feat: 添加KpiReport模型和SelectKPI方法，优化数据查询逻辑

src/modules/network_data/service/all_perf_kpi.go

@@ -3,6 +3,7 @@ package service
 import (
 	"encoding/json"
 	"fmt"
+	"sort"
 	"time"
 
 	"be.ems/src/framework/constants/cachekey"
@@ -44,6 +45,113 @@ func (r *PerfKPI) SelectGoldKPITitle(neType string) []model.GoldKPITitle {
 	return r.perfKPIRepository.SelectGoldKPITitle(neType)
 }
 
+// FindData 通过网元指标数据信息
+func (s PerfKPI) FindData(query model.GoldKPIQuery) []map[string]any {
+	// 原始数据
+	rows := s.perfKPIRepository.SelectKPI(query)
+	if len(rows) <= 0 {
+		return []map[string]any{}
+	}
+
+	kpiIdsHas := false
+	kpiIds := []string{}
+	// 处理数据
+	arr := []map[string]any{}
+	for _, row := range rows {
+		// 解析 JSON 字符串为 map
+		var kpiValues []map[string]any
+		err := json.Unmarshal([]byte(row.KpiValues), &kpiValues)
+		if err != nil {
+			continue
+		}
+
+		item := map[string]any{
+			"neType":     row.NeType,
+			"neName":     row.NeName,
+			"rmUID":      row.RmUid,
+			"startIndex": row.Index,
+			"timeGroup":  row.CreatedAt,
+		}
+
+		// 遍历 kpiValues 数组
+		for _, v := range kpiValues {
+			kpiId := "-"
+			if k, ok := v["kpi_id"]; ok {
+				kpiId = fmt.Sprint(k)
+			}
+			item[kpiId] = v["value"]
+		}
+
+		arr = append(arr, item)
+
+		// 添加指标ID
+		if !kpiIdsHas {
+			for _, v := range kpiValues {
+				kpiId := "-"
+				if k, ok := v["kpi_id"]; ok {
+					kpiId = fmt.Sprint(k)
+				}
+				kpiIds = append(kpiIds, kpiId)
+			}
+			kpiIdsHas = true
+		}
+	}
+
+	// 时间密度分钟 数值单位秒 5分钟的传入300秒
+	timeInterval := query.Interval
+	// 创建一个map来存储按时间段合并后的数据
+	timeGroup := make(map[int64][]map[string]any)
+	// 遍历每个数据项
+	for _, v := range arr {
+		itemTime := parse.Number(v["timeGroup"])
+		// 计算时间戳的x分钟时间段（使用秒并除以x分钟）
+		timeMinute := itemTime / 1000 / timeInterval * timeInterval
+		// 合并到对应的时间段
+		timeGroup[timeMinute] = append(timeGroup[timeMinute], v)
+	}
+	// 时间组合输出
+	data := []map[string]any{}
+	for _, records := range timeGroup {
+		if len(records) <= 0 {
+			continue
+		}
+		// 转换为具体时间显示（根据需要可以格式化显示）
+		// timeStr := time.Unix(k, 0).Format("2006-01-02 15:04:05")
+		// fmt.Printf("Time Group: %s records: %d\n", timeStr, len(records))
+		startItem := records[len(records)-1] // 取最后一条数据也是最开始startIndex
+		if len(records) >= 2 {               // 最后一条数据不参与计算
+			for _, record := range records[:len(records)-1] {
+				// fmt.Printf("  - startIndex: %v, Value: %v\n", record["startIndex"], record["timeGroup"])
+				// 遍历kpiIds数组对lastRecord赋值
+				for _, kpiId := range kpiIds {
+					if v, ok := record[kpiId]; ok {
+						// 特殊字段，只取一次收到的非0值
+						if kpiId == "AMF.01" || kpiId == "UDM.01" || kpiId == "UDM.02" || kpiId == "UDM.03" || kpiId == "SMF.01" {
+							// startItem[kpiId] = parse.Number(v)
+							continue // startIndex的值不累加不取最后
+						} else {
+							value := parse.Number(startItem[kpiId])
+							startItem[kpiId] = value + parse.Number(v)
+						}
+					}
+				}
+			}
+		}
+		data = append(data, startItem)
+	}
+
+	// 按时间排序
+	sort.SliceStable(data, func(i, j int) bool {
+		vi := parse.Number(data[i]["timeGroup"])
+		vj := parse.Number(data[j]["timeGroup"])
+		if query.SortOrder == "asc" {
+			return vi < vj // asc
+		}
+		return vi > vj // desc
+	})
+	return data
+}
+
 // UPFTodayFlowFind 查询UPF总流量 N3上行 N6下行
 // day 统计天数
 func (r PerfKPI) UPFTodayFlowFind(rmUID string, day int) (int64, int64) {