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  • 关于java对查询结果进行环比指标计算的代码示例
    2021-02-27 09:12:02

    需求

    想要统计环比指标((本期数量-上期数量)/上期数量*100%) 假设下面是统计9月份的数据 如下所示

    品牌

    数量

    环比

    Bosh

    1561

    311.87%

    Siemens

    2278

    -75.24%

    问题

    查询的时候 需要同时查询8月的数据 统计出8月的数量 然后才能进行环比指标的计算

    { "count" : 379.0, "brand" : "Bosch", "month" : "2017-08" }

    { "count" : 1561.0, "brand" : "Bosch", "month" : "2017-09" }

    { "count" : 9202.0, "brand" : "Siemens", "month" : "2017-08" }

    { "count" : 2278.0, "brand" : "Siemens", "month" : "2017-09" }

    怎么转换得到上图的结果呢? 即

    { "count" : 379.0, "brand" : "Bosch", "month" : "2017-08" }

    { "count" : 1561.0, "brand" : "Bosch", "month" : "2017-09" }

    { "count" : 9202.0, "brand" : "Siemens", "month" : "2017-08" }

    { "count" : 2278.0, "brand" : "Siemens", "month" : "2017-09" }

    ==>

    { "count" : 1561.0, "brand" : "Bosch", "month" : "2017-09","huanbi": 311.87 }

    { "count" : 2278.0, "brand" : "Siemens", "month" : "2017-09","huanbi":-75.24 }

    我以为挺好实现的 没想到还挺折腾的 代码如下

    Map record1 = new HashMap(ImmutableMap.of("count", 379, "brand", "Bosch", "month", "2017-08"));

    Map record2 = new HashMap(ImmutableMap.of("count", 1561, "brand", "Bosch", "month", "2017-09"));

    Map record3 = new HashMap(ImmutableMap.of("count", 9202, "brand", "Siemens", "month", "2017-08"));

    Map record4 = new HashMap(ImmutableMap.of("count", 2278, "brand", "Siemens", "month", "2017-09"));

    Map record5 = new HashMap(ImmutableMap.of("count", 2278, "brand", "foo", "month", "2017-09"));

    List> queryResult = Lists.newArrayList(record1, record4, record3, record2, record5);

    // 先按品牌和日期排序

    queryResult.sort((o1,o2)->{

    int result = 0;

    String[] keys = {"brand", "month"};

    for (String key : keys) {

    String val1 = o1.get(key).toString();

    String val2 = o2.get(key).toString();

    result = val1.compareTo(val2);

    if(result != 0){

    return result;

    }

    }

    return result;

    });

    // 再按品牌分组

    Map>> brand2ListMap = queryResult.stream().collect(groupingBy(m -> m.get("brand").toString(), toList()));

    /**

    * 每组中第一条肯定是上一月的 找到上月的数目

    * 第二条记录是本月的 找到本月的数据

    * 计算环比 本期记录中添加环比

    * 同时删除上一条记录

    */

    for (String key : brand2ListMap.keySet()) {

    List> recordList = brand2ListMap.get(key);

    if (recordList.size() > 1) {

    Map prevRecord = recordList.get(0);

    Map currentRecord = recordList.get(1);

    Integer prevCount = (Integer) prevRecord.get("count");

    Integer currentCount = (Integer) currentRecord.get("count");

    BigDecimal huanbi = BigDecimal.valueOf((currentCount - prevCount) * 100).divide(BigDecimal.valueOf(prevCount), 2, ROUND_HALF_DOWN);

    currentRecord.put("huanbi", huanbi);

    recordList.remove(0);

    }else{

    // 不存在上期记录 环比默认为0

    recordList.get(0).put("huanbi", 0);

    }

    }

    // 生成一个新的List 只包含本期记录

    List> processedResult = new ArrayList(brand2ListMap.values().stream().flatMap(list->list.stream()).collect(toList()));

    // 按照品牌排序

    processedResult.sort(Comparator.comparing(o -> o.get("brand").toString()));

    processedResult.forEach(System.out::println);

    输出结果如下

    {count=1561, month=2017-09, brand=Bosch, huanbi=311.87}

    {count=2278, month=2017-09, brand=Siemens, huanbi=-75.24}

    {count=2278, month=2017-09, brand=foo, huanbi=0}

    应该不是我想的复杂了吧?应该没有更简单的方案了吧?

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    相关概念

    「同比」
    与历史「同时期]比较,例如2011年3月份与2010年3月份相比,叫「同比」。
    同比是“同期”的比较,中间有可能跨了若干个统计周期,或者没有跨越一个统计周期。跨越了若干个统计周期的同比与环比不一样,而一个统计周期也没有跨越的同比实际上与环比是一样的
    同比是“同期”的比较,中间有可能跨了若干个统计周期,或者没有跨越一个统计周期。跨越了若干个统计周期的同比与环比不一样,而一个统计周期也没有跨越的同比实际上与环比是一样的
    「环比」
    与「上一个」统计周期比较,例如2011年4月份与2011年3月份相比较,称为「环比」。
    本期环比增长(下降)率(%) = (本期价格/上期价格 — 1 )× 100%
    本期同比增长(下降)率(%) = (本期价格/上年同期价格 —1) × 100%

    背景

    项目中使用了不同种数据库,为了减少工作量,不在数据库层进行同环比计算(需要查看不同数据库函数语法).所以决定在代码层面实现

    实现思路

    使用标记,或者缓冲避免多次循环数据
    环比
    1.降序排序
    2.环比计算
    循环结果集(不连续时间区间)
    取标记位数据(标记位默认为1)使用下标
    根据日期判断是不是相邻区间
    如果是->直接计算,标志位➕1
    如果不是->结果为0,标志位不变
    时间复杂度O(n)

    同比
    1.升序排序
    2.同比计算(不连续时间区间)
    设置缓冲时间区间数据List<Map(以年,不同月为key)>
    与缓冲区间判断年是否是相邻年(默认比较相邻年)
    如果是->取对应的月数据
    取到数据,计算
    取不到,结果为0
    如果不是->本年度所有月同比为0
    时间复杂度为O(n)

    具体代码

    方法无法直接使用,需要结合自己逻辑改进

    
    private List<Map<String, Object>> momYoyData(List<Map<String, Object>> obj,QueryDataSetBo bo){
            Map<String, Object> momCOUNTSet = bo.getMomCOUNTSet();
            //时间字段
            String fieldName = (String)momCOUNTSet.get("fieldName");
            String timeFieldKey=null;
            //时间字段类型【年,月,日,周,季,半年度】
            int type=(int)momCOUNTSet.get("type");
            switch (type){
                case 1:
                    timeFieldKey="date_format(column, '%Y')".replace("column",fieldName);
                    break;
                case 2:
                    timeFieldKey="date_format(column, '%Y-%m')".replace("column",fieldName);
                    break;
                case 3:
                    timeFieldKey="date_format(column, '%Y-%m-%d')".replace("column",fieldName);
                    break;
                case 4:
                    timeFieldKey="date_format(column,'%Y-%u')".replace("column",fieldName);
                    break;
                case 5:
                    timeFieldKey="concat(date_format(column, '%Y'),'-',FLOOR((date_format(column, '%m')+2)/3))".replace("column",fieldName);
                    break;
                case 6:
                    timeFieldKey="concat(date_format(column, '%Y'),'-',CEIL((date_format(column, '%m'))/6))".replace("column",fieldName);
                    break;
                default:
                    break;
            }
    
            //数据字段
            List<Map<String, Object>> dataFieldName = (List<Map<String, Object>>)momCOUNTSet.get("dataFieldName");
            ArrayList<String> yoyfieldList = new ArrayList<>(); //同比字段list
            ArrayList<String> momfieldList = new ArrayList<>(); //环比字段list
            for (Map<String, Object> stringObjectMap : dataFieldName) {
    
                String value = String.valueOf(stringObjectMap.get("value"));
                String compute = String.valueOf(stringObjectMap.get("compute"));
                String dataFieldkey=value+"_"+compute;
    
                if ((int)stringObjectMap.get("momYoyType")==1){
                    //同比
                    yoyfieldList.add(dataFieldkey);
                }else if ((int)stringObjectMap.get("momYoyType")==2){
                    //环比
                    momfieldList.add(dataFieldkey);
                }
            }
            //同比
            //升序
            List<Map<String, Object>> yoyDataList =new ArrayList<>();
            List<Map<String, Object>> maps =new ArrayList<>(obj);
            String finalTimeFieldKey=timeFieldKey;
            Collections.sort(maps, new Comparator<Map<String, Object>>() {
                    @Override
                    public int compare(Map<String, Object> o1, Map<String, Object> o2) {
                        String o11 = (String)o1.get(finalTimeFieldKey);
                        String o22 = (String)o2.get(finalTimeFieldKey);
                        return o11.compareTo(o22);
                    }
                });
            if (yoyfieldList!=null&&yoyfieldList.size()>0){
                Map<String, Object> bufferMap = new HashMap<>();
                for (int i = 0; i < maps.size(); i++) {
                    Map<String, Object> newMap=new HashMap<>();
                    Map<String, Object> map=maps.get(i);
                    newMap.putAll(map);
                    String time = (String) map.get(finalTimeFieldKey);
                    String[] split = time.split("-");
                    String year=split[0];
                    String time2=split[1];
                    String lastYear = getLastYear(year);
                    if (bufferMap.containsKey(lastYear)&&bufferMap.get(lastYear)!=null){
                        HashMap<String, Object > dataMap = (HashMap<String, Object>)bufferMap.get(lastYear);
                        for (String yoyfield : yoyfieldList) {
                            if (dataMap.containsKey(time2)||dataMap.get(time2)!=null){
                                Map<String, Object> databufferMap = (Map<String, Object>)dataMap.get(time2);
                                if (map.containsKey(yoyfield)&&map.get(yoyfield)!=null&&databufferMap.containsKey(yoyfield)&&databufferMap.get(yoyfield)!=null){
                                    BigDecimal p = new BigDecimal((Double) map.get(yoyfield));
                                    BigDecimal q = new BigDecimal((Double) databufferMap.get(yoyfield));
                                    BigDecimal rate = new BigDecimal(0.000000);
                                    rate=(p).divide(q,3, RoundingMode.HALF_UP);
                                    newMap.put(yoyfield+"_"+"yoy",Double.valueOf(rate.toString()));
                                }else {
                                    newMap.put(yoyfield+"_"+"yoy",0);
                                }
                            }else {
                                newMap.put(yoyfield+"_"+"yoy",0);
                            }
                        }
    
                    }else {
                        for (String yoyfield : yoyfieldList) {
                            newMap.put(yoyfield+"_"+"yoy",0);
                        }
                    }
    
                    yoyDataList.add(newMap);
                    //操作缓冲MaP
                    if (i==0){
                        Map<String, Object> dataMap=new HashMap<>();
                        dataMap.put(time2,map);
                        bufferMap.put(year,dataMap);
                    }else{
                        if (bufferMap.containsKey(year)&&bufferMap.get(year)!=null){
                            HashMap<String, Object > dataMap = (HashMap<String, Object>)bufferMap.get(year);
                            dataMap.put(time2,map);
                            bufferMap.put(year,dataMap);
                        }else {
                            Map<String, Object> dataMap=new HashMap<>();
                            dataMap.put(time2,map);
                            bufferMap.put(year,dataMap);
                        }
                    }
                }
            }
    
    
                //环比
                //升序
                List<Map<String, Object>> maps2 =new ArrayList<>(obj);
                Collections.sort(maps2, new Comparator<Map<String, Object>>() {
                    @Override
                    public int compare(Map<String, Object> o1, Map<String, Object> o2) {
                        String o11 = (String)o1.get(finalTimeFieldKey);
                        String o22 = (String)o2.get(finalTimeFieldKey);
                        return o22.compareTo(o11);
                    }
                });
                List<Map<String, Object>> momDataList =new ArrayList<>();
                if (momfieldList!=null&&momfieldList.size()>0){
                    for (int i = 0; i < maps2.size(); i++) {
                        Map<String, Object> map=maps2.get(i);
    
                        Map<String, Object> newMap=new HashMap<>();
                        newMap.putAll(map);
                        if (i==maps2.size()-1){
                            for (String momfield : momfieldList) {
                                newMap.put(momfield+"_"+"mom",0);
                            }
                        }else {
                            Map<String, Object> nextMap=maps2.get(i+1);
                            String time = (String) map.get(finalTimeFieldKey);
                            String nextTime = (String) nextMap.get(finalTimeFieldKey);
    
                            if (isContinuous(time,nextTime,type)) {
                                for (String momfield : momfieldList) {
                                    if (map.containsKey(momfield)&&map.get(momfield)!=null&&nextMap.containsKey(momfield)&&nextMap.get(momfield)!=null){
                                        BigDecimal p = new BigDecimal((Double) map.get(momfield));
                                        BigDecimal q = new BigDecimal((Double) nextMap.get(momfield));
                                        BigDecimal rate = new BigDecimal(0.000000);
                                        rate=(p).divide(q,3, RoundingMode.HALF_UP);
                                        newMap.put(momfield+"_"+"mom",Double.valueOf(rate.toString()));
                                    }else {
                                        newMap.put(momfield+"_"+"mom",0);
                                    }
                                }
                            }else {
                                for (String momfield : momfieldList) {
                                    newMap.put(momfield+"_"+"mom",0);
                                }
                            }
                        }
                        momDataList.add(newMap);
                    }
                }
    
    
            obj.addAll(momDataList);
            obj.addAll(yoyDataList);
            List<Map<String, Object>> merge = merge(obj, timeFieldKey);
            Collections.sort(merge, new Comparator<Map<String, Object>>() {
                @Override
                public int compare(Map<String, Object> o1, Map<String, Object> o2) {
                    String o11 = (String)o1.get(finalTimeFieldKey);
                    String o22 = (String)o2.get(finalTimeFieldKey);
                    return o11.compareTo(o22);
                }
            });
            return merge;
        }
    
        private String getLastYear(String year){
            SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy");
            try {
                Date parse = simpleDateFormat.parse(year);
                Calendar cal=Calendar.getInstance();
                cal.setTime(parse);
                cal.add(Calendar.YEAR,-1);
                Date time = cal.getTime();
                return simpleDateFormat.format(time);
            } catch (ParseException e) {
                return null;
            }
        }
    
        private String getlastDay(String daystr){
            SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
            try {
                Date parse = simpleDateFormat.parse(daystr);
                Calendar c = Calendar.getInstance();
                c.setTime(parse);
                int day=c.get(Calendar.DATE);
                c.set(Calendar.DATE,day-1);
                return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(c.getTime());
    
            } catch (Exception e) {
                return null;
            }
        }
    
        private boolean isContinuous(String time,String nextTime,Integer type){
    
            boolean isContinuous=false;
    
            String[] split = time.split("-");
            String yearTime=split[0];
            String timeTime=split[1];
            String[] split2 = nextTime.split("-");
            String yearNextTime=split2[0];
            String timeNextTime=split2[1];
    
            switch (type){
                case 1:
                    if (yearNextTime.equals(getLastYear(yearTime))){
                        isContinuous=true;
                    }
                    break;
                case 2:
                    if (yearTime.equals(yearNextTime)){
                        if (Integer.valueOf(timeTime)-Integer.valueOf(timeNextTime)==1){
                            isContinuous=true;
                        }
                    }if (yearNextTime.equals(getLastYear(yearTime))){
                        if (Integer.valueOf(timeTime)==1&&Integer.valueOf(timeNextTime)==12){
                            isContinuous=true;
                        }
                    }
                    break;
                case 3:
                    if (getlastDay(time).equals(nextTime)){
                        isContinuous=true;
                    }
                    break;
                case 4:
                    if (yearTime.equals(yearNextTime)){
                            if (Integer.valueOf(timeTime)-Integer.valueOf(timeNextTime)==1){
                                isContinuous=true;
                            }
                        }if (yearNextTime.equals(getLastYear(yearTime))){
    
                            if ((Integer.valueOf(timeTime)==1&&Integer.valueOf(timeNextTime)!=0&&(Integer.valueOf(timeNextTime)==52||Integer.valueOf(timeNextTime)==53))
                                ||(Integer.valueOf(timeTime)==0&&(Integer.valueOf(timeNextTime)==52||Integer.valueOf(timeNextTime)==53))
                            ){
                                isContinuous=true;
                            }
                        }
                    break;
                case 5:
                    if (yearTime.equals(yearNextTime)){
                            if (Integer.valueOf(timeTime)-Integer.valueOf(timeNextTime)==1){
                                isContinuous=true;
                            }
                        }if (yearNextTime.equals(getLastYear(yearTime))){
                        if (Integer.valueOf(timeTime)==1&&Integer.valueOf(timeNextTime)==4){
                            isContinuous=true;
                        }
                    }
                    break;
                case 6:
                    if (yearTime.equals(yearNextTime)){
                            if (Integer.valueOf(timeTime)-Integer.valueOf(timeNextTime)==1){
                                isContinuous=true;
                            }
                        }if (yearNextTime.equals(getLastYear(yearTime))){
                        if (Integer.valueOf(timeTime)==1&&Integer.valueOf(timeNextTime)==2){
                            isContinuous=true;
                        }
                    }
                    break;
                default:
                    break;
            }
            return isContinuous;
        }
    
        public static List<Map<String, Object>> merge(List<Map<String, Object>> m1,String mergeKey){
            Set<String> set = new HashSet<>();
            System.out.println("m1的数据格式是:"+m1);
            return m1.stream()
                    .filter(map->map.get(mergeKey)!=null)
                    .collect(Collectors.groupingBy(o->{
                        //暂存所有key
                        set.addAll(o.keySet());
                        //按mergeKey分组
                        return o.get(mergeKey).toString();
                    }))
                    .entrySet().stream().map(o->{
                        //合并
                        Map<String, Object> map = o.getValue().stream().flatMap(m->{
                            return m.entrySet().stream();
                        }).collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (a,b)->b));
                        //为没有的key赋值0
                        set.stream().forEach(k->{
                            if(!map.containsKey(k)) map.put(k, 0);
                        });
                        return map;
                    }).collect(Collectors.toList());
    
        }
    

    SQL实现方式[Mysql]

    在这里插入图片描述

    -- 年【普通年】/【闰年】
    SELECT
    	date_format(time1, '%Y'),
    	round( sum( time1_data ) / 1, 1 ) 
    FROM
    	time_test 
    	WHERE time1  is not null
    GROUP BY
    date_format(time1, '%Y')
    
    
    -- 月【普通年】/【闰年】
    SELECT
    	date_format(time1, '%Y-%m'),
    	round( sum( time1_data ) / 1, 1 ) 
    FROM
    	time_test 
    	WHERE time1  is not null
    GROUP BY
    date_format(time1, '%Y-%m')
    
    
    -- 日【普通年】/【闰年】
    SELECT
    	date_format(time1, '%Y-%m-%d'),
    	round( sum( time1_data ) / 1, 1 ) 
    FROM
    	time_test 
    	WHERE time1  is not null
    GROUP BY
    date_format(time1, '%Y-%m-%d')
    
    
    
    -- 季度 【普通年】/【闰年】 
    SELECT
    	concat(date_format(time1, '%Y'),'--',FLOOR((date_format(time1, '%m')+2)/3)),
    	round( sum( time1_data ) / 1, 1 ) 
    FROM
    	time_test
    WHERE time1  is not null	
    GROUP BY
    concat(date_format(time1, '%Y'),'--',FLOOR((date_format(time1, '%m')+2)/3))
    
    
    
    -- 半年度 【普通年】/【闰年】
    SELECT
    	concat(date_format(time1, '%Y'),'--',CEIL((date_format(time1, '%m'))/6)),
    	round( sum( time1_data ) / 1, 1 ) 
    FROM
    	time_test
    WHERE time1  is not null	
    GROUP BY
    concat(date_format(time1, '%Y'),'--',CEIL((date_format(time1, '%m'))/6))
    
    
    -- 周 【普通年】/【闰年】
    
    SELECT
    	DATE_FORMAT(time1,'%Y%u'),
    	round( sum( time1_data ) / 1, 1 )
    FROM
    	time_test 
    WHERE time1  is not null
    GROUP BY
    DATE_FORMAT(time1,'%Y%u')
    

    按月进行分组同比 2022年/2020年各月数据同比

    -- 按月进行分组同比 2022/2020年各月数据同比
    SELECT 
    a1.time,
    a1.`month`,
    ifnull(round(a1.`DATA`/b1.`DATA`,2),0) AS 同比
    FROM 
    (
    -- 2022年各月数据
    SELECT 
    time,
    `DATA`,
    SUBSTRING_INDEX(time,"-",-1) 	AS `month`
    from (
    SELECT
    	date_format(time1, '%Y-%m') AS time,
    	round( sum( time1_data ) / 1, 1 )	AS `DATA`
    FROM
    	time_test 
    	WHERE time1  is not null 
    	AND
    	date_format(time1, '%Y')='2022'
    GROUP BY
    date_format(time1, '%Y-%m')
    ) a
    ) a1
    LEFT JOIN
    (
    -- 2020年各月数据
    SELECT 
    time,
    `DATA`,
    SUBSTRING_INDEX(time,"-",-1) 	AS `month`
    from (
    SELECT
    	date_format(time1, '%Y-%m') AS time,
    	round( sum( time1_data ) / 1, 1 )	AS `DATA`
    FROM
    	time_test 
    	WHERE time1  is not null 
    	AND
    	date_format(time1, '%Y')='2020'
    	-- 非连续性数据
    	 AND date_format(time1, '%Y-%m') !='2020-05'
    GROUP BY
    date_format(time1, '%Y-%m')
    ) b
    ) b1
    ON a1.`month`=b1.`month`
    

    按月进行分组同比 各月数据环比

    SELECT 
    a1.time,
    b1.time,
    ifnull(round(a1.`DATA`/b1.`DATA`,2),0) AS 环比,
    a1.`DATA`,
    b1.`DATA`
    FROM 
    (
    SELECT 
    time,
    `DATA`,
    SUBSTRING_INDEX(time,"-",1) 	AS `year`,
    SUBSTRING_INDEX(time,"-",-1) 	AS `month`
    from (
    SELECT
    	date_format(time1, '%Y-%m') AS time,
    	round( sum( time1_data ) / 1, 1 )	AS `DATA`
    FROM
    	time_test 
    	WHERE time1  is not null 
    GROUP BY
    date_format(time1, '%Y-%m')
    ) a
    ) a1
    LEFT JOIN
    (
    SELECT 
    time,
    `DATA`,
    SUBSTRING_INDEX(time,"-",1) 	AS `year`,
    SUBSTRING_INDEX(time,"-",-1) 	AS `month`
    from (
    SELECT
    	date_format(time1, '%Y-%m') AS time,
    	round( sum( time1_data ) / 1, 1 )	AS `DATA`
    FROM
    	time_test 
    	WHERE time1  is not null 
    GROUP BY
    date_format(time1, '%Y-%m')
    ) b
    ) b1
    ON a1.`year`=b1.`year` AND a1.`month`=b1.`month`+1
    ORDER BY a1.time desc
    
    展开全文
  • Java计算同比环比

    千次阅读 2020-08-31 14:39:28
    Java计算同比环比 同比环比计算基本概念和计算公式 同比率:本年数据比上一年数据增长或减少的比率 同比率计算公式:rate = (本年数据 - 前一年数据) / 前一年数据 实例:2020年10月游客数量为80W,2019年10月游客...

    Java计算同比环比

    同比环比计算基本概念和计算公式

    同比率:本年数据比上一年数据增长或减少的比率
    同比率计算公式:rate = (本年数据 - 前一年数据) / 前一年数据

    实例:2020年10月游客数量为80W,2019年10月游客数量为100W,2018年10月游客数量为90W
    2020年同比率为:rate :(80 - 100)/100 * 100%= -20%
    2019年同比率为:rate :(100 - 900)/900 * 100%= +11%
    (“+” 为增长,“-”为降低)

    环比率:本月(季度)数据比上个月(季度)数据增长或减少的比率
    环比率计算公式:rate = (本月数据 - 上个月数据) / 上个月数据

    实例:2020年10月游客数量为100W,2020年9月游客数量为90W,2020年7月游客数量为80W
    2020年10月同比率为:rate :(100 - 90)/90 * 100%= +11%
    2019年10月同比率为:rate :(90- 80)/800 * 100%= +12.5%
    注:同比环比计算公式是相同的,但计算数据对应的时间是不同的

    代码实现逻辑

    通过Calendar等时间函数和HashMap,[ hashmap(key,value) key为时间,value为该时间对应的值]。将key和value一一对应的存入集合中,通过对key进行操作,再用key获取HashMap中相对应的value,套公式计算(重点在于对时间(key)的操作,通过key可直接获取value进行计算)

    详细逻辑步骤

    首先通过SQL语句获取数据库中相应的时间和该时间对应的数据,按时间分组排序

    SELECT
            DATAS.DATE AS NAME ,
            SUM( DATAS.VISITORSUM) AS VALUE,
            2 AS sfzj,
            '' AS bfb
            FROM
            (SELECT TOURIST.* ,CONCAT(YEAR,'年',QUARTER,'月') AS DATE
            FROM TOURISTFLOW TOURIST)DATAS
            GROUP BY DATAS.DATE
            ORDER BY DATAS.DATE
    

    接着设置时间范围,将最早的时间减去一年设为最小时间,最后的时间为最大时间,以此为范围即可保证覆盖所有数据

    // 设置时间范围
                // 获取最前的时间的第一个列表
                analyzeBean firstTimeSubway = analyzeByYear.get(0);
                String startTime = firstTimeSubway.getTime();
                // 获取最后时间的最后一个列表
                analyzeBean endTimeSubway = analyzeByYear.get(analyzeByYear.size() - 1);
                String endTime = endTimeSubway.getTime();
                // 时间格式转换
                SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy年MM月");
                Date parse = format.parse(startTime);
                Date parse1 = format.parse(endTime);
                Calendar c = Calendar.getInstance();
                c.setTime(parse);
                c.add(Calendar.YEAR, -1);
                Date y = c.getTime();
                // 获取最前的时间的前一年的时间作为查询范围
                String firstTime = format.format(y);
                analyzeRequestBean.setStartTime(firstTime);
                Calendar c1 = Calendar.getInstance();
                c1.setTime(parse1);
                Date y1 = c1.getTime();
                // 获取最后一年的时间作为查询范围
                String lastTime = format.format(y1);
                analyzeRequestBean.setStartTime(lastTime);
    

    在将所有数据的结果集存入HashMap中 hash(key,value) key为时间,value为数据值

    hashMap.put(time, analyzeByYear.get(i).getValue());
    

    最后通过for循环和CaleCndar函数和Date函数对时间(key)进行相应的操作,再通过时间(key)到HashMap中找对应的值进行计算

    for (int i = 0; i < analyzeByYear.size(); i++) {
                    AnalyzeBean analyzeBean = analyzeByYear.get(i);
                    if (i == 0) {
                    	// 是否增长("0:降低 1:增加 2:既不增长也不降低")
                        analyzeBean.setSfzj(2);
                        analyzeBean.setBfb(null);
                    } else {
                        SimpleDateFormat format2 = new SimpleDateFormat("yyyy年MM月");
                        // 当前数据
                        Date parse2 = format2.parse(analyzeBean.getTime());
                        Calendar c2 = Calendar.gaetInstance();
                        c2.setTime(parse2);
                        c2.add(Calendar.YEAR, 0);
                        Date t = c2.getTime();
                        String time = format2.format(t);
                        Integer value = hashMap.get(time);
                        // 往年数据
                        Date parse3 = format2.parse(time);
                        Calendar c3 = Calendar.getInstance();
                        c3.setTime(parse3);
                        c3.add(Calendar.YEAR, -1);
                        Date year = c3.getTime();
                        String time1 = format2.format(year);
                        Integer value1 = hashMap.get(time1);
                        if (null != value1 && null != value) {
                            if (value.equals(value1)) {
                                analyzeBean.setSfzj(2);
                                analyzeBean.setBfb(null);
                            } else {
                                if (value > value1) {
                                    analyzeBean.setSfzj(1);
                                } else {
                                    analyzeBean.setSfzj(0);
                                }
                                // 2个值减法 绝对值
                                int abs = Math.abs(value - value1);
                                float a = (float) (abs) / (float) value1 * 100;
                                analyzeBean.setBfb(a + "");
                            }
                        } else {
                            analyzeBean.setSfzj(2);
                            analyzeBean.setBfb(null);
                        }
                    }
                }
    

    同比实例代码:

     // 求同比
        @Override
        public Result getAnalyzeByYear(AnalyzeRequestBean analyzeRequestBean) {
            try {
                // 检查参数
                if (null == analyzeRequestBean) {
                    return ResultUtil.fail(ResultEnum.PARAMS_ERROR);
                }
    a
                List<AnalyzeBean> analyzeByYear
                        = InfoMapper.getAnalyzeByYear(analyzeRequestBean);
    
                if (analyzeByYear == null || analyzeByYear.size() == 0) {
                    return ResultUtil.ok(null);
                }
    
                // 设置时间范围
                // 获取最前的时间的第一个列表
                analyzeBean firstTimeSubway = analyzeByYear.get(0);
                String startTime = firstTimeSubway.getTime();
                // 获取最后时间的最后一个列表
                analyzeBean endTimeSubway = analyzeByYear.get(analyzeByYear.size() - 1);
                String endTime = endTimeSubway.getTime();
                // 时间格式转换
                SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy年MM月");
                Date parse = format.parse(startTime);
                Date parse1 = format.parse(endTime);
                Calendar c = Calendar.getInstance();
                c.setTime(parse);
                c.add(CaleCndar.YEAR, -1);
                Date y = c.getTime();
                // 获取最前的时间的前一年的时间作为查询范围
                String firstTime = format.format(y);
                analyzeRequestBean.setStartTime(firstTime);
                Calendar c1 = Calendar.getInstance();
                c1.setTime(parse1);
                Date y1 = c1.getTime();
                // 获取最后一年的时间作为查询范围
                String lastTime = format.format(y1);
                analyzeRequestBean.setStartTime(lastTime);
                // 把大范围的结果集都放入hashMap中
                HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>();
                for (int i = 0; i < analyzeByYear.size(); i++) {
                    analyzeBean analyzeBean = analyzeByYear.get(i);
                    SimpleDateFormat format1 = new SimpleDateFormat("yyyy年MM月");
                    Date parse2 = format1.parse(analyzeBean.getTime());
                    Calendar c2 = Calendar.getInstance();
                    c2.setTime(parse2);
                    c2.add(Calendar.YEAR, 0);
                    Date t = c2.getTime();
                    String time = format1.format(t);
                    hashMap.put(time, analyzeByYear.get(i).getValue());
                }
    
                for (int i = 0; i < analyzeByYear.size(); i++) {
                    AnalyzeBean analyzeBean = analyzeByYear.get(i);
                    if (i == 0) {
                    	// 是否增长("0:降低 1:增加 2:既不增长也不降低")
                        analyzeBean.setSfzj(2);
                        analyzeBean.setBfb(null);
                    } else {
                        SimpleDateFormat format2 = new SimpleDateFormat("yyyy年MM月");
                        // 当前数据
                        Date parse2 = format2.parse(analyzeBean.getTime());
                        Calendar c2 = Calendar.gaetInstance();
                        c2.setTime(parse2);
                        c2.add(Calendar.YEAR, 0);
                        Date t = c2.getTime();
                        String time = format2.format(t);
                        Integer value = hashMap.get(time);
                        // 往年数据
                        Date parse3 = format2.parse(time);
                        Calendar c3 = Calendar.getInstance();
                        c3.setTime(parse3);
                        c3.add(Calendar.YEAR, -1);
                        Date year = c3.getTime();
                        String time1 = format2.format(year);
                        Integer value1 = hashMap.get(time1);
                        if (null != value1 && null != value) {
                            if (value.equals(value1)) {
                                analyzeBean.setSfzj(2);
                                analyzeBean.setBfb(null);
                            } else {
                                if (value > value1) {
                                    analyzeBean.setSfzj(1);
                                } else {
                                    analyzeBean.setSfzj(0);
                                }
                                // 2个值减法 绝对值
                                int abs = Math.abs(value - value1);
                                float a = (float) (abs) / (float) value1 * 100;
                                analyzeBean.setBfb(a + "");
                            }
                        } else {
                            analyzeBean.setSfzj(2);
                            analyzeBean.setBfb(null);
                        }
                    }
                }
                return ResultUtil.ok(analyzeByYear);
            } catch (ParseException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
            return ResultUtil.ok(null);
        }
    

    环比类似,只是把c.add(Calendar.YEAR, 0);换成c.add(Calendar.MONTH, 0)

    实现逻辑其实不难,只是我写复杂了,如有更好的方法欢迎留言交流讨论

    展开全文
  • java计算同比和环比

    2021-12-02 10:13:04
    @java计算同比和环比 同比和环比的概念 同比和环比的区别:同比是不连续的两期数据做对比;环比是两期连续数据做对比。计算方式:环比增长率=(本期数-上期数)/上期数×100%;同比增长率=(本期数-同期数)÷同期数×...

    @java计算同比和环比

    同比和环比的概念

    同比和环比的区别:
    同比是不连续的两期数据做对比;环比是两期连续数据做对比。计算方式:环比增长率=(本期数-上期数)/上期数×100%;同比增长率=(本期数-同期数)÷同期数×100%;同比更加侧重反映长期的大趋势,环比会突出显示数据的短期趋势。

    计算基准

    根据计算的基准不同,可分为周环比,月环比,日环比,周同比,月同比,日同比等,代入到上面的公式,以月为例,
    月环比增长率=(本月数-上月数)/上月数
    月同比增长率=(本月数-去年本月数)/ 去年本月数

    java 通用方法

    因此需要根据基准单位的不同去向前推对应单位的日期。
    本方法依次传入现在的日期,前推的数量,前推的单位,执行后将计算的数据以Data类型返回

    /**
         * 获得指定日期之前一段时期的日期。例如某日期之前3天的日期等。
         *
         * @param origDate
         *            基准日期
         * @param amount
         *            时间数量
         * @param timeUnit
         *            时间单位,如年、月、日等。用Calendar中的常量代表,
         *            Calendar.YEAR-年
         *            Calendar.MONTH-月
         *            Calendar.DATE-日
         * @return {@link Date}
         */
        public static Date dateBefore(Date origDate, int amount, int timeUnit) {
            Calendar calendar = Calendar.getInstance();
            calendar.add(timeUnit, -amount);
            return calendar.getTime();
        }
    

    可能会有向后推算日期的场景,所以在此将负号变成正,即完成了对此方法的更改。

    /**
         * 获得指定日期之后一段时期的日期。例如某日期之后3天的日期等。
         *
         * @param origDate
         *            基准日期
         * @param amount
         *            时间数量
         * @param timeUnit
         *            时间单位,如年、月、日等。用Calendar中的常量代表,
         *            Calendar.YEAR-年
         *            Calendar.MONTH-月
         *            Calendar.DATE-日
         * @return {@link Date}
         */
        public static Date dateAfter(Date origDate, int amount, int timeUnit) {
            Calendar calendar = Calendar.getInstance();
            calendar.add(timeUnit, amount);
            return calendar.getTime();
        }
    

    代码验证实例。

    import java.text.DateFormat;
    import java.text.SimpleDateFormat;
    import java.util.Calendar;
    import java.util.Date;
    import java.util.Locale;
    
    public class DataCount {
        /**
         * 获得指定日期之前一段时期的日期。例如某日期之前3天的日期等。
         *
         * @param origDate
         *            基准日期
         * @param amount
         *            时间数量
         * @param timeUnit
         *            时间单位,如年、月、日等。用Calendar中的常量代表,
         *            Calendar.YEAR-年
         *            Calendar.MONTH-月
         *            Calendar.DATE-日
         * @return {@link Date}
         */
        public static Date dateBefore(Date origDate, int amount, int timeUnit) {
            Calendar calendar = Calendar.getInstance();
            calendar.add(timeUnit, -amount);
            return calendar.getTime();
        }
    
        /**
         * 获得指定日期之后一段时期的日期。例如某日期之后3天的日期等。
         *
         * @param origDate
         *            基准日期
         * @param amount
         *            时间数量
         * @param timeUnit
         *            时间单位,如年、月、日等。用Calendar中的常量代表,
         *            Calendar.YEAR-年
         *            Calendar.MONTH-月
         *            Calendar.DATE-日
         * @return {@link Date}
         */
        public static Date dateAfter(Date origDate, int amount, int timeUnit) {
            Calendar calendar = Calendar.getInstance();
            calendar.add(timeUnit, amount);
            return calendar.getTime();
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            DateFormat df1 = DateFormat.getDateInstance();//日期格式,精确到日
            System.out.println("计算前置日期前");
            Date date1 = new Date();
            DateFormat YEAR_FORMAT = new SimpleDateFormat("yyyy");
            DateFormat MONTH_FORMAT = new SimpleDateFormat("MM");
            DateFormat Day_FORMAT = new SimpleDateFormat("dd");
            System.out.println(YEAR_FORMAT.format(date1));
            System.out.println(MONTH_FORMAT.format(date1));
            System.out.println(Day_FORMAT.format(date1));
            System.out.println(df1.format(date1));
    
            System.out.println(date1);
    
            System.out.println("计算前置日期后");
            Date date = dateBefore(date1, 1, Calendar.DATE);
            System.out.println(YEAR_FORMAT.format(date));
            System.out.println(MONTH_FORMAT.format(date));
            System.out.println(Day_FORMAT.format(date));
            System.out.println(date);
            System.out.println(df1.format(date));
    
    
    
            System.out.println("计算后置日期后");
            Date dateAfter = dateAfter(date1, 1, Calendar.DATE);
            System.out.println(YEAR_FORMAT.format(dateAfter));
            System.out.println(MONTH_FORMAT.format(dateAfter));
            System.out.println(Day_FORMAT.format(dateAfter));
            System.out.println(dateAfter);
            System.out.println(df1.format(dateAfter));
        }
    }
    
    

    输出结果截图

    在这里插入图片描述

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