在电商平台上,会有很有榜单的信息,比如新品榜、畅销榜。通过这些榜单,可以让用户直观的对比各个商品之间的销量对比,促使更多的用户下单或者加购。本文介绍如何实现一个简单的榜单功能

榜单定义

在某多 app 上,可以看到下面的小米手表排行榜:

需要实现几个功能:

  • 榜单是针对某类商品进行统计,比如手机排行是统计品类为手机的商品。
  • 排行统计可以是按照某一个维度,比如订单量、一个月回购量、或者几个指数汇总成一个分数进行排行。上图就是根据热卖指数进行排行。
  • 除了排行之外,还需要展示霸榜的天数,比如霸榜榜首 n 天、霸榜前三 n 天。上面排名第一就展示了霸榜榜首的天数。

榜单实现思路

统计榜单至少需要两张表,榜单主表和榜单明细表。

  • 主表记录榜单信息,比如
    xx月xx手机畅销榜
    ,统计维度、统计时间范围等等。
  • 明细表主要记录,商品有信息、排行、统计销量、分数等信息。

创建好榜单之后,每天定时跑统计任务,将更新榜单明细表中。统计的维度,需要根据具体需求来查询数据库,然后在计算分数,最后计算排名。

以上实现比较简单,主要是去除相关数据进行汇总计算。最重要的一个功能就是霸榜天数的求解。

霸榜天数

霸榜分成两种:霸榜榜首 n 天、霸榜前三 n 天。这就需要多加一个表,榜单明细日志表,记录每天榜单明细。比如以下记录三天的榜单明细日志记录:

霸榜天数是
从后往前
统计,需要统计连续的天数,首先定位到最后一天,也就是4日,前三的商品 C、A、B 三个商品。统计榜首,就一直排在榜首,直到前面不是榜首的商品。比如上面的图中,4日榜首是商品 C,这就往前推算,3日是不是商品 C,如果不是霸榜1天。如果是的话,就继续往前查,天数累加,直到统计的是非商品。

霸榜前三就相对复杂一点,需要统计两个数据,也就是排名三的往前统计,因为榜首已经统计了,所以只需要统计第2和第3的商品,也就是商品 A 和商品 B。往前找数据:

统计榜首

创建榜单明细日志类:

  @Data
  @AllArgsConstructor
  class RankDetailLog{

      /**
       * 商品
       */
      private String product;

      /**
       * 排行
       */
      private Integer rank;

      /**
       * 时间
       */
      private String createTimeStr;

  }

创建模拟数据:

RankDetailLog detailLog7 = new RankDetailLog("C",1,"7月4日");
RankDetailLog detailLog8 = new RankDetailLog("A",2,"7月4日");
RankDetailLog detailLog9 = new RankDetailLog("B",3,"7月4日");
RankDetailLog detailLog1 = new RankDetailLog("D",1,"7月2日");
RankDetailLog detailLog2 = new RankDetailLog("B",2,"7月2日");
RankDetailLog detailLog3 = new RankDetailLog("C",3,"7月2日");
RankDetailLog detailLog4 = new RankDetailLog("B",1,"7月3日");
RankDetailLog detailLog5 = new RankDetailLog("C",2,"7月3日");
RankDetailLog detailLog6 = new RankDetailLog("A",3,"7月3日");

List<RankDetailLog> detailLogList = new ArrayList<>();
detailLogList.add(detailLog1);
detailLogList.add(detailLog2);
detailLogList.add(detailLog3);
detailLogList.add(detailLog4);
detailLogList.add(detailLog5);
detailLogList.add(detailLog6);
detailLogList.add(detailLog7);
detailLogList.add(detailLog8);
detailLogList.add(detailLog9);

分组排序:

// 按日期分组并排序
Map<String, List<RankDetailLog>> sortedCreateTimeMap = detailLogList.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(RankDetailLog::getCreateTimeStr, () -> new TreeMap<>(Comparator.reverseOrder()), Collectors.toList()));    

统计榜首:

String topProduct = null;
Integer topProductNum = 0;
for (Map.Entry<String, List<RankDetailLog>> entry : sortedCreateTimeMap.entrySet()) {
    List<RankDetailLog> rankDetailLogList = entry.getValue();
    if (!rankDetailLogList.isEmpty()) {
        RankDetailLog topLog = rankDetailLogList.get(0);
        String currentTopProduct = topLog.getProduct();
        if (topProduct == null) {
            topProduct = currentTopProduct;
            topProductNum = 1;
        } else {
            if (topProduct.equals(currentTopProduct)) {
                topProductNum++;
            } else {
                break;
            }
        }
    }
}
System.out.println("榜首商品:" + topProduct + ",天数:" + topProductNum);

输出:C:1 表示商品霸榜榜首1天。

步骤详解:

  • topProduct 标记榜首商品,topProductNum 榜首天数记录。
  • 遍历集合,记录榜首商品,然后天数设置1。遍历数据,如果是连续的数据,数量 +1。找不到商品就结束遍历。

统计前三

前三的统计其实是排除了榜首,也就是只统计最新数据的第2和第3的商品。往前汇总统计。

Set<String> threeProductSet = new HashSet<>();
Map<String,Integer> threeProductMap = new HashMap<>();
boolean first = true;
for (Map.Entry<String, List<RankDetailLog>> entry : sortedCreateTimeMap.entrySet()) {
    List<RankDetailLog> rankDetailLogList = entry.getValue();
    if (!rankDetailLogList.isEmpty()) {
        // 只取前三数据
        rankDetailLogList = rankDetailLogList.subList(0,Math.min(3,rankDetailLogList.size()));
        if (first) {
            for (int i = 0; i < rankDetailLogList.size(); i++) {
                RankDetailLog detailLog = rankDetailLogList.get(i);
                String topThreeProduct = detailLog.getProduct();
                if (i >= 1) {
                    threeProductSet.add(topThreeProduct);
                    threeProductMap.put(topThreeProduct,0);
                }
            }
            first = false;
        } else {
            Set<String> currentThreeProductSet = new HashSet<>();
            for (RankDetailLog detailLog : rankDetailLogList) {
                String topThreeProduct = detailLog.getProduct();
                if (threeProductMap.containsKey(topThreeProduct)) {
                    threeProductMap.put(topThreeProduct,threeProductMap.get(topThreeProduct) + 1);
                    currentThreeProductSet.add(topThreeProduct);
                }
            }
            threeProductSet.removeAll(currentThreeProductSet);
        }
    }
}
System.out.println(threeProductMap);

输出:{A=2, B=3}

  • 获取到最新商品详情,统计第2和第3的商品,存 threeProductSet 以及计算器集合 threeProductMap 中。
  • 为了统计连续性,使用 currentThreeProductSet 存当天的商品信息,再和前面的商品交集,交集的数据就是有连续性商品数据。

总结

  • 商品榜单需要根据不同的统计维度、参数、统计时间来设计商品榜单表结构。再根据配置的信息,生成榜单详情信息。
  • 一般都使用定时方式生成榜单详情信息。
  • 需要统计连续霸榜天数,一般有两种方式,一种是统计榜首的连续天数,另一种是前三的连续天数。
    • 统计榜首首先获取最新的榜首商品,商品往前找,连续性的找到前面的数据,如果非连续性就查找结束。
    • 统计前三排除了榜首之外,就是统计第2和第3的商品。获取最新的商品并记录,往前遍历,使用 set 的存储每次遍历的商品,在使用集合的交集来保证统计的连续性。

标签: none

添加新评论