车辆、人脸mongo重构

xiangpei

2024-09-04 af7baffbb2050fa6c0d5de68c094d0328afb6fc7

车辆、人脸mongo重构

 ycl-pojo/src/main/java/com/ycl/platform/domain/result/UY/OsdCheckResult.java

@@ -78,7 +78,7 @@
    private Integer osdTimeCorrect;

    /**
     * osd通道名是否正确
     * osd通道名是否正确   1正确  0未知  -1错
     */
    private Integer osdNameCorrect;
    /**

 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);
    }
@@ -415,13 +669,36 @@
        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);
    }
@@ -440,13 +717,14 @@
        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);
    }
@@ -465,14 +743,37 @@
        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);
    }
@@ -491,13 +792,37 @@
        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);
    }

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

@@ -6,8 +6,10 @@
import com.ycl.platform.domain.entity.PlatformOnline;
import com.ycl.platform.domain.query.DataCenterQuery;
import com.ycl.platform.domain.vo.PlatformOnlineVO;
import com.ycl.platform.mapper.PlatformMapper;
import com.ycl.platform.mapper.PlatformOnlineMapper;
import com.ycl.platform.service.PlatformOnlineService;
import com.ycl.platform.service.PlatformService;
import com.ycl.system.Result;
import com.ycl.system.page.PageUtil;
import org.springframework.stereotype.Service;
@@ -28,6 +30,7 @@
public class PlatformOnlineServiceImpl extends ServiceImpl<PlatformOnlineMapper, PlatformOnline> implements PlatformOnlineService {

    private final PlatformOnlineMapper platformOnlineMapper;
    private final PlatformService platformService;

    /**
     * 批量删除
@@ -50,7 +53,7 @@
        Page<PlatformOnlineVO> page = new Page<>(query.getPageNum(), query.getPageSize());
        baseMapper.getPage(page, query);
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
//        map.put("count", Arrays.asList());
        map.put("count", Arrays.asList(platformService.count()));
        map.put("list", page.getRecords());
        return Result.ok().data(map).total(page.getTotal());
    }