重写Transfer手续费统计逻辑

任务时间: 2025-06-25 22:35
任务类型: 功能重构
状态: ✅ 已完成

任务概述

重写Transfer模块的手续费统计逻辑，将原来基于last_processed_order_id的增量统计改为基于时间范围的全量统计，解决重新统计时统计范围不一致的问题。

问题分析

原有问题

重新统计范围错误：重新统计指定日期时，会删除该日期的统计记录，但getLastProcessedOrderId()方法返回的是其他日期的最后处理订单ID，导致查询范围错误
逻辑复杂：基于订单ID的增量统计逻辑复杂，容易出现边界问题
数据一致性风险：依赖订单ID的连续性，如果订单ID不连续可能导致遗漏

解决方案

改为按当天时间范围（00:00:00 - 23:59:59）统计所有已完成订单，简化逻辑并确保数据准确性。

完成的修改

1. 数据库结构修改

移除字段：删除transfer_fee_daily_stats表的last_processed_order_id字段
删除索引：移除相关索引idx_last_processed_order_id
更新视图：重新创建v_transfer_fee_app_summary视图，移除对该字段的引用

2. 模型层修改

TransferFeeDailyStats模型：
- 移除last_processed_order_id字段定义
- 删除getLastProcessedOrderId()方法
- 更新getAppSummary()方法，移除对该字段的查询

3. 逻辑层重写

FeeStatisticsLogic类：
- 重写processAppStatistics()方法，改为时间范围查询
- 更新validateStatistics()方法，使用相同的时间范围逻辑
- 查询条件：whereBetween('completed_at', [$startTime, $endTime])

4. 命令类更新

FeeStatisticsCommand类：
- 更新显示结果的表格，移除"最后处理订单ID"列
- 保持其他功能不变（重新统计、验证等）

5. 文档更新

更新相关文档，反映新的统计逻辑
修改设计说明，从"增量统计"改为"时间范围统计"

核心代码变更

统计逻辑核心变更

// 原逻辑：基于订单ID增量统计
$lastProcessedOrderId = TransferFeeDailyStats::getLastProcessedOrderId($app->id);
$orders = TransferOrder::where('transfer_app_id', $app->id)
    ->where('status', TransferStatus::COMPLETED)
    ->where('id', '>', $lastProcessedOrderId)
    ->whereDate('completed_at', $date)
    ->get();

// 新逻辑：基于时间范围全量统计
$startTime = $date . ' 00:00:00';
$endTime = $date . ' 23:59:59';
$orders = TransferOrder::where('transfer_app_id', $app->id)
    ->where('status', TransferStatus::COMPLETED)
    ->whereBetween('completed_at', [$startTime, $endTime])
    ->get();

测试验证

1. 正常统计测试

php artisan transfer:fee-statistics --date=2025-06-25

✅ 成功统计，显示结果正确

2. 重新统计测试

php artisan transfer:fee-statistics --date=2025-06-25 --rerun

✅ 重新统计功能正常，统计范围准确

3. 数据验证测试

php artisan transfer:fee-statistics --date=2025-06-25 --validate

✅ 验证功能正常，数据一致性检查通过

优势对比

新方案优势

逻辑简单：直接按时间范围查询，逻辑清晰
数据准确：不依赖订单ID连续性，确保统计完整
重新统计可靠：每次都是全量统计，结果一致
易于理解：时间范围统计更符合业务直觉

性能考虑

查询性能：completed_at字段有索引，查询效率良好
数据量：按日统计，单日数据量可控
重复统计：支持重新统计，但建议仅在必要时使用

总结

本次重构成功解决了原有统计逻辑的问题，提高了系统的可靠性和可维护性。新的时间范围统计方式更加直观和准确，为后续的功能扩展奠定了良好基础。

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