        rg_base.record_date,
        rg_base.rn,  -- 排序行号
        rg_base.随机血糖血糖值,
        MAX(CASE WHEN rg_sub.record_name = '随机血糖血糖值时间' THEN rg_sub.record_data END) AS 随机血糖血糖值时间,
        MAX(CASE WHEN rg_sub.record_name = '随机血糖血糖值签名' THEN rg_sub.record_data END) AS 随机血糖血糖值签名
    FROM (
        -- 子查询：对随机血糖值按时间排序并生成行号
        SELECT 
            patient_id,
            record_date,
            data_source_id,
            record_time,
            record_data AS 随机血糖血糖值,  -- 转换为数值型
            -- 按患者和日期分组生成自增行号
            @rn1 := IF(@pid1 = patient_id AND @dt1 = record_date, @rn1 + 1, 1) AS rn,
            @pid1 := patient_id,
            @dt1 := record_date
        FROM (
            -- 基础数据：筛选有效随机血糖记录并排序
            SELECT patient_id, record_date, data_source_id, record_time, record_data
            FROM source_blood_record
            WHERE (p_patient_id IS NULL OR patient_id = p_patient_id)
                  AND record_name = '随机血糖血糖值'
                  AND record_data IS NOT NULL
            ORDER BY patient_id, record_date, record_time  -- 按时间升序
        ) AS sorted_rg
        JOIN (SELECT @rn1 := 0, @pid1 := '', @dt1 := '0000-00-00') AS vars_rg  -- 初始化变量
    ) AS rg_base
    -- 关联随机血糖的时间和签名信息
    LEFT JOIN (
        SELECT patient_id, record_date, data_source_id, record_time, record_name, record_data
        FROM source_blood_record
        WHERE (p_patient_id IS NULL OR patient_id = p_patient_id)
              AND record_name IN ('随机血糖血糖值时间', '随机血糖血糖值签名')
    ) AS rg_sub 
        ON rg_base.patient_id = rg_sub.patient_id
        AND rg_base.record_date = rg_sub.record_date
        AND (rg_base.data_source_id = rg_sub.data_source_id 
             OR (rg_base.data_source_id IS NULL AND rg_base.record_time = rg_sub.record_time))  -- 兼容无数据源ID的情况
    GROUP BY rg_base.patient_id, rg_base.record_date, rg_base.rn, rg_base.随机血糖血糖值;

    -- 4.3 处理随机床旁血酮数据：提取并关联时间和签名（逻辑同随机血糖）
    INSERT INTO `glucose_ketone_data`
    (session_id, patient_id, record_date, rn, 随机床旁血酮值, 随机床旁血酮时间, 随机床旁血酮签名)
    SELECT 
        p_session_id,  -- 绑定当前会话ID
        rk_base.patient_id,
        rk_base.record_date,
        rk_base.rn,  -- 排序行号
        rk_base.随机床旁血酮值,
        MAX(CASE WHEN rk_sub.record_name = '随机床旁血酮时间' THEN rk_sub.record_data END) AS 随机床旁血酮时间,
        MAX(CASE WHEN rk_sub.record_name = '随机床旁血酮签名' THEN rk_sub.record_data END) AS 随机床旁血酮签名
    FROM (
        -- 子查询：对随机血酮值按时间排序并生成行号
        SELECT 
            patient_id,
            record_date,
            data_source_id,
            record_time,
            record_data AS 随机床旁血酮值,  -- 转换为数值型
            -- 按患者和日期分组生成自增行号
            @rn2 := IF(@pid2 = patient_id AND @dt2 = record_date, @rn2 + 1, 1) AS rn,
            @pid2 := patient_id,
            @dt2 := record_date
        FROM (
            -- 基础数据：筛选有效随机血酮记录并排序
            SELECT patient_id, record_date, data_source_id, record_time, record_data
            FROM source_blood_record
            WHERE (p_patient_id IS NULL OR patient_id = p_patient_id)
                  AND record_name = '随机床旁血酮值'
                  AND record_data IS NOT NULL
            ORDER BY patient_id, record_date, record_time  -- 按时间升序
        ) AS sorted_rk
        JOIN (SELECT @rn2 := 0, @pid2 := '', @dt2 := '0000-00-00') AS vars_rk  -- 初始化变量
    ) AS rk_base
    -- 关联随机血酮的时间和签名信息
    LEFT JOIN (
        SELECT patient_id, record_date, data_source_id, record_time, record_name, record_data
        FROM source_blood_record
        WHERE (p_patient_id IS NULL OR patient_id = p_patient_id)
              AND record_name IN ('随机床旁血酮时间', '随机床旁血酮签名')
    ) AS rk_sub 
        ON rk_base.patient_id = rk_sub.patient_id
        AND rk_base.record_date = rk_sub.record_date
        AND (rk_base.data_source_id = rk_sub.data_source_id 
             OR (rk_base.data_source_id IS NULL AND rk_base.record_time = rk_sub.record_time))  -- 兼容无数据源ID的情况
    GROUP BY rk_base.patient_id, rk_base.record_date, rk_base.rn, rk_base.随机床旁血酮值;

    -- ==================================================
    -- 5. 合并随机血糖和血酮数据到统一中间表
    -- 生成全局排序号，解决多表关联时的匹配问题
    -- ==================================================
    -- 创建合并中间表（若不存在）
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `glucose_ketone_merged` (
        `sortNo` INT NOT NULL,                  -- 全局排序号
        `session_id` VARCHAR(50) NOT NULL,      -- 会话ID
        `patient_id` VARCHAR(20) NOT NULL,      -- 患者ID
        `record_date` DATE NOT NULL,            -- 记录日期
        `随机血糖血糖值` VARCHAR(50) NULL,    -- 随机血糖值
        `随机血糖血糖值时间` VARCHAR(50) NULL,  -- 随机血糖时间
        `随机血糖血糖值签名` VARCHAR(100) NULL, -- 随机血糖签名
        `随机床旁血酮值` VARCHAR(50) NULL,    -- 随机血酮值
        `随机床旁血酮时间` VARCHAR(50) NULL,    -- 随机血酮时间
        `随机床旁血酮签名` VARCHAR(100) NULL    -- 随机血酮签名
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

    -- 清空合并表历史数据
    TRUNCATE TABLE `glucose_ketone_merged`;

    -- 插入合并数据并生成排序号
    INSERT INTO `glucose_ketone_merged` (
        `sortNo`,
        `session_id`,
        `patient_id`,
        `record_date`,
        `随机血糖血糖值`,
        `随机血糖血糖值时间`,
        `随机血糖血糖值签名`,
        `随机床旁血酮值`,
        `随机床旁血酮时间`,
        `随机床旁血酮签名`
    )
    SELECT 
        @sortNo := @sortNo + 1 AS sortNo,  -- 生成自增排序号
        t.*
    FROM (
        -- 合并逻辑：先关联血酮和血糖，再补充单独存在的血糖数据
        SELECT 
            COALESCE(rg.session_id, rk.session_id) AS session_id,
            COALESCE(rg.patient_id, rk.patient_id) AS patient_id,
            COALESCE(rg.record_date, rk.record_date) AS record_date,
            rg.随机血糖血糖值,
            rg.随机血糖血糖值时间,
            rg.随机血糖血糖值签名,
            rk.随机床旁血酮值,
            rk.随机床旁血酮时间,
            rk.随机床旁血酮签名
        FROM `glucose_ketone_data` rk
        LEFT JOIN `glucose_random_data` rg 
            ON rk.session_id = rg.session_id
            AND rk.patient_id = rg.patient_id
            AND rk.record_date = rg.record_date
        WHERE rk.session_id = p_session_id
        
        UNION ALL  -- 补充无对应血酮的血糖数据
        
        SELECT 
            rg.session_id,
            rg.patient_id,
            rg.record_date,
            rg.随机血糖血糖值,
            rg.随机血糖血糖值时间,
            rg.随机血糖血糖值签名,
            NULL AS 随机床旁血酮值,
            NULL AS 随机床旁血酮时间,
            NULL AS 随机床旁血酮签名
        FROM `glucose_random_data` rg
        WHERE rg.session_id = p_session_id
          AND NOT EXISTS (  -- 筛选无对应血酮的数据
            SELECT 1
            FROM `glucose_ketone_data` rk_sub
            WHERE rk_sub.session_id = rg.session_id
              AND rk_sub.patient_id = rg.patient_id
              AND rk_sub.record_date = rg.record_date
          )
    ) AS t, (SELECT @sortNo := 0) AS init  -- 初始化排序号变量
    ORDER BY t.record_date;  -- 按日期排序

    -- ==================================================
    -- 6. 生成行号序列表（用于后续数据关联）
    -- ==================================================
    SET @i = 0;
    WHILE @i < @sortNo DO
        INSERT INTO `glucose_numbers` (session_id, n) VALUES (p_session_id, @i + 1);
        SET @i = @i + 1;
    END WHILE;

    -- ==================================================
    -- 7. 将合并后的随机数据更新到结果表
    -- ==================================================
    UPDATE `merged_glucose_result` mg
    JOIN glucose_ketone_merged AS merged_random 
        ON mg.session_id = merged_random.session_id
        AND mg.patient_id = merged_random.patient_id 
        AND mg.record_date = merged_random.record_date
    SET 
        mg.temp_sort_no = COALESCE(merged_random.sortNo, mg.temp_sort_no),  -- 更新排序标记
        mg.随机血糖血糖值 = COALESCE(merged_random.随机血糖血糖值, mg.随机血糖血糖值),
        mg.随机血糖血糖值时间 = COALESCE(merged_random.随机血糖血糖值时间, mg.随机血糖血糖值时间),
        mg.随机血糖血糖值签名 = COALESCE(merged_random.随机血糖血糖值签名, mg.随机血糖血糖值签名),
        mg.随机床旁血酮值 = COALESCE(merged_random.随机床旁血酮值, mg.随机床旁血酮值),
        mg.随机床旁血酮时间 = COALESCE(merged_random.随机床旁血酮时间, mg.随机床旁血酮时间),
        mg.随机床旁血酮签名 = COALESCE(merged_random.随机床旁血酮签名, mg.随机床旁血酮签名);

    -- ==================================================
    -- 8. 插入无固定血糖记录的随机数据行
    -- 确保仅新增未匹配的随机数据
    -- ==================================================
    INSERT INTO `merged_glucose_result`
    (
        session_id,
        patient_id, record_date,
        随机血糖血糖值, 随机血糖血糖值时间, 随机血糖血糖值签名,
        随机床旁血酮值, 随机床旁血酮时间, 随机床旁血酮签名
    )
    SELECT 
        merged_random.session_id,
        merged_random.patient_id,
        merged_random.record_date,
        merged_random.随机血糖血糖值,
        merged_random.随机血糖血糖值时间,
        merged_random.随机血糖血糖值签名,
        merged_random.随机床旁血酮值,
        merged_random.随机床旁血酮时间,
        merged_random.随机床旁血酮签名
    FROM glucose_ketone_merged AS merged_random
    LEFT JOIN `merged_glucose_result` mg 
        ON merged_random.session_id = mg.session_id
        AND merged_random.patient_id = mg.patient_id 
        AND merged_random.record_date = mg.record_date
    WHERE merged_random.sortNo != mg.temp_sort_no;  -- 筛选未匹配的随机数据

    -- ==================================================
    -- 9. 查询当前会话的处理结果
    -- 格式化输出字段，适配外部系统需求
    -- ==================================================
    SELECT 
        patient_id as patientId,  -- 字段重命名（驼峰式）
        DATE_FORMAT(record_date, '%Y-%m-%d') as recordDate,  -- 日期格式化
        -- 固定血糖字段
        早餐前血糖值,
        早餐前血糖值签名,
        早餐后2H血糖值,
        早餐后2H血糖值签名,
        中餐前血糖值,
        中餐前血糖值签名,
        中餐后2H血糖值,
        中餐后2H血糖值签名,
        晚餐前血糖值,
        晚餐前血糖值签名,
        晚餐后2H血糖值,
        晚餐后2H血糖值签名,
        睡前血糖血糖值,
        睡前血糖血糖值时间,
        睡前血糖血糖值签名,
        -- 随机数据字段
        随机血糖血糖值,
        随机血糖血糖值时间,
        随机血糖血糖值签名,
        随机床旁血酮值,
        随机床旁血酮时间,
        随机床旁血酮签名
    FROM `merged_glucose_result`
    WHERE session_id = p_session_id
        AND (p_patient_id IS NULL OR patient_id = p_patient_id)
    ORDER BY patient_id, record_date;

    -- ==================================================
    -- 10. 清理当前会话的临时数据
    -- 避免占用存储空间，防止数据干扰
    -- ==================================================
    DELETE FROM merged_glucose_result 
    WHERE patient_id = p_patient_id AND session_id = p_session_id;
    
    DELETE FROM glucose_numbers 
    WHERE session_id = p_session_id;
    
    DELETE FROM glucose_random_data 
    WHERE patient_id = p_patient_id AND session_id = p_session_id;
    
    DELETE FROM glucose_ketone_data 
    WHERE patient_id = p_patient_id AND session_id = p_session_id;
    
    DELETE FROM glucose_ketone_merged 
    WHERE patient_id = p_patient_id AND session_id = p_session_id;
END

4、测试存储过程

小生命，小幸运，小欢喜

Sat, 01 Feb 2025 09:27:25 +0800

为了迎接小宝宝的到来，我们提前做了准备，12月15日，接了丈母娘过来帮忙，还带来了充足的物资，心里美的很。

时间一天一天近了，老婆的肚子越来越鼓，也就意味着，很快就能和宝宝见面了。

天气渐冷，我们出门都开始裹着厚厚的衣服。大南瓜、小兔子。

直到2024年的倒数第二天，老婆在公司偶感心慌，心率加速，于是就赶紧回家休息了。原本还想坚持到元旦之后，没成想第二天就见红了，还没来得及吃口饭，就直奔医院。于是我提前开始休假，马不停蹄往医院赶，忙中出错，来来回回好几趟才把所有事情处理好。

怀着紧张而激动的心情，迎来了一个小男宝宝，这是又高兴，又担忧。希望他能健健康康长大。希望幸运伴他一生，取名 “郑星运”

老婆躺在床上，麻药劲还没过，一直发抖，受了不少苦。

其实，更难受的，还是后面这几天，硬扛着疼痛下床走路。

宝宝还是还可爱的。

2024,生活会越来越好吗

Sat, 07 Dec 2024 23:59:52 +0800

前言

2024年，已经接近了尾声，去年设立的目标实现了吗？而今年又发生了哪些有趣的事情呢？

1、国际局势动荡不安，普通人的生活也受到了很大影响，经济形势还在下行。

2、房价的泡沫破了，比起2021年，房价不知道掉了多少。

3、工具箱迭代，止步于3.10.0版本，短期内不会再更新了。

4、养了一只捡的小狸花猫，取名为“核宝”。

5、老婆的亲人去世了。

6、老婆怀孕了。

7、我从程序员转行做产品了。

8、房子基本装修完成了，就差部分电器和软装装饰了。

9、妹妹上大学去了。

10、宝宝应该会在过年前出生。

工作

今年年初，由于公司发展需要，我毅然决定，从开发转行做产品了。虽然我做开发的时候，就想了很多做产品要考虑的事情，但是做产品并不仅仅是这些事情，所以还有很多东西是要学习的。在初期阶段，不熟悉的东西太多了，不可避免的经历了一段痛苦的加班。每一个蜕变过程都是痛苦的，产品经理要做的事情太多了，调研需求，沟通客户，协调实施开发，考虑产品走向，等等。产品做的好不好，直接影响的就是生产部门的工作。是困难，也是机遇，毕竟不能一辈子做程序员。

近一年的磨合，工作越发熟练，基本工作已经能够应付。为了公司的可持续发展，为了自己职业的发展，还是要进行更深层次的学习，沟通协作方面也不能放松。

然而，经过这一年的工作，关于经济形式越来越严峻的情况，体会的愈发明显。相比往年，钱更难赚了，工资更不好拿了。同样的收入，甚至可能有所降低，而要做的事情变得更多了。这样的日子何时才是结束呀。

生活

这年春节还是在安乡过的，在回去的第二天就开始降温下雪。将近一周的时间里，都是大雪封路。后来，我带老婆回了隆回，这些年也总算是回了一趟老家了。

回到长沙后，就开始装修的前期准备工作了。我们没有打算请设计师，决定自己设计，然而这仅仅只是一个开始。

三月份，办了装修手续，初步确定设计方案，就请人拆了墙，简简单单就这样动工了。磕磕绊绊，一个月搞完了水电部分。每个周末都有很多事情，买材料，找工人，办手续，申请装修贷。忙里偷闲，逛逛公园，吹吹风。

四月份，装修进行时，这个月的主题是泥工砌筑、贴砖、厕所刷防水等。不懂就要多问，向有经验的邻居学习，在抖音知乎学习装修知识，日子过得很充实。

正当我们沉迷在各种装修设计方案之中时，老婆的爷爷去世了。可惜的是，前些天，最后一个视频电话没有接上。那天我们忙完事情之后，在外面店里休息。也许我老婆她也会感到遗憾吧。过年的时候，一大家人一起拍了全家福，也算是给亲人们留下了一点慰藉。接到电话的晚上，我们就往回家赶了。请了假，连着五一假期，我们就回到了安乡。天气渐冷，后面几天甚至下起了小雨，也许是老天也在悼念亲人的逝去。

假期尾声，我们去了她外婆那边，在那里，我们遇到了一只活泼的小猫咪，一只小狸花猫。听说这只小猫是外公在大街上捡来的，看上去也就两三个月大小样子。非常可爱的一只小猫，自从这一眼看上后，我就生出来带回去的念头。在与老婆眼神交流后，我毅然决定带回长沙去。于是，我捡来了一个装水果的篓子，在水池洗刷干净，给它准备一个临时居所。由于小猫看起来笨笨的，也不怕生人。我们给它取了一个响亮的名字“核宝”。哈哈哈，听得懂常德话应该知道是什么意思。

五月份，核宝跟着我们来到了长沙的家里，小家伙好奇的探索着新奇的环境。也许是小家伙在陌生的环境比较胆小，每次抚摸它的时候，它总是用小爪子回应。随着越来越熟悉，开始满屋子乱跑。似乎回到了正常的生活轨迹来，每天上上班，回家之后逗逗小猫。工作压力大，生活也要放松放松，偶然下个馆子改善一下伙食，生活过得有滋有味。

10号，这一天，我老婆跟我吐槽，最近身体有些难受，于是我们计划出去放松一下。到了晚上还是没有多少缓解，老婆跟我讨论，要不要买个验孕棒测一下，还问我如果有小宝宝了怎么办。我看似轻松的说，那我就多一个小宝贝咯。直到2天后，老婆给我发了一张图片，两道杠，中了。第二天去医院做了检查，明确下来了这个事情，真的怀孕了，我要当爸爸了。老婆也后知后觉，难怪最近感觉那么累，身体还不舒服。终于还是怀孕了，心情犹如过山车一般，上上下下不停起伏。又是惊喜，又是担心。惊喜自不必说，担心的接下来应该怎么保护好她。

我老婆原本是骑自行车上班的，现在肯定是不合适了，而且现在住的是6楼的楼梯房，上上下下爬楼梯也终究是不方便，动了搬家的心思。老婆公司对面就有一个小区，她的同事也住在这边，上班过个马路就5分钟的事情，于是我们就把目光投向了这边。方便以后照顾她和宝宝，肯定得选一个大一点的房子。经过多番寻找，我们选定了一户一室两厅，木地板。为了让她更方便的上班，我们很快就定下来了。即使搬家再累，再不想搬家，为了她以后轻松，这件事情也还是得做。比起之前，自己搬家，磨个好几天慢慢来。这次请了搬家公司，提前打包好，一下就搬完了。于是我决定了，以后，专业的事情，还是请专业的人来做吧。

小猫刚熟悉了环境，又跟着我们搬了家，又是一个新的环境。没过多久，意外发生了。天气逐渐回暖，那被藏起来的气味挥发出来了。每天我们回到家里，打开门的一瞬间，扑面而来的气味。连续几天之后，我老婆终究是扛不住了。也不知道是早期的怀孕反应，还是因为这个气味，她总是觉得身体不舒服。经过与房东的交涉，我们要退租，押金是退不了，但是为了身体健康，又懒得与之争论，影响心情，最终还是又换了房子。两室一厅，虽然什么东西都没有，但是胜在空间大。缺的东西自己添置也不是什么大问题，反正新房也能用得上。至此，生活总算是安定下来了。

装修也在同步进行，正是搞的火热的时候，隔三差五缺个什么东西要买过去，设计方案有啥问题，师傅施工要确认。每个周末，甚至工作日的中午都要跑过去一趟处理事情。处理完泥工的事情，又要着手厨房美缝先进场。等美缝做完，台盆买了，燃气灶尺寸定了，才能安排打瓷砖橱柜的师傅。全屋定制定金也交了，还没进场设计。一环套一环，没搞装修之前真是不清楚这里面的门道。本以为不做全屋吊顶，就没有木工多少事情，结果部分遗漏的水管吊顶，走廊吊顶，门套安装木工打板，各种小活都要木工参与。

六月份，老婆孕反很严重，每天各种不舒服，特别是孕吐，经常晚上要吐到很晚才能睡觉。而我除了能拍拍背，按按摩转移转移注意力，准备一点牛奶，苏打饼干之类的东西，其实什么事情都做不了，只能靠她硬熬。

装修上，厨房厕所的门窗定制找了一个河东的厂家，全屋定制也准备上面设计了。这一个月，每天都有忧心各种各样的问题。不是改设计，就是要求泥工、木工补活，或者是催促定制门窗进度。协调沟通各工种的工作，希望尽快完成这个装修的事情，早点搞完，早点空着散气味。

七月份，丈母娘来了。正值暑假期间，她带着小女儿一起过来玩，也照顾一下大女儿。我的忙碌的生活，终于有了喘息的机会。家中有人照料，就可以更轻松一些，也能多分一些精力在工作和装修上面。这个月，定制柜子搞完了，定制门窗安好了，油工施工完成了，下一步就是水电返场了。

八月份，孕吐反应渐渐变小了，相对舒适的孕中期要来了。这个月我们去逛了家具，定了卫浴，网购了很多灯。水电师傅做完后，就是家具进场。软装不着急了，硬装告一段落。

九月份，日子过得也舒服起来了，不用忙着去搞装修，工作也稳定下来，周末就去公园逛逛，偶尔过去新房通通风。然而九月底，快乐消失了，糖耐没过。接下来进入控糖生活，青菜、肉沫、蒸鸡蛋、蒸排骨、荞麦面，什么健康吃什么，什么低升糖就吃什么。

十月份，回了一趟安乡，一方面考虑到生宝宝后实在没有精力，另一方面也是出于安全考虑，还是把核宝带回去了。听说后来在家里的日子过得非常滋润，深感欣慰。

双十一到了，老婆购置了很多东西，为接下来生宝宝做了充足的准备。

接下来，就是静待宝宝的降生了。希望宝宝能够健健康康的来到我们身边。

业余

年初时，还尚有余力更新我的工具箱版本，只出来了一个3.9.0版本。随着后来工作转型，生活中的事情越来越多，真是不足以支撑继续钻研下去了，可能这些事情得慢慢停下来了。只能偶尔抽点时间玩耍一下。毕竟工具本身的迭代已经停滞，工具箱做的再好也失去了意义，只要服务器还在运行，服务就还会一直保持。也许，如果还有新的机会，应该还会继续探索的。

结语

这一年，我看到了生活的艰难，肩上的担子越发沉重。再难的形势，也不能阻挡我前进的脚步。回看22年写的《2022虎年春节纪事》，人生这趟列车已进入第6站，未来可期。

我只希望，来年工作顺利，家人身体健康，生活越来越好。

Java后端模拟sql实现多条件匹配,短路运算提高运算效率

Thu, 07 Mar 2024 17:15:04 +0800

在程序开发中，遇到需要在后端动态过滤数据的情况，使用逻辑运算and和or针对多个条件进行匹配。在初始设计版本中，只使用了简单的and和or单层结构。实现A并且B或者C没有问题，但是(A并且B)或者(C并且D)就没有办法了。

针对这种状况，需要进行程序升级，实现类似sql的写法，可以加括号提升运算优先级，并且尽量优化算法，提高匹配效率。

1、在原来的基础上，增加规则名称，用于说明这条规则的用途。

2、去除单层的连接符。

3、增加多层规则配置界面。

灵感来源与navicat的筛选条件

数据使用json字符串来存储

[
    {
        "type": "rule",
        "name": "规则1",
        "index": 0,
        "operator": "and"
    },
    {
        "type": "group",
        "data": [
            {
                "type": "rule",
                "name": "规则2",
                "index": 1,
                "operator": "and"
            },
            {
                "type": "rule",
                "name": "规则3",
                "index": 2,
                "operator": "or"
            },
            {
                "type": "group",
                "data": [
                    {
                        "type": "rule",
                        "name": "规则4",
                        "index": 3,
                        "operator": "or"
                    },
                    {
                        "type": "rule",
                        "name": "规则5",
                        "index": 4,
                        "operator": ""
                    }
                ],
                "operator": "and"
            },
            {
                "type": "rule",
                "name": "规则6",
                "index": 5,
                "operator": ""
            }
        ],
        "operator": "and"
    },
    {
        "type": "rule",
        "name": "规则7",
        "index": 6,
        "operator": ""
    }
]

分为两种类型，规则与分组。规则类型表示实际的规则，分组类型表示一个括号。每个相同层级的最后一项没有运算符。

代码实现

public static Boolean cacluateSingle(JSONObject single,Map obj,List<Map> materialOrderExecuteItemRules){
    // 单个条件计算结果
    Boolean conditionResult = false;
    // 获取规则类型  rule规则 group分组
    String ruleType = single.getString("type");
    // 分组
    if("group".equals(ruleType)){
        // 获取分组数据
        JSONArray groupData = single.getJSONArray("data");
        // 递归计算分组结果
        conditionResult = calculateRulesMatchingResultTest(groupData,obj,materialOrderExecuteItemRules);
        // 规则
    } else if("rule".equals(ruleType)) {
        // 获取规则下标
        Integer ruleIndex = single.getInteger("index");
        // 获取匹配规则
        Map itemRule =  ruleIndex < materialOrderExecuteItemRules.size() ? materialOrderExecuteItemRules.get(ruleIndex) : null;
        if(Objects.nonNull(itemRule)){
            String targetVal = StrHelper.getObjectValue(itemRule.get("targetVal"));
            conditionResult = StrHelper.getObjectValue(obj.get("targetVal")).equals(targetVal);

            System.out.println(ruleIndex+"["+single.getString("name")+"]进行了一次计算"+conditionResult);
        }
    }
    return conditionResult;
}

/**
 * 计算规则匹配结果
 * @param conditionArr
 * @param materialOrderExecuteItemRules
 * @return
 */
public static Boolean calculateRulesMatchingResultTest(JSONArray conditionArr,Map obj,List<Map> materialOrderExecuteItemRules){
    boolean result = false;
    if(CollectionUtils.isEmpty(conditionArr)){
        return false;
    }
    // 遍历多条件
    for (int i = 0; i < conditionArr.size(); i++) {
        // 获取单个条件
        JSONObject single = conditionArr.getJSONObject(i);
        // 获取与上一项的逻辑运算符
        String lastOperator = i == 0  ? "": conditionArr.getJSONObject(i-1).getString("operator");
        // 第一项
        if(StringUtils.isBlank(lastOperator)){
            // 直接计算结果
            result = cacluateSingle(single,obj,materialOrderExecuteItemRules);
        }

        // 逻辑运算符为并且
        if (lastOperator.equals("and")) {
            // 增加 短路与
            result = result && cacluateSingle(single,obj,materialOrderExecuteItemRules);
        } else if (lastOperator.equals("or")) {
            // 增加 短路或
            result = result || cacluateSingle(single,obj,materialOrderExecuteItemRules);
        }
    }
    return result;
}

public static void main(String[] args) {
    String multilayerConditionJson = "[\n" +
            "    {\n" +
            "        \"type\": \"rule\",\n" +
            "        \"name\": \"规则1\",\n" +
            "        \"index\": 0,\n" +
            "        \"operator\": \"and\"\n" +
            "    },\n" +
            "    {\n" +
            "        \"type\": \"group\",\n" +
            "        \"data\": [\n" +
            "            {\n" +
            "                \"type\": \"rule\",\n" +
            "                \"name\": \"规则2\",\n" +
            "                \"index\": 1,\n" +
            "                \"operator\": \"and\"\n" +
            "            },\n" +
            "            {\n" +
            "                \"type\": \"rule\",\n" +
            "                \"name\": \"规则3\",\n" +
            "                \"index\": 2,\n" +
            "                \"operator\": \"or\"\n" +
            "            },\n" +
            "            {\n" +
            "                \"type\": \"group\",\n" +
            "                \"data\": [\n" +
            "                    {\n" +
            "                        \"type\": \"rule\",\n" +
            "                        \"name\": \"规则4\",\n" +
            "                        \"index\": 3,\n" +
            "                        \"operator\": \"or\"\n" +
            "                    },\n" +
            "                    {\n" +
            "                        \"type\": \"rule\",\n" +
            "                        \"name\": \"规则5\",\n" +
            "                        \"index\": 4,\n" +
            "                        \"operator\": \"\"\n" +
            "                    }\n" +
            "                ],\n" +
            "                \"operator\": \"and\"\n" +
            "            },\n" +
            "            {\n" +
            "                \"type\": \"rule\",\n" +
            "                \"name\": \"规则6\",\n" +
            "                \"index\": 5,\n" +
            "                \"operator\": \"\"\n" +
            "            }\n" +
            "        ],\n" +
            "        \"operator\": \"and\"\n" +
            "    },\n" +
            "    {\n" +
            "        \"type\": \"rule\",\n" +
            "        \"name\": \"规则7\",\n" +
            "        \"index\": 6,\n" +
            "        \"operator\": \"\"\n" +
            "    }\n" +
            "]";
    // 条件数组
    JSONArray conditionArr = new JSONArray();
    try{
        // 转换条件数组
        conditionArr  = JSONArray.parseArray(multilayerConditionJson);
    }catch (Exception e){
        log.error("参数["+multilayerConditionJson+"]转换JSONArray失败！"+e.getMessage(),e);
    }
    JSONArray finalConditionArr = conditionArr;

    List<Map> rules = new ArrayList<>();
    Map rule1 = new HashMap();
    rule1.put("targetVal","1");
    rules.add(rule1);

    Map rule2 = new HashMap();
    rule2.put("targetVal","0");
    rules.add(rule2);

    Map rule3 = new HashMap();
    rule3.put("targetVal","1");
    rules.add(rule3);

    Map rule4 = new HashMap();
    rule4.put("targetVal","1");
    rules.add(rule4);

    Map rule5 = new HashMap();
    rule5.put("targetVal","1");
    rules.add(rule5);

    Map rule6 = new HashMap();
    rule6.put("targetVal","1");
    rules.add(rule6);

    Map rule7 = new HashMap();
    rule7.put("targetVal","1");
    rules.add(rule7);

    Map obj =new HashMap();
    obj.put("targetVal","1");
    Boolean reulst = calculateRulesMatchingResultTest(finalConditionArr,obj,rules);

    System.out.println(reulst);

}

模拟参数

运行结果

代码详解

1、使用简单的List<Map>模拟多条规则，实际内容更丰富，示例代码中仅存储一个targetVal值，用作简单的匹配返回结果。

2、使用简单的Map模拟单条数据，实际场景为List<Map>多条目标数据，根据多条规则进行过滤，提取满足全部条件的数据。

3、cacluateSingle方法为单条规则的匹配计算，其中针对单个规则与分组分情况处理，使用递归方法调用多条规则的方法calculateRulesMatchingResultTest。

4、calculateRulesMatchingResultTest为多条规则的匹配计算，同一层级中，第一条直接计算，后面的每一条都与上一条进行短路计算。

5、&与&&，|与||的效果是不一样的。写两个的称为短路运算，运算符之前的满足条件了后面的就不会运算了。使用短路运算，可以减少运算，提高效率。

举例：

a||b，a短路或b，当a为真，b就不会再运算了，整个表达式已经为真，不管b是真是假

a&&b，a短路与b，当a为假，b就不会再运算了，整个表达已经为假，不管b是真是假

6、短路计算，必须提取单条的方法写在逻辑运算表达式中，才能触发短路操作。以下两种写法，其二，无论result的值是什么，下一次的运算都会触发。

要这样写

result = result && cacluateSingle(single,obj,materialOrderExecuteItemRules);

而不能这样写

boolean singleResult = cacluateSingle(single,obj,materialOrderExecuteItemRules);
result = result && singleResult;

2023,迈向新的人生篇章

Sat, 30 Dec 2023 15:39:29 +0800

前言

一年的时间过得真快，去年的今天，我写下了《告别2022》。今天，我同样要对2023年做一个总结。这一年同样很精彩，值得纪念。

1、疫情似乎悄悄离去了，大家恢复到了往日的生活。

2、后疫情时代，经济形势并没有想象中的那么好，医疗行业整顿贪腐乱象，我们的行业也受到波及，很多公司都是求生存。

3、ChartGPT3.5爆火，国内竞相推出AI大模型，人工智能时代来临。

4、3.15晚会曝光群控水军乱象，AutoJsPro更新戛然而止，无限期关服停更整改。

5、缅北诈骗猖獗，《孤注一掷》爆火，国家大力打击诈骗活动。

6、淄博烧烤大火，遗憾没有机会去体验。

7、华为Mate60自研芯片反制裁，华为智界智能驾驶遥遥领先。

8、云服务器到期，几经波折，从硅云换到了Ucloud，4C8G5M三年2000多，全站迁移新服务器。

9、工具箱web端，从V1.9.0迭代升级到了V3.8.0版本。

10、拍了婚纱照，5月19日领了结婚证。

11、学会了许多新菜。

12、房子如期交付。

总体来说去年的新年愿望也基本实现了，这种感觉还是挺棒的。

工作

今年组织了部门内部团建，终于吃上了烤全羊。下半年公司还组织了全体团建，多了许多陌生面孔。天下没有不散的宴席，做了一年多的前端小姑娘还是选择离开了。毕竟公司压力还是不小的，都能理解。我负责的教培系统几经波折，改了又改，也不知道什么时候能彻底稳定下来，人员有限，也不像人家一个公司做一个业务，只能交给时间慢慢沉淀。也正是因为这个问题，原本计划中的事情也没有开始进行。

经济形势不好，公司压力大，小幻想破灭，对大家还是有一定的影响，干劲冲劲不比从前了。屁股决定脑袋，身处位置不同，想的也不一样吧。我还是希望越做越好，放手一搏，博一个美好的明天。

生活

春节的时候，开了七八百公里去了趟江西上饶，待了几天，一来一回的车技大涨。买车过了这么久，也没有了起初的新鲜感，开车出行已经成了生活的一部分。偶尔去松雅湖转转，晒晒太阳。去烈士公园逛逛，划划船吹吹风。

争吵也是生活的一部分，然而有些小插曲，让人既好笑又好气，还有有点小心疼。那是一个早晨，也许是因为睡前的愁绪还没理清，又或者是清晨的睡意朦胧。在我们起床后准备洗漱之前，我的宝贝发了点宝气，一脚蹬在衣柜把手上面，脚后跟蹬出一个血印子，蹬掉一块老皮。后来请了假，去诊所包扎消毒。回家之后，坐着沙发上，一边抽泣，一边享受我亲手做的美味午餐。这也算是一个幸福的瞬间吧。对了，我也录了视频，这种珍贵的视频，必须好好珍藏等以后老了再看，岂不是非常有意思。

五月十九号，我们领证了，从2019.5.19号，我们相识，到这一天，整整四年。我们就此踏入了人生新篇章，从此我们就是合法夫妻了，互相称呼老公老婆，一起过一辈子。

八月份，我们拍了婚纱照。拍照果然是一件很累人的事情，脸都笑僵硬了。不过和爱的人一起，做什么事情都是有意义的。拍的照片还挺好的，就是和P图的沟通有些费劲，有些初步效果还没手机P图软件效果好。好在最终成品还是能够接受的。

十一月底，开发商开始交房了，我们也去验了房子，有许多需要整改的地方，我们计划整改差不多再收房，总的来说也算是如期交付了，心里一块大石头算是落地了。后面的事情就是搞装修了，等明年年底，就能看到一个崭新的家了，想想就是一件幸福的事情。

今年我们还尝试了许多新菜，炒鸡、白灼虾、卤肘子、卤牛肉、墨鱼炖五花肉、黄焖排骨、炖猪脚等等。做菜，做对方爱吃的菜，看对方全部吃完，被夸菜做的好吃。比起从前，我们想吃好吃的，更多的是自己尝试去做，这样生活的才有乐趣。

今年印象中爆火的电影，就不得不提到《孤注一掷》了，讲述的缅北诈骗相关的内容。说来也值得细品，这部电影出来没多久后，网络上引发热议。再到后来缅北内战，诈骗头目纷纷落网。不得不考虑，国家在其中做了多少努力。

说起来，疫情褪去之后，经济复苏，淄博烧烤爆火，抖音上铺天盖地的消息，确实让人心生向往。可惜我们这边离淄博太远了，专门跑去吃烤肉，属实有些不划算，还是有些遗憾在里面的。若以后有机会，肯定要去试一试。

业余

国家实力是越来越强大了，我为国家感到自豪，华为的麒麟芯片反制裁，国内自研光刻机方案，华为的智界智能驾驶遥遥领先。还有许许多多的工业大摸底，华为的超级蓝牙、大疆无人机、航母拦阻索、碳纤维等等等。国家强大，也给了我信心，我觉得以后日子肯定会越来越好。

ChartGPT3.5于三月份发布，一经问世，引起了轩然大波。也许这就是下一个风口吧。AI大模型，当然我们普通人想要做些什么还是有些难度的，希望能够早点出现划时代的产品。

AutoJsPro在今年2月14号的时候发布了《重要更新公告》，全部下架自动化功能，发布强制更新版本。在此期间，大伙还能通过各种手段登录旧版APP。再到后来服务器停止提供服务，旧版APP也不能使用了。原计划是要学习nodejs版本的，也因此搁浅。为了能够更好的使用autoJs，我决定好好维护工具箱，争取能在一定程度上替代autojs来使用。、

不知不觉，工具箱web已经从V1.9.0版本升级到了V3.8.0版本。主要升级了以下这些大功能:

1、手机端文件管理，支持代码编辑，脚本运行功能。

2、exe一键部署功能。

3、项目打包功能。

4、UI风格升级，布局结构优化。

5、悬浮窗预览、悬浮窗日志支持。

6、vscode开发支持。

7、基于adb的预览设备模式。

除了这些重要功能升级，还部署了《工具箱Web操作文档》，录制的《更新视频》。

结语

2023年过去了，2024年要来了

我希望，工作顺利！

我希望，工具箱做大做强！

我希望，学习更多新鲜技术！

我希望，我们每天生活愉快！

记一次sql优化(Mysql)

Mon, 06 Nov 2023 19:39:55 +0800

今天发现了之前的一段sql，查询起来特别慢，于是决定优化一番，最终调整效果显著(4.6s-0.25s)，现在来看看吧。

原始sql，一共599条数据，查询用时4.6s

select xx.*
        from (
            select m.*,
            (case when m.plan_type = 'academic' then
                 (
                     select count(1) from nurse_edu_academic_plan_service_member apsm where apsm.plan_id = m.id and apsm.delete_bit = 0
                 )
                 when m.plan_type = 'operate' then
                (
                    select count(1) from nurse_edu_operate_plan_service_member opsm where opsm.plan_id = m.id and opsm.delete_bit = 0
                )
                when m.plan_type = 'practice' then
                (
                    select count(1) from nurse_edu_practice_plan_service_member ppsm where ppsm.plan_id = m.id and ppsm.delete_bit = 0
                )
                when m.plan_type = 'training' then
                (
                    select count(1) from nurse_edu_training_plan_service_member tpsm where tpsm.plan_id = m.id and tpsm.delete_bit = 0
                )
                when m.plan_type = 'course' then
                (
                     SELECT count(1) FROM `nurse_edu_course_plan_service_member` AS cpsm where cpsm.plan_id = m.id and cpsm.delete_bit = 0
                )
                when m.plan_type = 'courseware' then
                (
                    SELECT count(1) FROM `nurse_edu_courseware_plan_service_member` AS cpsm where cpsm.plan_id = m.id and cpsm.delete_bit = 0
                )
                else 0 end
             ) as personCount,
             (case when m.plan_type = 'academic' then
                (
                    select count(1) from nurse_edu_academic_plan_service_member apsm where apsm.plan_id = m.id and (apsm.exam_status = 'completed'
                      
                    ) and apsm.delete_bit = 0
                )
                when m.plan_type = 'operate' then
                (
                    select count(1) from nurse_edu_operate_plan_service_member opsm where opsm.plan_id = m.id and (opsm.exam_status = 'completed' or opsm.exam_status = 'doing'
                      
                    ) and opsm.delete_bit = 0
                )
                when m.plan_type = 'practice' then
                (
                    ifnull(n.practiceActualNum,0)
                )
                when m.plan_type = 'training' then
                (
                   case when m.planCompleteCondition = 'sign_in' then
                   (
                    select count(1) from nurse_edu_training_plan_service_member tpsm where tpsm.plan_id = m.id and IFNULL(tpsm.sign_in, 0) = 1  and tpsm.delete_bit = 0
                   )
                   when m.planCompleteCondition = 'sign_out' then
                   (
                    select count(1) from nurse_edu_training_plan_service_member tpsm where tpsm.plan_id = m.id and IFNULL(tpsm.sign_out, 0) = 1 and tpsm.delete_bit = 0
                   )
                   when m.planCompleteCondition = 'exam' then
                   (
                    select count(1) from nurse_edu_training_plan_service_member tpsm where tpsm.plan_id = m.id and
                        (
                          tpsm.exam_actual_end_time is not null
                       
                        )
                    and tpsm.delete_bit = 0
                   )
                   when m.planCompleteCondition = 'questionnaire' then
                   (
                    select count(1) from nurse_edu_training_plan_implement_questionnaire tpiq where
                    tpiq.plan_id = m.id
                    and tpiq.service_member_id in ( select tpsm.id from nurse_edu_training_plan_service_member tpsm where tpsm.plan_id = m.id )
                   )
                   when (m.planCompleteCondition = '' or m.planCompleteCondition is null) then
                   (
                    select count(1) from nurse_edu_training_plan_service_member tpsm where tpsm.plan_id = m.id and tpsm.delete_bit = 0
                   )
                   else '' end
                )
                when m.plan_type = 'course' then
                (
                    SELECT count(1) FROM `nurse_edu_course_plan_service_member` AS cpsm
                    LEFT JOIN (SELECT plan_id,COUNT(1) as sumNum FROM nurse_edu_course_video WHERE delete_bit=0 GROUP BY plan_id) AS
                    cv ON cv.plan_id=cpsm.plan_id AND cpsm.delete_bit=0
                    LEFT JOIN (
                        SELECT service_member_id,COUNT(course_video_id) AS cnt FROM (SELECT service_member_id,course_video_id FROM `nurse_edu_course_plan_implement_video` WHERE
                        CONCAT('0-',video_total_duration)=video_play_recording
                        GROUP BY service_member_id,course_video_id) AS f GROUP BY service_member_id
                    ) AS t ON t.service_member_id=cpsm.id
                    WHERE cpsm.plan_id= m.id
                    and (case when m.planCompleteCondition = 'exam' then
                               (case when (
                                    cpsm.exam_actual_end_time IS NOT NULL
                                  
                               ) THEN 1 ELSE 0 END)
                             when m.planCompleteCondition = 'played' then
                               (ROUND(t.cnt/cv.sumNum,2))
                             else 0 end)=1
                )
                when m.plan_type = 'courseware' then
                (
                    SELECT count(1)
                    FROM `nurse_edu_courseware_plan_service_member` AS cpsm
                    LEFT JOIN nurse_edu_courseware_plan_implement_view AS iv ON iv.service_member_id=cpsm.id AND cpsm.delete_bit=0
                    WHERE cpsm.plan_id=m.id
                    and (
                     case when m.planCompleteCondition = 'exam' then
                            (case when (
                                cpsm.exam_actual_end_time IS NOT NULL
                               
                             ) THEN 1 ELSE 0 END)
                          when m.planCompleteCondition = 'viewed' then
                            (case when IFNULL(iv.view_total_duration,0)>0 then 1 else 0 end)
                          else 0 end)=1
                )
              else 0 end
              ) as actualCompletePepoleCount,
              (
                    case when (m.plan_type = 'training' and m.plan_status = 'undone' and CURRENT_TIMESTAMP >  m.plan_end_time) then
                    (
                        'completed'
                    )
                    when (m.plan_status = 'undone' and CURRENT_TIMESTAMP  <  m.plan_start_time) then
                    (
                        'nostart'
                    )
                    when (m.plan_status = 'undone' and m.plan_start_time  < CURRENT_TIMESTAMP and CURRENT_TIMESTAMP  <  m.plan_end_time) then
                    (
                        'doing'
                    )
                    else m.plan_status end
              ) as queryPlanStatus
             from
                (SELECT
                CONCAT(IFNULL(aps.plan_complete_pepole_count, ''), IFNULL(ops.plan_complete_pepole_count, ''),
                IFNULL(pps.plan_complete_people_count, ''), IFNULL(cps.plan_complete_people_count, ''),
                IFNULL(tps.plan_complete_people_count, ''), IFNULL(cwps.plan_complete_people_count, '')) AS
                planCompletePepoleCount,
                CONCAT(IFNULL(pps.target_complete_percentage, ''), IFNULL(cps.plan_complete_condition,
                ''),IFNULL(tps.plan_complete_condition, ''), IFNULL(cwps.plan_complete_condition, '')) AS planCompleteCondition,
                IFNULL(tps.out_lecturer_user_names, '') AS outLecturerUserNames,
                IFNULL(tps.out_lecturer_user_phones, '') AS outLecturerUserPhones,
                IFNULL(tps.already_send_sms_phones, '') AS alreadySendSmsPhones,
                a.*,
                item.plan_add_member_range as planAddMemberRange
                FROM `nurse_edu_item_plan` AS a
                left join nurse_edu_item as item on item.id = a.item_id
                LEFT JOIN nurse_edu_academic_plan_service AS aps ON a.id = aps.plan_id AND aps.delete_bit = 0
                LEFT JOIN nurse_edu_operate_plan_service as ops ON a.id = ops.plan_id AND ops.delete_bit = 0
                LEFT JOIN nurse_edu_practice_plan_service AS pps ON a.id = pps.plan_id AND pps.delete_bit = 0
                LEFT JOIN nurse_edu_course_plan_service AS cps ON a.id = cps.plan_id AND cps.delete_bit = 0
                LEFT JOIN nurse_edu_training_plan_service as tps ON a.id = tps.plan_id AND tps.delete_bit = 0
                LEFT JOIN nurse_edu_courseware_plan_service AS cwps ON a.id = cwps.plan_id ANd cwps.delete_bit = 0
                WHERE
                IFNULL(a.make_up_belong_plan_id,0) = 0
                AND a.delete_bit = 0
                
            ) m left join
            ( select count(1) as practiceActualNum, pp.planId as planId
              from (
                    SELECT
                        (case when IFNULL(ROUND(100 * COUNT(cs.id) / p.all_subject_count, 2), 0) >= p.target_complete_percentage then 'done' else 'undone' end) AS completeStatus,
                        ip.id as planId
                    FROM `nurse_edu_practice_plan_service` as p
                    LEFT JOIN nurse_edu_item_plan AS ip ON p.plan_id = ip.id
                    LEFT JOIN nurse_edu_practice_plan_service_member AS ppsm ON p.id = ppsm.service_id AND p.delete_bit = '0' AND ppsm.delete_bit = '0'
                    LEFT JOIN nurse_edu_practice_complete_subject as cs ON cs.service_member_id = ppsm.id
                    GROUP BY ppsm.member_user_id,planId
               ) pp where pp.completeStatus='done' GROUP BY planId
            ) n on m.id = n.planId
        ) xx
        where 1=1
        ORDER BY xx.create_time desc,xx.last_update_time desc

第一次优化，整体查询耗时0.9s

SQL中使用了较多的子查询，子查询会影响查询速度

去除子查询部分，耗时0.88s，查询速度有明显变化

原sql中，使用case when做大量条件判断+子查询，处理不同情况下的数据展示。可以尝试使用left join替代子查询，那就需要将每一种情况写成一个子表，再根据条件关联主表显示数据

统计总人数的子表查询

实际完成人数子表查询

与主表的关联条件

第一次优化后sql

select xx.*
        from (
            select m.*,
							ff.personCount,
							mm.actualCompletePepoleCount,
              (
                    case when (m.plan_type = 'training' and m.plan_status = 'undone' and CURRENT_TIMESTAMP >  m.plan_end_time) then
                    (
                        'completed'
                    )
                    when (m.plan_status = 'undone' and CURRENT_TIMESTAMP  <  m.plan_start_time) then
                    (
                        'nostart'
                    )
                    when (m.plan_status = 'undone' and m.plan_start_time  < CURRENT_TIMESTAMP and CURRENT_TIMESTAMP  <  m.plan_end_time) then
                    (
                        'doing'
                    )
                    else m.plan_status end
              ) as queryPlanStatus
             from
                (
							SELECT
                CONCAT(IFNULL(aps.plan_complete_pepole_count, ''), IFNULL(ops.plan_complete_pepole_count, ''),
                IFNULL(pps.plan_complete_people_count, ''), IFNULL(cps.plan_complete_people_count, ''),
                IFNULL(tps.plan_complete_people_count, ''), IFNULL(cwps.plan_complete_people_count, '')) AS
                planCompletePepoleCount,
                CONCAT(IFNULL(pps.target_complete_percentage, ''), IFNULL(cps.plan_complete_condition,
                ''),IFNULL(tps.plan_complete_condition, ''), IFNULL(cwps.plan_complete_condition, '')) AS planCompleteCondition,
                IFNULL(tps.out_lecturer_user_names, '') AS outLecturerUserNames,
                IFNULL(tps.out_lecturer_user_phones, '') AS outLecturerUserPhones,
                IFNULL(tps.already_send_sms_phones, '') AS alreadySendSmsPhones,
                a.*,
                item.plan_add_member_range as planAddMemberRange
                FROM `nurse_edu_item_plan` AS a
                left join nurse_edu_item as item on item.id = a.item_id
                LEFT JOIN nurse_edu_academic_plan_service AS aps ON a.id = aps.plan_id AND aps.delete_bit = 0
                LEFT JOIN nurse_edu_operate_plan_service as ops ON a.id = ops.plan_id AND ops.delete_bit = 0
                LEFT JOIN nurse_edu_practice_plan_service AS pps ON a.id = pps.plan_id AND pps.delete_bit = 0
                LEFT JOIN nurse_edu_course_plan_service AS cps ON a.id = cps.plan_id AND cps.delete_bit = 0
                LEFT JOIN nurse_edu_training_plan_service as tps ON a.id = tps.plan_id AND tps.delete_bit = 0
                LEFT JOIN nurse_edu_courseware_plan_service AS cwps ON a.id = cwps.plan_id ANd cwps.delete_bit = 0
                WHERE
                IFNULL(a.make_up_belong_plan_id,0) = 0
                AND a.delete_bit = 0
                
            ) m left join
						(
select m.plan_id,count(1) as personCount from nurse_edu_academic_plan_service_member m where  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id union all
select m.plan_id,count(1) as personCount from nurse_edu_operate_plan_service_member m where  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id union all
select m.plan_id,count(1) as personCount from nurse_edu_practice_plan_service_member m where  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id union all
select m.plan_id,count(1) as personCount from nurse_edu_training_plan_service_member m where  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id union all
select m.plan_id,count(1) as personCount from nurse_edu_course_plan_service_member m where  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id union all
select m.plan_id,count(1) as personCount from nurse_edu_courseware_plan_service_member m where  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id
) ff on ff.plan_id = m.id
					left join (
										select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'academic' as actualType from nurse_edu_academic_plan_service_member m where m.exam_status = 'completed' and  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id
				union all
				 
				select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'operate' as actualType from nurse_edu_operate_plan_service_member m where (m.exam_status = 'completed' or m.exam_status = 'doing') and m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id
				union all

				select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'training_sign_in' as actualType from nurse_edu_training_plan_service_member m where IFNULL(m.sign_in, 0) = 1  and m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id
				union all


				select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'training_sign_out' as actualType from nurse_edu_training_plan_service_member m where IFNULL(m.sign_out, 0) = 1 and m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id
				union all

				select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'training_exam' as actualType from nurse_edu_training_plan_service_member m where m.exam_actual_end_time is not null  and m.delete_bit = 0   GROUP BY m.plan_id
				union all										

				select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'training_questionnaire' as actualType from nurse_edu_training_plan_implement_questionnaire m  GROUP BY m.plan_id
				union all										
														
				select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'training_other' as actualType  from nurse_edu_training_plan_service_member m where m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id
				union all
				
				
				SELECT cpsm.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'course_exam' FROM `nurse_edu_course_plan_service_member` AS cpsm
                    WHERE cpsm.exam_actual_end_time IS NOT NULL and cpsm.delete_bit=0
									GROUP BY cpsm.plan_id
				union all						
							
		SELECT cpsm.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'course_played' FROM `nurse_edu_course_plan_service_member` AS cpsm
                    LEFT JOIN (SELECT plan_id,COUNT(1) as sumNum FROM nurse_edu_course_video WHERE delete_bit=0 GROUP BY plan_id) AS
                    cv ON cv.plan_id=cpsm.plan_id AND cpsm.delete_bit=0
                    LEFT JOIN (
                        SELECT service_member_id,COUNT(course_video_id) AS cnt FROM (SELECT service_member_id,course_video_id FROM `nurse_edu_course_plan_implement_video` WHERE
                        CONCAT('0-',video_total_duration)=video_play_recording
                        GROUP BY service_member_id,course_video_id) AS f GROUP BY service_member_id
                    ) AS t ON t.service_member_id=cpsm.id
                    WHERE cpsm.exam_actual_end_time IS NOT NULL and ROUND(t.cnt/cv.sumNum,2) = 1
										GROUP BY cpsm.plan_id						 
														 
			  union all

				
			  SELECT cpsm.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'courseware_exam' as actualType
                    FROM `nurse_edu_courseware_plan_service_member` AS cpsm
                    LEFT JOIN nurse_edu_courseware_plan_implement_view AS iv ON iv.service_member_id=cpsm.id AND cpsm.delete_bit=0
                    WHERE  cpsm.exam_actual_end_time IS NOT NULL
										GROUP BY cpsm.plan_id		
			  union all
				
				SELECT cpsm.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'courseware_viewed' as actualType
                    FROM `nurse_edu_courseware_plan_service_member` AS cpsm
                    LEFT JOIN nurse_edu_courseware_plan_implement_view AS iv ON iv.service_member_id=cpsm.id AND cpsm.delete_bit=0
                    WHERE IFNULL(iv.view_total_duration,0)>0
										GROUP BY cpsm.plan_id		
				union all				

				select pp.planId as planId, count(1) as actualCompletePepoleCount,'practice' as actualType 
              from (
                    SELECT
                        (case when IFNULL(ROUND(100 * COUNT(cs.id) / p.all_subject_count, 2), 0) >= p.target_complete_percentage then 'done' else 'undone' end) AS completeStatus,
                        ip.id as planId
                    FROM `nurse_edu_practice_plan_service` as p
                    LEFT JOIN nurse_edu_item_plan AS ip ON p.plan_id = ip.id
                    LEFT JOIN nurse_edu_practice_plan_service_member AS ppsm ON p.id = ppsm.service_id AND p.delete_bit = '0' AND ppsm.delete_bit = '0'
                    LEFT JOIN nurse_edu_practice_complete_subject as cs ON cs.service_member_id = ppsm.id
                    GROUP BY ppsm.member_user_id,planId
               ) pp where pp.completeStatus='done' GROUP BY planId

					) mm on m.id = mm.plan_id and 
					(case when m.plan_type = 'academic' and mm.actualType = 'academic' then 1
								when m.plan_type = 'operate' and mm.actualType = 'operate' then 1
								when m.plan_type = 'practice' and mm.actualType = 'practice' then 1
								
								when m.plan_type ='training' and m.planCompleteCondition = 'sign_in' and mm.actualType = 'trainging_sign_in' then 1
								when m.plan_type ='training' and m.planCompleteCondition = 'sign_out' and mm.actualType = 'training_sign_out' then 1
								when m.plan_type ='training' and m.planCompleteCondition = 'exam' and mm.actualType = 'training_exam' then 1
								when m.plan_type ='training' and m.planCompleteCondition = 'questionnaire' and mm.actualType = 'training_questionnaire' then 1
								when m.plan_type ='training' and (m.planCompleteCondition = '' or m.planCompleteCondition is null) and mm.actualType = 'training_other' then 1
								

								when m.plan_type = 'course' and m.planCompleteCondition = 'exam' and mm.actualType = 'courseware_exam' then 1
								when m.plan_type = 'course' and m.planCompleteCondition = 'viewed' and mm.actualType = 'courseware_viewed' then 1
								
								
								when m.plan_type = 'courseware' and m.planCompleteCondition = 'exam' and mm.actualType = 'course_exam' then 1
								when m.plan_type = 'courseware' and m.planCompleteCondition = 'played' and mm.actualType = 'course_played' then 1
								
								else 0 end) = 1
				
        ) xx
        where 1=1
        ORDER BY xx.create_time desc,xx.last_update_time desc

第二次优化，整体耗时0.25s

经查，主体部分sql执行，耗时0.5s左右，增加索引执行无明显变化

尝试将相同业务数据表放在一起查询必要字段，再与主业务关联，耗时0.07s

优化后整体sql

select xx.*
        from (
            select m.*,
							ff.personCount,
							mm.actualCompletePepoleCount,
              (
                    case when (m.plan_type = 'training' and m.plan_status = 'undone' and CURRENT_TIMESTAMP >  m.plan_end_time) then
                    (
                        'completed'
                    )
                    when (m.plan_status = 'undone' and CURRENT_TIMESTAMP  <  m.plan_start_time) then
                    (
                        'nostart'
                    )
                    when (m.plan_status = 'undone' and m.plan_start_time  < CURRENT_TIMESTAMP and CURRENT_TIMESTAMP  <  m.plan_end_time) then
                    (
                        'doing'
                    )
                    else m.plan_status end
              ) as queryPlanStatus
             from
                (
								SELECT
                a.*,
								bb.planCompletePepoleCount,
								bb.planCompleteCondition,
								bb.outLecturerUserNames,
								bb.outLecturerUserPhones,
								bb.alreadySendSmsPhones,
                item.plan_add_member_range as planAddMemberRange
                FROM `nurse_edu_item_plan` AS a
                left join nurse_edu_item as item on item.id = a.item_id
               
								left join 
								
								(
								select aps.plan_complete_pepole_count  as planCompletePepoleCount,'' as planCompleteCondition,'' AS outLecturerUserNames,'' AS outLecturerUserPhones,'' AS alreadySendSmsPhones,aps.plan_id as planId from nurse_edu_academic_plan_service AS aps where aps.delete_bit = 0 
								union all								
								select ops.plan_complete_pepole_count  as planCompletePepoleCount,'' as planCompleteCondition,'' AS outLecturerUserNames,'' AS outLecturerUserPhones,'' AS alreadySendSmsPhones,ops.plan_id as planId from nurse_edu_operate_plan_service AS ops where ops.delete_bit = 0 
								union all
								select pps.plan_complete_people_count  as planCompletePepoleCount,pps.target_complete_percentage as planCompleteCondition,'' AS outLecturerUserNames,'' AS outLecturerUserPhones,'' AS alreadySendSmsPhones,pps.plan_id as planId  from nurse_edu_practice_plan_service AS pps where pps.delete_bit = 0 
								union all
								select cps.plan_complete_people_count  as planCompletePepoleCount,cps.plan_complete_condition  as planCompleteCondition,'' AS outLecturerUserNames,'' AS outLecturerUserPhones,'' AS alreadySendSmsPhones,cps.plan_id as planId from nurse_edu_course_plan_service AS cps where cps.delete_bit = 0 
								union all
								
								select tps.plan_complete_people_count  as planCompletePepoleCount,tps.plan_complete_condition as planCompleteCondition,IFNULL(tps.out_lecturer_user_names, '') AS outLecturerUserNames,IFNULL(tps.out_lecturer_user_phones, '') AS outLecturerUserPhones,IFNULL(tps.already_send_sms_phones, '') AS alreadySendSmsPhones,tps.plan_id as planId
								from nurse_edu_training_plan_service AS tps where tps.delete_bit = 0 
								union all
								
								select cwps.plan_complete_people_count  as planCompletePepoleCount,cwps.plan_complete_condition as planCompleteCondition,'' AS outLecturerUserNames,'' AS outLecturerUserPhones,'' AS alreadySendSmsPhones,cwps.plan_id as planId from nurse_edu_courseware_plan_service AS cwps where cwps.delete_bit = 0								
								) bb on a.id = bb.planId
							
                WHERE
                IFNULL(a.make_up_belong_plan_id,0) = 0
                AND a.delete_bit = 0
                
            ) m left join
						(
select m.plan_id,count(1) as personCount from nurse_edu_academic_plan_service_member m where  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id union all
select m.plan_id,count(1) as personCount from nurse_edu_operate_plan_service_member m where  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id union all
select m.plan_id,count(1) as personCount from nurse_edu_practice_plan_service_member m where  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id union all
select m.plan_id,count(1) as personCount from nurse_edu_training_plan_service_member m where  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id union all
select m.plan_id,count(1) as personCount from nurse_edu_course_plan_service_member m where  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id union all
select m.plan_id,count(1) as personCount from nurse_edu_courseware_plan_service_member m where  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id) ff on ff.plan_id = m.id
					left join (
										select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'academic' as actualType from nurse_edu_academic_plan_service_member m where m.exam_status = 'completed' and  m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id
				union all
				 
				select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'operate' as actualType from nurse_edu_operate_plan_service_member m where (m.exam_status = 'completed' or m.exam_status = 'doing') and m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id
				union all

				select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'training_sign_in' as actualType from nurse_edu_training_plan_service_member m where IFNULL(m.sign_in, 0) = 1  and m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id
				union all


				select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'training_sign_out' as actualType from nurse_edu_training_plan_service_member m where IFNULL(m.sign_out, 0) = 1 and m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id
				union all

				select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'training_exam' as actualType from nurse_edu_training_plan_service_member m where m.exam_actual_end_time is not null  and m.delete_bit = 0   GROUP BY m.plan_id
				union all										

				select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'training_questionnaire' as actualType from nurse_edu_training_plan_implement_questionnaire m  GROUP BY m.plan_id
				union all										
														
				select m.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'training_other' as actualType  from nurse_edu_training_plan_service_member m where m.delete_bit = 0 GROUP BY m.plan_id
				union all
				
				
				SELECT cpsm.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'course_exam' FROM `nurse_edu_course_plan_service_member` AS cpsm
                    WHERE cpsm.exam_actual_end_time IS NOT NULL and cpsm.delete_bit=0
									GROUP BY cpsm.plan_id
				union all						
							
		SELECT cpsm.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'course_played' FROM `nurse_edu_course_plan_service_member` AS cpsm
                    LEFT JOIN (SELECT plan_id,COUNT(1) as sumNum FROM nurse_edu_course_video WHERE delete_bit=0 GROUP BY plan_id) AS
                    cv ON cv.plan_id=cpsm.plan_id AND cpsm.delete_bit=0
                    LEFT JOIN (
                        SELECT service_member_id,COUNT(course_video_id) AS cnt FROM (SELECT service_member_id,course_video_id FROM `nurse_edu_course_plan_implement_video` WHERE
                        CONCAT('0-',video_total_duration)=video_play_recording
                        GROUP BY service_member_id,course_video_id) AS f GROUP BY service_member_id
                    ) AS t ON t.service_member_id=cpsm.id
                    WHERE cpsm.exam_actual_end_time IS NOT NULL and ROUND(t.cnt/cv.sumNum,2) = 1
										GROUP BY cpsm.plan_id						 
														 
			  union all

				
			  SELECT cpsm.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'courseware_exam' as actualType
                    FROM `nurse_edu_courseware_plan_service_member` AS cpsm
                    LEFT JOIN nurse_edu_courseware_plan_implement_view AS iv ON iv.service_member_id=cpsm.id AND cpsm.delete_bit=0
                    WHERE  cpsm.exam_actual_end_time IS NOT NULL
										GROUP BY cpsm.plan_id		
			  union all
				
				SELECT cpsm.plan_id,count(1) as actualCompletePepoleCount,'courseware_viewed' as actualType
                    FROM `nurse_edu_courseware_plan_service_member` AS cpsm
                    LEFT JOIN nurse_edu_courseware_plan_implement_view AS iv ON iv.service_member_id=cpsm.id AND cpsm.delete_bit=0
                    WHERE IFNULL(iv.view_total_duration,0)>0
										GROUP BY cpsm.plan_id		
				union all				

				select pp.planId as planId, count(1) as actualCompletePepoleCount,'practice' as actualType 
              from (
                    SELECT
                        (case when IFNULL(ROUND(100 * COUNT(cs.id) / p.all_subject_count, 2), 0) >= p.target_complete_percentage then 'done' else 'undone' end) AS completeStatus,
                        ip.id as planId
                    FROM `nurse_edu_practice_plan_service` as p
                    LEFT JOIN nurse_edu_item_plan AS ip ON p.plan_id = ip.id
                    LEFT JOIN nurse_edu_practice_plan_service_member AS ppsm ON p.id = ppsm.service_id AND p.delete_bit = '0' AND ppsm.delete_bit = '0'
                    LEFT JOIN nurse_edu_practice_complete_subject as cs ON cs.service_member_id = ppsm.id
                    GROUP BY ppsm.member_user_id,planId
               ) pp where pp.completeStatus='done' GROUP BY planId

					) mm on m.id = mm.plan_id and 
					(case when m.plan_type = 'academic' and mm.actualType = 'academic' then 1
								when m.plan_type = 'operate' and mm.actualType = 'operate' then 1
								when m.plan_type = 'practice' and mm.actualType = 'practice' then 1
								
								when m.plan_type ='training' and m.planCompleteCondition = 'sign_in' and mm.actualType = 'trainging_sign_in' then 1
								when m.plan_type ='training' and m.planCompleteCondition = 'sign_out' and mm.actualType = 'training_sign_out' then 1
								when m.plan_type ='training' and m.planCompleteCondition = 'exam' and mm.actualType = 'training_exam' then 1
								when m.plan_type ='training' and m.planCompleteCondition = 'questionnaire' and mm.actualType = 'training_questionnaire' then 1
								when m.plan_type ='training' and (m.planCompleteCondition = '' or m.planCompleteCondition is null) and mm.actualType = 'training_other' then 1
								

								when m.plan_type = 'course' and m.planCompleteCondition = 'exam' and mm.actualType = 'courseware_exam' then 1
								when m.plan_type = 'course' and m.planCompleteCondition = 'viewed' and mm.actualType = 'courseware_viewed' then 1
								
								
								when m.plan_type = 'courseware' and m.planCompleteCondition = 'exam' and mm.actualType = 'course_exam' then 1
								when m.plan_type = 'courseware' and m.planCompleteCondition = 'played' and mm.actualType = 'course_played' then 1
								
								else 0 end) = 1
				
        ) xx
        where 1=1
        ORDER BY xx.create_time desc,xx.last_update_time desc

异次元发卡网：多支付扩展支持，Windows/Linux系统均可部署，尽享二次元风格的无限可能！

Fri, 03 Nov 2023 08:47:07 +0800

服务器到期了，购买了新的云服务器后，忽然发现了一个尴尬的问题，迁移了之前部署的ZFAKA发卡网，发现打不开了。再经历过各种错误排查后，无意间看了一眼我曾经写的教程《ZFAKA 个人发卡网搭建以及支付配置（免签支付宝支付）》，忽然意识到了，我的新服务器是windows的，这个只能部署在linux里面。权衡之下，只能另寻出路，找一个能够在windows服务器部署的个人发卡网。

经人推荐，《异次元发卡网》进入了我的视野，这是一款二次元风格的发卡网。功能齐全，也支持windows部署。

这是我部署的效果

部署很简单，使用宝塔面板部署，根据安装教程一步一步配置

2023年双十一超低折扣云服务器

Thu, 02 Nov 2023 09:19:09 +0800

又到了选购服务器的时间了，在双十一这个时间点，选就要选最实惠、性价比最高的云服务器，轻量型、走流量的都跳过，只看固定带宽，流量无忧，废话不多说，纯干货推荐。

1、阿里云2核2G3M带宽 99元/1年新老用户同享

推荐理由：新老同享，无需新用户资格，国内大品牌服务器，有保障，最主要就是价格超低

2、UCloud双十一爆款云服务器

推荐理由：既有超低新客专享活动，又有新老同享活动，最低0.4折，出海服务器无需备案，建站不二之选，还可支持选购3年（能选购3年的云服务厂商活动越来越少了）

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如果双十一过后，也可以看看这个《常规活动》

ps:本站就是选用的UCloud香港云服务4c8g5m规格采购了3年的

3、硅云香港云服务器

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