在前端使用 JS 進行分類彙總

邊城發表於2023-04-02
原文網址 : https://segmentfault.com/a/1190000043615522
前端JS

最近遇到一些同學在問 JS 中進行資料統計的問題。雖然資料統計一般會在資料庫中進行，但是後端遇到需要使用程式來進行統計的情況也非常多。.NET 就為了對記憶體資料和資料庫資料進行統一地資料處理，發明了 LINQ (Language-Integrated Query)。其實 LINQ 語法本身沒什麼，關鍵是為了實現 LINQ 而設計的表示式樹、IEnumerable 和 IQueryable 的各種擴充套件等。

提出問題

不扯遠了，先來看問題。根據下面的樣例資料，要求得到

  1. 先按業務，再按部門分組的資料；
  2. 不按部門，直接按業務分別統計每年的資料
[
  {
    name: "部門1",
    businesses: [
      {
        name: "產品銷售",
        years: [
          { name: "2021", value: 132 }, { name: "2022", value: 183 }, { name: "2023", value: 207 }
        ]
      },
      {
        name: "原料採購",
        years: [
          { name: "2021", value: 143 }, { name: "2022", value: 121 }, { name: "2023", value: 120 }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    name: "部門2",
    businesses: [
      {
        name: "產品銷售",
        years: [
          { name: "2021", value: 230 }, { name: "2022", value: 112 }, { name: "2023", value: 288 }
        ]
      },
      {
        name: "原料採購",
        years: [
          { name: "2021", value: 168 }, { name: "2022", value: 203 }, { name: "2023", value: 115 }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    name: "部門3",
    businesses: [
      {
        name: "產品銷售",
        years: [
          { name: "2021", value: 279 }, { name: "2022", value: 163 }, { name: "2023", value: 271 }
        ]
      },
      {
        name: "原料採購",
        years: [
          { name: "2021", value: 129 }, { name: "2022", value: 121 }, { name: "2023", value: 226 }
        ]
      }
    ]
  }
];

這個資料，如果用金山文件的輕維表（飛書多維表類似）來檢視，會更直觀

原資料（按部門再按業務）的輕維表呈現

image.png

按業務再按部門分組的輕維表呈現

image.png

按業務按年統計的輕維表呈現

image.png

展平多級資料

原資料按部門再按業務進行了兩級分類，所以它不是簡單的二維表（行/列）資料，而是在二維表的基礎上增加了兩個維度（部門/業務）。從要求來看，我們需要的是從另外的維度（業務/部門，業務/年度）來進行處理。所以需要先把這些資料降維展開成可以重新劃分維度的程度，也就是二維表。

JS 中二維表的表示方法挺多，行物件集合是最常見的一種，這裡我們也就採用這種表示方法。

還有一種常見的方式是列集合+行集合，其中行集合可以是物件表示（欄位名對應）也可以是陣列表示（索引號對應）。不過這種表示一會是用在 UI 中。單純資料處理用行物件集合就夠了，不需要單獨的列資訊。

觀察原資料的每一級，發現名稱都命名為 name，但是子集命名各不相同，層級有限。由於對每一層需要去處理名稱到列（物件屬性名）的轉換，也需要對不同名稱的子集進行進一步處理，各層級之間缺乏顯而易見的共性，不太適合遞迴的方式來處理。所以我們定做一個展開函式。

下面是對原資料量身定做的展開函式，展開後會得到一個包含部門 (dept)、業務 (business)、年份 (year)、數值 (value) 四個屬性的物件集合。

function flatBusinesses(list) {
    return list.flatMap(({ name: dept, businesses }) => {
        return businesses.flatMap(({ name: business, years }) => {
            return years.map(({ name: year, value }) => ({
                dept,
                business,
                year,
                value
            }));
        });
    });
}
晉級：如果想用遞迴該怎麼處理？

並不是多級展開就一定會用到遞迴。比如規則的陣列結構，比如規則的樹結構，是可以使用遞迴遍歷展開的。但是像這個案例的資料，每一層的子級屬性名稱都不同，層級有限，需要逐級處理。

如果實在想用遞迴的話，也可以透過一個引數來定義每一級的處理規則。以這個例子來說，每一級要處理兩件事：① 找到子級節點屬性名；② 將 name 處理成適當的名稱用在展開的資料中。

function flatMultiLevelList(list, rules) {
    return flatList(list, 0);

    function flatList(list, level) {
        const rule = rules[level];
        if (!rule) { return [{}]; }
        // 取得 field（子級屬性名）和 convert（屬性處理器）
        // 如果沒有 convert 則指定一個預設的 it => it，即不做轉換
        const { field, convert = it => it } = rule;
        if (field) {
            // 如果存在子級，則繼續 flatMap，展平。
            // ❶ { fff, ...others } 可以將 fff 屬性從原物件中剝離出來
            // ❷ { [feild]: nodes } 解構可以將 field 的值所指向的屬性取出來賦予一個叫 nodes 的變數
            return list.flatMap(({ [field]: nodes, ...props }) => {
                return flatList(nodes, level + 1).map(it => ({ ...convert(props), ...it }));
            });
        } else {
            // 如果不存在子級，只需要對當前節點進行轉換，直接返回即可
            return list.map(it => convert(it));
        }
    }
}

展開後會拿到這樣的資料（假設賦值變數 table）

[
    { "dept": "部門1", "business": "產品銷售", "year": 2021, "value": 132 },
    { "dept": "部門1", "business": "產品銷售", "year": 2022, "value": 183 },
    { "dept": "部門1", "business": "產品銷售", "year": 2023, "value": 207 },
    { "dept": "部門1", "business": "原料採購", "year": 2021, "value": 143 },
    { "dept": "部門1", "business": "原料採購", "year": 2022, "value": 121 },
    { "dept": "部門1", "business": "原料採購", "year": 2023, "value": 120 },
    { "dept": "部門2", "business": "產品銷售", "year": 2021, "value": 230 },
    { "dept": "部門2", "business": "產品銷售", "year": 2022, "value": 112 },
    ...
]

拿到二維表之後，某些需要的資料或檢視就可以透過電子表格來獲得。比如問題一中需要的統計資料，使用電子表格的透檢視功能就能實現，而金山文件的輕維表，或者飛書的多維表可以實現得更容易。不過我們現在需要用程式碼來實現。

分類及分類彙總

第一個問題的需求是分類和分類彙總。說到分類，那首先想到的肯定是 group 操作。很可惜原生 JS 不支援 group，如果想用現成的，可以考慮 Lodash，要自己寫一個倒也不難。group 操作前面提到的展開操作的逆操作。

function groupBy(list, key) {
    // 這裡簡單地相容一下傳入 key 值和 keyGetter 的情況
    const getKey = typeof key === "function" ? key : it => it[key];
    return list.reduce(
        (groups, it) => {
            (groups[getKey(it)] ??= []).push(it);
            return groups;
        },
        {}  // 空物件作為初始 groups
    );
}

按業務再按部門分組

有了 groupBy，可以先按業務進行分組

// 前面假設展平的資料存放在變數 table 中
const groups = groupBy(table, "dept");

現在我們拿到的 byDept 是一個 JS 物件（注意不是陣列哦），其鍵是部門名稱，值是一個陣列，包含該部門下的所有資料。接下來進行第二層分組，是需要對 byDept 的每一個“值”進行分組處理。

for (const key in groups) {
    const list = groups[key];
    groups[key] = groupBy(list, "business");
}

處理之後的 groups 長得像這樣

{
    "產品銷售": {
        "部門1": [
            { dept: "部門1", business: "產品銷售", year: "2021", value: 132 },
            ...
        ],
        "部門2": [
            { dept: "部門2", business: "產品銷售", year: "2021", value: 230 },
            ...
        ],
        "部門3": ...
    },
    "原料採購": ...
}

結果是拿到了，但是和符合原始的資料規範（原始層級每層是用 name 屬性作為欄位名，子級命名各不相同）所以還需要做一次轉換。比如第一層的轉換是這樣：

const converted = Object.entries(groups)
    .map(([name, depts]) => ({ name, depts }));

它會把第一層（物件）處理成陣列，每個元素包含 name 和 depts 兩個屬性，name 屬性是名稱，depts 則是按部門分組的結果（目前還是物件）。那麼第二、三層轉換也類似。把前面的分組和後面的轉換合併起來，是這樣

const result1 = Object.entries(groupBy(table, "business"))
    .map(([name, list]) => ({
        name,
        depts: Object.entries(groupBy(list, "dept"))
            .map(([name, list]) => ({
                name,
                years: list.map(({ year: name, value }) => ({ name, value }))
            }))
    }));

得到最終結果

[
  {
    name: "產品銷售",
    depts: [
      {
        name: "部門1",
        years: [{ name: "2021", value: 132 }, { name: "2022", value: 183 }, { name: "2023", value: 207 }]
      },
      {
        name: "部門2",
        years: [{ name: "2021", value: 230 }, { name: "2022", value: 112 }, { name: "2023", value: 288 }]
      },
      {
        name: "部門3",
        years: [{ name: "2021", value: 279 }, { name: "2022", value: 163 }, { name: "2023", value: 271 }]
      }
    ]
  },
  ...
]

按業務分組再按年統計

對於第一個問題的第二個需求，要按年統計業務（忽略部門），處理方法與上面的方法型別。第二層分組改為按年份，而不是按部門；同時第二層的陣列轉換時不再轉換第三層的資料，而是對第三層資料進行彙總。

const result2 = Object.entries(groupBy(table, "business"))
    .map(([name, list]) => ({
        name,
        years: Object.entries(groupBy(list, "year"))
//      ^^^^^                               ^^^^^^ 按年分組
            .map(([name, list]) => ({
                name,
                value: list.reduce((sum, { value }) => sum + value, 0)
//              ^^^^^ 直接取值，使用 reduce 彙總
            }))
    }));

結果（用前面做的輕維表統計來核對一下，完全正確）

[
  {
    name: "產品銷售",
    years: [{ name: "2021", value: 641 }, { name: "2022", value: 458 }, { name: "2023", value: 766 }]
  },
  {
    name: "原料採購",
    years: [{ name: "2021", value: 440 }, { name: "2022", value: 445 }, { name: "2023", value: 461 }]
  }
]

如果用 Lodash 會怎麼寫

用 Lodash 來處理程式碼結構看起來更清晰一些，但程式碼量不見得少。

展開的部分用 Lodash 和使用原生方法沒什麼區別，都是使用 flatMap。Lodash 提供的 flatMapDeep 可以用來展開純粹的多級陣列，但在這裡不適用，因為每一級都不是單純的展開，而是要進行單獨的對映處理。Lodash 的 flatMapDeep 更像是原生的 map().flat(Number.MAX_SAFE_INTEGER)。

const result1 = _(table)
    // groupBy 的結果是一個物件，屬性名是組名，屬性值是組內資料列表。
    .groupBy("business")
    // 第一種處理值集的方法，先把值處理了 (mapValues)，再來處理鍵值對 (map)
    .mapValues(depts => _(depts)
        .groupBy("dept")
        // 第二種處理值集的方法，處理鍵值對的時候，同時處理值集合
        .map((values, name) => ({
            name,
            years: values.map(({ year: name, value }) => ({ name, value }))
        }))
        .value()
    )
    .map((depts, name) => ({ name, depts }))
    .value();
const result2 = _(table).groupBy("business")
    .map((list, name) => ({
        name,
        years: _(list).groupBy("year")
            .map((list, name) => ({
                name,
                value: _.sumBy(list, "value")
            }))
            .value()
    }))
    .value();

小結

如果需要對某個資料進行分類或者分類彙總，首先得拿到這個資料的二維表，也就是完全展開的資料列表。多數情況下從後端拿到的資料都是二維表，畢竟關係型資料庫邏輯結構是表儲存。接下來所謂的“分類”其實就是分組操作，而“彙總”就是把分類後的子列表拿來進行聚合計算（計數、合計、平均、最大/小等都是聚合計算），得到最終的結果。

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