common/repository/statistics/statistics.go

package statistics

import (
	"context"
	"database/sql"
	"gitea.pena/SQuiz/common/dal/sqlcgen"
)

type Deps struct {
	Queries *sqlcgen.Queries
	Pool    *sql.DB
}

type StatisticsRepository struct {
	queries *sqlcgen.Queries
	pool    *sql.DB
}

func NewStatisticsRepo(deps Deps) *StatisticsRepository {
	return &StatisticsRepository{
		queries: deps.Queries,
		pool:    deps.Pool,
	}
}

type DeviceStatReq struct {
	QuizId int64
	From   uint64
	To     uint64
}

type DeviceStatResp struct {
	//ключ DeviceType значение процент
	Device map[string]float64 // процентное соотношение DeviceType по всем ответам на опроc c res==true
	// тоже самое тут только по OS и BROWSER
	OS      map[string]float64
	Browser map[string]float64
}

func (r *StatisticsRepository) GetDeviceStatistics(ctx context.Context, req DeviceStatReq) (DeviceStatResp, error) {
	resp := DeviceStatResp{
		Device:  make(map[string]float64),
		OS:      make(map[string]float64),
		Browser: make(map[string]float64),
	}

	allStatistics, err := r.queries.DeviceStatistics(ctx, sqlcgen.DeviceStatisticsParams{
		QuizID:        req.QuizId,
		ToTimestamp:   float64(req.From),
		ToTimestamp_2: float64(req.To),
	})
	if err != nil {
		return resp, err
	}

	for _, stat := range allStatistics {
		resp.Device[stat.DeviceType] = stat.DevicePercentage
		resp.OS[stat.Os] = stat.OsPercentage
		resp.Browser[stat.Browser] = stat.BrowserPercentage
	}

	return resp, nil
}

type GeneralStatsResp struct {
	Open       map[int64]int64   // количество ответов с полем start == true за период от одного пункта разбиения и до другого
	Result     map[int64]int64   // количество ответов с полем result == true за период от одного пункта разбиения и до другого
	AvTime     map[int64]uint64  // среднее время между ответом с полем result == true и start == true. в рамках сессии
	Conversion map[int64]float64 // Result/Open за период от одного пункта разбиения и до другого
}

func (r *StatisticsRepository) GetGeneralStatistics(ctx context.Context, req DeviceStatReq) (GeneralStatsResp, error) {
	resp := GeneralStatsResp{
		Open:       make(map[int64]int64),
		Result:     make(map[int64]int64),
		AvTime:     make(map[int64]uint64),
		Conversion: make(map[int64]float64),
	}
	// todo затестить запрос нужно, когда на один тру ответ приходится один тру старт апдейтнуть запрос
	allStatistics, err := r.queries.GeneralStatistics(ctx, sqlcgen.GeneralStatisticsParams{
		QuizID:        req.QuizId,
		ToTimestamp:   float64(req.From),
		ToTimestamp_2: float64(req.To),
	})
	if err != nil {
		return resp, err
	}

	for _, stat := range allStatistics {
		resp.Open[stat.TimeBucket.Unix()] = stat.OpenCount
		resp.Result[stat.TimeBucket.Unix()] = stat.TrueResultCount
		resp.AvTime[stat.TimeBucket.Unix()] = uint64(stat.AvgTime)
		resp.Conversion[stat.TimeBucket.Unix()] = stat.Conversion
	}

	return resp, nil
}

type QuestionsStatsResp struct {
	// PS это / не или а делить а то я спустя пару часов только догнал
	//Funnel 3 отдельных метрики
	// 0 - количество сессий с любым ответом кроме start == true /  количество сессий с ответом start == true
	// 1 - количество сессий с result == false, но тип вопроса, на который ответ == result /  количество сессий с ответом start == true
	// 2 - количество сессий с ответом result == true / количество сессий с ответом start == true
	Funnel     [3]float64
	FunnelData [4]float64
	// ключ - заголовок  вопроса найденного по айдишнику вопроса в ответе result == true,
	// значение - процент ответов с result == true и таким айдишником вопроса
	Results map[string]float64
	// ключ - заголовок вопроса, а значение - map, где ключ - вариант ответа на этот вопрос,
	// т.е. группировка по полю Контент, а значение - процент таких ответов
	Questions map[string]map[string]float64
}

func (r *StatisticsRepository) GetQuestionsStatistics(ctx context.Context, req DeviceStatReq) (QuestionsStatsResp, error) {
	resp := QuestionsStatsResp{
		Funnel:     [3]float64{},
		FunnelData: [4]float64{},
		Results:    make(map[string]float64),
		Questions:  make(map[string]map[string]float64),
	}

	queStatistics, err := r.queries.QuestionsStatistics(ctx, sqlcgen.QuestionsStatisticsParams{
		QuizID:        req.QuizId,
		ToTimestamp:   float64(req.From),
		ToTimestamp_2: float64(req.To),
	})
	if err != nil {
		return resp, err
	}

	for _, row := range queStatistics {
		if row.CountStartTrue != 0 {
			resp.Funnel[0] = float64(row.CountStartFalse) / float64(row.CountStartTrue)
			resp.Funnel[1] = float64(row.CountFResultWithTQuestion) / float64(row.CountStartTrue)
			resp.Funnel[2] = float64(row.CountTResult) / float64(row.CountStartTrue)
			resp.FunnelData[0] = float64(row.CountStartTrue)
			resp.FunnelData[1] = float64(row.CountStartFalse)
			resp.FunnelData[2] = float64(row.CountFResultWithTQuestion)
			resp.FunnelData[3] = float64(row.CountTResult)
		}

		resp.Results[row.ResultsTitle] = row.ResultsPercentage

		questionTitle := fmt.Sprintf("%s (%d)", row.QuestionsTitle, row.QuestionsPage)
		if resp.Questions[questionTitle] == nil {
			resp.Questions[questionTitle] = make(map[string]float64)
		}
		resp.Questions[questionTitle][row.AnswerContent] = row.QuestionsPercentage
	}

	return resp, nil
}

type StatisticResp struct {
	// от from до to
	Registrations int64 // количество зарегестрированных аккаунтов
	Quizes        int64 // количество созданных не удаленных квизов
	Results       int64 // количество ответов с result = true
}

func (r *StatisticsRepository) AllServiceStatistics(ctx context.Context, from, to uint64) (StatisticResp, error) {
	allSvcStats, err := r.queries.AllServiceStatistics(ctx, sqlcgen.AllServiceStatisticsParams{
		ToTimestamp:   float64(from),
		ToTimestamp_2: float64(to),
	})

	if err != nil {
		return StatisticResp{}, err
	}

	resp := StatisticResp{
		Registrations: allSvcStats.Registrations,
		Quizes:        allSvcStats.Quizes,
		Results:       allSvcStats.Results,
	}

	return resp, nil
}