mongo统计

xiangpei

2024-09-04 bf4261a3ec8165506e4b627b0711b6586d8ca23e

 ycl-server/src/main/java/com/ycl/platform/service/impl/DataCenterServiceImpl.java

@@ -3,6 +3,9 @@
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.github.pagehelper.Page;
import com.github.pagehelper.PageHelper;
import com.mongodb.client.AggregateIterable;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import com.ycl.platform.domain.entity.ImageResourceSecurityDetail;
import com.ycl.platform.domain.entity.YwPoint;
import com.ycl.platform.domain.query.DataCenterQuery;
@@ -17,6 +20,7 @@
import com.ycl.utils.MongoUtil;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.apache.commons.collections.CollectionUtils;
import org.bson.Document;
import org.springframework.data.domain.Sort;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
@@ -25,6 +29,7 @@
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * 数据中心接口
@@ -59,8 +64,13 @@
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<VideoOnlineResult> resultList = mongoTemplate.find(query, VideoOnlineResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("uy_online");
        long distinctCount = collection.distinct("deviceId", String.class).into(new ArrayList<>()).size();

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(total));
        map.put("count", Arrays.asList(distinctCount));
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -84,8 +94,28 @@
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<VideoOnlineResult> resultList = mongoTemplate.find(query, VideoOnlineResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("uy_online");
        Document filter = new Document("deviceId", new Document("$in", deptGBList));
        // 构建聚合管道
        List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                // 只要部级的
                new Document("$match", filter),
                // $group 去重
                new Document("$group", new Document("_id", "$deviceId")),
                new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
        );
        // 执行聚合查询并获取结果
        AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
        Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
        for (Document doc : result) {
            uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
            break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
        }

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(total));
        map.put("count", Arrays.asList(uniqueDeviceIdCount));
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -106,14 +136,33 @@
        long total = mongoTemplate.count(query, VideoOnlineResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<VideoOnlineResult> resultList = mongoTemplate.find(query, VideoOnlineResult.class);
        // 统计数
        long nonNetwork = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("0")), VideoOnlineResult.class);
        long network = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("1")), VideoOnlineResult.class);
        long video = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*1.*")), VideoOnlineResult.class);
        long car = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*2.*")), VideoOnlineResult.class);
        long face = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*3.*")), VideoOnlineResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("uy_online");
        Document filter = new Document("deviceId", new Document("$in", deptGBList));
        // 构建聚合管道
        List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                new Document("$match", filter),
                // $group 去重
                new Document("$group", new Document("_id", "$deviceId")),
                new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
        );
        // 执行聚合查询并获取结果
        AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
        Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
        for (Document doc : result) {
            uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
            break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
        }

//        long nonNetwork = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("0")), VideoOnlineResult.class);
//        long network = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("1")), VideoOnlineResult.class);
//        long video = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*1.*")), VideoOnlineResult.class);
//        long car = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*2.*")), VideoOnlineResult.class);
//        long face = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*3.*")), VideoOnlineResult.class);
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(nonNetwork, network, video, car, face));
        map.put("count", Arrays.asList(uniqueDeviceIdCount));
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -134,14 +183,34 @@
        long total = mongoTemplate.count(query, VideoOnlineResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<VideoOnlineResult> resultList = mongoTemplate.find(query, VideoOnlineResult.class);
        // 统计数
        long nonNetwork = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("0")), VideoOnlineResult.class);
        long network = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("1")), VideoOnlineResult.class);
        long video = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*1.*")), VideoOnlineResult.class);
        long car = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*2.*")), VideoOnlineResult.class);
        long face = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*3.*")), VideoOnlineResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("uy_online");
        Document filter = new Document("deviceId", new Document("$in", deptGBList));
        // 构建聚合管道
        List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                new Document("$match", filter),
                // $group 去重
                new Document("$group", new Document("_id", "$deviceId")),
                new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
        );
        // 执行聚合查询并获取结果
        AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
        Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
        for (Document doc : result) {
            uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
            break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
        }

//        // 统计数
//        long nonNetwork = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("0")), VideoOnlineResult.class);
//        long network = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("1")), VideoOnlineResult.class);
//        long video = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*1.*")), VideoOnlineResult.class);
//        long car = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*2.*")), VideoOnlineResult.class);
//        long face = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*3.*")), VideoOnlineResult.class);
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(nonNetwork, network, video, car, face));
        map.put("count", Arrays.asList(uniqueDeviceIdCount));
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -160,14 +229,37 @@
        long total = mongoTemplate.count(query, MonitorQualifyResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<MonitorQualifyResult> resultList = mongoTemplate.find(query, MonitorQualifyResult.class);
        // 统计数
        long nonNetwork = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("0")), MonitorQualifyResult.class);
        long network = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("1")), MonitorQualifyResult.class);
        long video = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*1.*")), MonitorQualifyResult.class);
        long car = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*2.*")), MonitorQualifyResult.class);
        long face = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*3.*")), MonitorQualifyResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("uy_monitor_qualify");

        Document ipErrFilter = new Document("ip.error", true);
        Document macdzErrFilter = new Document("macdz.error", true);
        Document latitudeErrFilter = new Document("latitude.error", true);
        Document longitudeErrFilter = new Document("longitude.error", true);

        List<Document> lists = Arrays.asList(ipErrFilter, macdzErrFilter, latitudeErrFilter, longitudeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$serialNumber.showValue")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(nonNetwork, network, video, car, face));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -186,9 +278,37 @@
        long total = mongoTemplate.count(query, MonitorQualifyResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<MonitorQualifyResult> resultList = mongoTemplate.find(query, MonitorQualifyResult.class);
        // 统计数

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("uy_monitor_qualify");

        Document ipErrFilter = new Document("ip.error", true);
        Document macdzErrFilter = new Document("macdz.error", true);
        Document latitudeErrFilter = new Document("latitude.error", true);
        Document longitudeErrFilter = new Document("longitude.error", true);

        List<Document> lists = Arrays.asList(ipErrFilter, macdzErrFilter, latitudeErrFilter, longitudeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$serialNumber.showValue")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", CollectionUtils.EMPTY_COLLECTION);
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -207,14 +327,37 @@
        long total = mongoTemplate.count(query, MonitorQualifyResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<MonitorQualifyResult> resultList = mongoTemplate.find(query, MonitorQualifyResult.class);
        // 统计数
        long nonNetwork = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("0")), MonitorQualifyResult.class);
        long network = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("1")), MonitorQualifyResult.class);
        long video = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*1.*")), MonitorQualifyResult.class);
        long car = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*2.*")), MonitorQualifyResult.class);
        long face = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*3.*")), MonitorQualifyResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("uy_monitor_qualify");

        Document ipErrFilter = new Document("ip.error", true);
        Document macdzErrFilter = new Document("macdz.error", true);
        Document latitudeErrFilter = new Document("latitude.error", true);
        Document longitudeErrFilter = new Document("longitude.error", true);

        List<Document> lists = Arrays.asList(ipErrFilter, macdzErrFilter, latitudeErrFilter, longitudeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$serialNumber.showValue")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(nonNetwork, network, video, car, face));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -233,12 +376,33 @@
        long total = mongoTemplate.count(query, RecordMetaDSumResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, "createTime");
        List<RecordMetaDSumResult> resultList = mongoTemplate.find(query, RecordMetaDSumResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("recordStatus").is("1")), RecordMetaDSumResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("recordStatus").is("2")), RecordMetaDSumResult.class);
        long three = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("recordStatus").is("-1")), RecordMetaDSumResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("uy_record_meta_d_sum");
        List<Integer> status = Arrays.asList(1, 0, -1);
        List<Integer> resultCount = status.stream().map(item -> {
            Document filter = new Document("recordStatus", item);
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$deviceId")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());


        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, three));
        map.put("count", resultCount);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -259,12 +423,36 @@
        long total = mongoTemplate.count(query, RecordMetaDSumResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, "createTime");
        List<RecordMetaDSumResult> resultList = mongoTemplate.find(query, RecordMetaDSumResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("recordStatus").is("1")), RecordMetaDSumResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("recordStatus").is("2")), RecordMetaDSumResult.class);
        long three = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("recordStatus").is("-1")), RecordMetaDSumResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("uy_record_meta_d_sum");
        List<Integer> status = Arrays.asList(1, 0, -1);
        List<Integer> resultCount = status.stream().map(item -> {
            Document filter = new Document("$and", Arrays.asList(
                    new Document("deviceId", new Document("$in", deptGBList)), // $in 条件
                    new Document("recordStatus", item)
            ));
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$deviceId")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());


        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, three));
        map.put("count", resultCount);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -285,12 +473,35 @@
        long total = mongoTemplate.count(query, RecordMetaDSumResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, "createTime");
        List<RecordMetaDSumResult> resultList = mongoTemplate.find(query, RecordMetaDSumResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("recordStatus").is("1")), OneMachineFileResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("recordStatus").is("2")), OneMachineFileResult.class);
        long three = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("recordStatus").is("-1")), OneMachineFileResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("uy_record_meta_d_sum");
        List<Integer> status = Arrays.asList(1, 0, -1);
        List<Integer> resultCount = status.stream().map(item -> {
            Document filter = new Document("$and", Arrays.asList(
                    new Document("deviceId", new Document("$in", deptGBList)), // $in 条件
                    new Document("recordStatus", item)
            ));
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$deviceId")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, three));
        map.put("count", resultCount);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -335,14 +546,37 @@
        long total = mongoTemplate.count(query, OsdCheckResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, "checkTime");
        List<OsdCheckResult> resultList = mongoTemplate.find(query, OsdCheckResult.class);
        // 统计数
        long nonNetwork = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("0")), OsdCheckResult.class);
        long network = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("1")), OsdCheckResult.class);
        long video = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*1.*")), OsdCheckResult.class);
        long car = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*2.*")), OsdCheckResult.class);
        long face = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*3.*")), OsdCheckResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("osd_check_result");

        Document osdNameFilter = new Document("osdNameCorrect", 1);
        Document osdNameErrFilter = new Document("osdNameCorrect", -1);
        Document osdTimeFilter = new Document("osdTimeCorrect", 1);
        Document osdTimeErrFilter = new Document("osdTimeCorrect", -1);
        List<Document> lists = Arrays.asList(osdNameFilter, osdNameErrFilter, osdTimeFilter, osdTimeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$deviceNo")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());


        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(nonNetwork, network, video, car, face));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -383,19 +617,39 @@

        List<String> deptGBList = pointMapper.getDeptPointGB(1);

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "checkTime", deptGBList);
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceNo", "checkTime", deptGBList);

        long total = mongoTemplate.count(query, OsdCheckResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, "checkTime");
        List<OsdCheckResult> resultList = mongoTemplate.find(query, OsdCheckResult.class);
        // 统计数
        long nonNetwork = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("0")), OsdCheckResult.class);
        long network = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("1")), OsdCheckResult.class);
        long video = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*1.*")), OsdCheckResult.class);
        long car = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*2.*")), OsdCheckResult.class);
        long face = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*3.*")), OsdCheckResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("osd_check_result");

        Document osdTimeFilter = new Document("osdTimeCorrect", 1);
        Document osdTimeErrFilter = new Document("osdTimeCorrect", -1);
        List<Document> lists = Arrays.asList(osdTimeFilter, osdTimeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$deviceNo")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(nonNetwork, network, video, car, face));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -410,17 +664,41 @@
    @Override
    public Result vehicleViewDockStable(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, SnapshotDataMonitorResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<SnapshotDataMonitorResult> resultList = mongoTemplate.find(query, SnapshotDataMonitorResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("1")), SnapshotDataMonitorResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("2")), SnapshotDataMonitorResult.class);
        long three = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("3")), SnapshotDataMonitorResult.class);
        long four = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("4")), SnapshotDataMonitorResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("hk_snapshot_data_monitor");

        Document normalFilter = new Document("resultType", 1);
        Document noDataFilter = new Document("resultType", 2);
        Document trFilter = new Document("resultType", 3);
        Document littleFilter = new Document("resultType", 4);
        List<Document> lists = Arrays.asList(normalFilter, noDataFilter, trFilter, littleFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$externalIndexCode")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, three, four));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -434,17 +712,19 @@
    @Override
    public Result vehiclePointOnlineRate(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, SnapshotDataMonitorResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<SnapshotDataMonitorResult> resultList = mongoTemplate.find(query, SnapshotDataMonitorResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("1")), SnapshotDataMonitorResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("2")), SnapshotDataMonitorResult.class);
        long three = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("3")), SnapshotDataMonitorResult.class);
        long four = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("4")), SnapshotDataMonitorResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("hk_snapshot_data_monitor");
        long distinctCount = collection.distinct("externalIndexCode", String.class).into(new ArrayList<>()).size();

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, three, four));
        map.put("count", Arrays.asList(distinctCount));
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -458,18 +738,42 @@
    @Override
    public Result vehicleNetDeviceDirectoryConsistency(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, OneMachineFileResult.class);
        List<OneMachineFileResult> resultList = mongoTemplate.find(query, OneMachineFileResult.class);
        // 统计数
        long nonNetwork = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("0")), OneMachineFileResult.class);
        long network = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("1")), OneMachineFileResult.class);
        long video = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*1.*")), OneMachineFileResult.class);
        long car = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*2.*")), OneMachineFileResult.class);
        long face = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*3.*")), OneMachineFileResult.class);
        long total = mongoTemplate.count(query, MonitorQualifyResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<MonitorQualifyResult> resultList = mongoTemplate.find(query, MonitorQualifyResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("uy_monitor_qualify");

        Document ipErrFilter = new Document("ip.error", true);
        Document macdzErrFilter = new Document("macdz.error", true);
        Document latitudeErrFilter = new Document("latitude.error", true);
        Document longitudeErrFilter = new Document("longitude.error", true);

        List<Document> lists = Arrays.asList(ipErrFilter, macdzErrFilter, latitudeErrFilter, longitudeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$serialNumber.showValue")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(nonNetwork, network, video, car, face));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -483,17 +787,42 @@
    @Override
    public Result vehicleCollectionConsistency(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, CrossDetailResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<CrossDetailResult> resultList = mongoTemplate.find(query, CrossDetailResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("lalType").is("1")), CrossDetailResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("lalType").is("2")), CrossDetailResult.class);
        long three = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("lalType").is("3")), CrossDetailResult.class);
        long four = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("lalType").is("4")), CrossDetailResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("hk_cross_detail");

        Document ipErrFilter = new Document("lalType", 1);
        Document macdzErrFilter = new Document("lalType", 2);
        Document latitudeErrFilter = new Document("lalType", 3);
        Document longitudeErrFilter = new Document("lalType", 4);

        List<Document> lists = Arrays.asList(ipErrFilter, macdzErrFilter, latitudeErrFilter, longitudeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$externalIndexCode")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, three, four));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -507,11 +836,16 @@
    @Override
    public Result vehicleCollectionDataIntegrity(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, DataIntegrityMonitoringResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<DataIntegrityMonitoringResult> resultList = mongoTemplate.find(query, DataIntegrityMonitoringResult.class);
        // 统计数

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("hk_data_integrity_monitoring");

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", CollectionUtils.EMPTY_COLLECTION);
        map.put("list", resultList);
@@ -527,9 +861,10 @@
    @Override
    public Result vehicleCollectionDataCaptured(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, AttrRecognitionMonitorResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<AttrRecognitionMonitorResult> resultList = mongoTemplate.find(query, AttrRecognitionMonitorResult.class);
        // 统计数
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
@@ -547,16 +882,42 @@
    @Override
    public Result vehicleClockAccuracy(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, VehicleDeviceInspectionResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<VehicleDeviceInspectionResult> resultList = mongoTemplate.find(query, VehicleDeviceInspectionResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("snapResult").is("1")), VehicleDeviceInspectionResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("snapResult").is("2")), VehicleDeviceInspectionResult.class);
        long four = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("snapResult").is("4")), VehicleDeviceInspectionResult.class);


        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("hk_vehicle_device_inspection");

        Document ipErrFilter = new Document("snapResult", 1);
        Document macdzErrFilter = new Document("snapResult", 2);
        Document longitudeErrFilter = new Document("snapResult", 4);

        List<Document> lists = Arrays.asList(ipErrFilter, macdzErrFilter, longitudeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$externalIndexCode")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, four));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -570,9 +931,10 @@
    @Override
    public Result vehicleTimelyUploadAccuracy(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, SnapshotDelayMonitorResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<SnapshotDelayMonitorResult> resultList = mongoTemplate.find(query, SnapshotDelayMonitorResult.class);
        // 统计数
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
@@ -590,9 +952,10 @@
    @Override
    public Result vehicleUrlAccuracy(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, PicAccessResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<PicAccessResult> resultList = mongoTemplate.find(query, PicAccessResult.class);
        // 统计数
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
@@ -610,9 +973,10 @@
    @Override
    public Result vehicleBigImgAccuracy(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, new ArrayList<>());

        long total = mongoTemplate.count(query, VehicleDeviceSamplingResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<VehicleDeviceSamplingResult> resultList = mongoTemplate.find(query, VehicleDeviceSamplingResult.class);
        // 统计数
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
@@ -630,17 +994,41 @@
    @Override
    public Result faceViewDockStable(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, SnapshotDataMonitorResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<SnapshotDataMonitorResult> resultList = mongoTemplate.find(query, SnapshotDataMonitorResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("1")), SnapshotDataMonitorResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("2")), SnapshotDataMonitorResult.class);
        long three = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("3")), SnapshotDataMonitorResult.class);
        long four = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("4")), SnapshotDataMonitorResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("hk_snapshot_data_monitor");

        Document normalFilter = new Document("resultType", 1);
        Document noDataFilter = new Document("resultType", 2);
        Document trFilter = new Document("resultType", 3);
        Document littleFilter = new Document("resultType", 4);
        List<Document> lists = Arrays.asList(normalFilter, noDataFilter, trFilter, littleFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$externalIndexCode")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, three, four));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -654,17 +1042,41 @@
    @Override
    public Result facePointOnlineRate(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, SnapshotDataMonitorResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<SnapshotDataMonitorResult> resultList = mongoTemplate.find(query, SnapshotDataMonitorResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("1")), SnapshotDataMonitorResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("2")), SnapshotDataMonitorResult.class);
        long three = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("3")), SnapshotDataMonitorResult.class);
        long four = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("resultType").is("4")), SnapshotDataMonitorResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("hk_snapshot_data_monitor");

        Document normalFilter = new Document("resultType", 1);
        Document noDataFilter = new Document("resultType", 2);
        Document trFilter = new Document("resultType", 3);
        Document littleFilter = new Document("resultType", 4);
        List<Document> lists = Arrays.asList(normalFilter, noDataFilter, trFilter, littleFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$externalIndexCode")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, three, four));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -678,18 +1090,42 @@
    @Override
    public Result faceDirectoryConsistency(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "serialNumber.showValue", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, OneMachineFileResult.class);
        List<OneMachineFileResult> resultList = mongoTemplate.find(query, OneMachineFileResult.class);
        // 统计数
        long nonNetwork = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("0")), OneMachineFileResult.class);
        long network = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("LWSX").is("1")), OneMachineFileResult.class);
        long video = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*1.*")), OneMachineFileResult.class);
        long car = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*2.*")), OneMachineFileResult.class);
        long face = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("SXJGNLX").regex(".*3.*")), OneMachineFileResult.class);
        long total = mongoTemplate.count(query, MonitorQualifyResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<MonitorQualifyResult> resultList = mongoTemplate.find(query, MonitorQualifyResult.class);

// 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("uy_monitor_qualify");

        Document ipErrFilter = new Document("ip.error", true);
        Document macdzErrFilter = new Document("macdz.error", true);
        Document latitudeErrFilter = new Document("latitude.error", true);
        Document longitudeErrFilter = new Document("longitude.error", true);

        List<Document> lists = Arrays.asList(ipErrFilter, macdzErrFilter, latitudeErrFilter, longitudeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$serialNumber.showValue")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(nonNetwork, network, video, car, face));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -703,17 +1139,42 @@
    @Override
    public Result faceCollectionConsistency(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, CrossDetailResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<CrossDetailResult> resultList = mongoTemplate.find(query, CrossDetailResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("lalType").is("1")), CrossDetailResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("lalType").is("2")), CrossDetailResult.class);
        long three = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("lalType").is("3")), CrossDetailResult.class);
        long four = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("lalType").is("4")), CrossDetailResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("hk_cross_detail");

        Document ipErrFilter = new Document("lalType", 1);
        Document macdzErrFilter = new Document("lalType", 2);
        Document latitudeErrFilter = new Document("lalType", 3);
        Document longitudeErrFilter = new Document("lalType", 4);

        List<Document> lists = Arrays.asList(ipErrFilter, macdzErrFilter, latitudeErrFilter, longitudeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$externalIndexCode")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, three, four));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -727,17 +1188,42 @@
    @Override
    public Result faceImgQualification(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, MonitoringDetailResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<MonitoringDetailResult> resultList = mongoTemplate.find(query, MonitoringDetailResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("lalType").is("1")), MonitoringDetailResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("lalType").is("2")), MonitoringDetailResult.class);
        long three = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("lalType").is("3")), MonitoringDetailResult.class);
        long four = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("lalType").is("4")), MonitoringDetailResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("hk_monitoring_detail");

        Document ipErrFilter = new Document("lalType", 1);
        Document macdzErrFilter = new Document("lalType", 2);
        Document latitudeErrFilter = new Document("lalType", 3);
        Document longitudeErrFilter = new Document("lalType", 4);

        List<Document> lists = Arrays.asList(ipErrFilter, macdzErrFilter, latitudeErrFilter, longitudeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$externalIndexCode")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, three, four));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -751,16 +1237,41 @@
    @Override
    public Result faceCapturesImagesAccuracy(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, FaceDeviceInspectionResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<FaceDeviceInspectionResult> resultList = mongoTemplate.find(query, FaceDeviceInspectionResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("snapResult").is("1")), FaceDeviceInspectionResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("snapResult").is("2")), FaceDeviceInspectionResult.class);
        long four = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("snapResult").is("4")), FaceDeviceInspectionResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("hk_vehicle_device_inspection");

        Document ipErrFilter = new Document("snapResult", 1);
        Document macdzErrFilter = new Document("snapResult", 2);
        Document longitudeErrFilter = new Document("snapResult", 4);

        List<Document> lists = Arrays.asList(ipErrFilter, macdzErrFilter, longitudeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$externalIndexCode")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, four));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -774,16 +1285,41 @@
    @Override
    public Result faceTimelyUpload(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, FaceDeviceInspectionResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<FaceDeviceInspectionResult> resultList = mongoTemplate.find(query, FaceDeviceInspectionResult.class);
        // 统计数
        long one = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("snapResult").is("1")), FaceDeviceInspectionResult.class);
        long two = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("snapResult").is("2")), FaceDeviceInspectionResult.class);
        long four = mongoTemplate.count(new Query().addCriteria(Criteria.where("snapResult").is("4")), FaceDeviceInspectionResult.class);

        // 统计数量
        MongoDatabase database = mongoTemplate.getDb();
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("hk_vehicle_device_inspection");

        Document ipErrFilter = new Document("snapResult", 1);
        Document macdzErrFilter = new Document("snapResult", 2);
        Document longitudeErrFilter = new Document("snapResult", 4);

        List<Document> lists = Arrays.asList(ipErrFilter, macdzErrFilter, longitudeErrFilter);
        List<Integer> rList = lists.stream().map(filter -> {
            // 构建聚合管道
            List<Document> pipeline = Arrays.asList(
                    new Document("$match", filter),
                    // $group 去重
                    new Document("$group", new Document("_id", "$externalIndexCode")),
                    new Document("$count", "uniqueDeviceIds")
            );
            // 执行聚合查询并获取结果
            AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
            Integer uniqueDeviceIdCount = 0;
            for (Document doc : result) {
                uniqueDeviceIdCount = doc.getInteger("uniqueDeviceIds");
                break; // 不需要继续遍历，因为 $count 只会产生一个结果
            }
            return uniqueDeviceIdCount;
        }).collect(Collectors.toList());

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("count", Arrays.asList(one, two, four));
        map.put("count", rList);
        map.put("list", resultList);
        return Result.ok().data(map).total(total);
    }
@@ -797,9 +1333,10 @@
    @Override
    public Result faceAvailabilityOfLargeImg(DataCenterQuery params) {

        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "deviceId", "", new ArrayList<>());
        Query query = MongoUtil.getQuery(params, "externalIndexCode", TIME_FIELD, null);

        long total = mongoTemplate.count(query, FaceDeviceSamplingResult.class);
        MongoUtil.setPage(query, params, TIME_FIELD);
        List<FaceDeviceSamplingResult> resultList = mongoTemplate.find(query, FaceDeviceSamplingResult.class);
        // 统计数
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
@@ -815,9 +1352,8 @@
     */
    @Override
    public Result videoImageResourceSecurity(DataCenterQuery query) {
        ImageResourceSecurityDetail imageResourceSecurityDetail = new ImageResourceSecurityDetail();
        Page<ImageResourceSecurityDetail> page = PageHelper.startPage(query.getPageNum(), query.getPageSize());
        securityDetailMapper.selectImageResourceSecurityDetailList(imageResourceSecurityDetail);
        securityDetailMapper.selectImageResourceSecurityDetailList(query);

        // 统计数
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();