1. 理解原始数据与目标结构
在web开发中，我们经常需要将数据库中的关系型数据转换为前端应用或api更易于消费的结构。本场景中，我们面临的问题是：
- 公司列表：一个包含所有注册公司的数组，每项包含 id_empresa 和 empresa (公司名称)。
- 月收入数据：针对每家公司，通过SQL查询获取其特定年份的每月总收入，返回结构为 Array([fecha] => YYYY-MM-DD, [ingresosTotal] => 总收入) 的数组。
原始的月收入数据示例如下：
Array
(
[0] => Array
(
[fecha] => 2021-01-08
[ingresosTotal] => 158181.17
)
[1] => Array
(
[fecha] => 2021-02-05
[ingresosTotal] => 781595.14
)
// ... 更多月份
)我们期望的最终数据结构是一个包含多个公司对象的数组，每个公司对象都将公司名称作为键，并直接将各月份的收入作为键值对（例如，"January": 158181.17），而不是嵌套在一个名为 Fechas 的子数组中。
目标结构示例：
[
{
"empresa": "Empresa Ejemplo 1",
"January": 158181.17,
"February": 781595.14,
// ...
},
{
"empresa": "Empresa Ejemplo 2",
"January": 150000.00,
"February": 800000.00,
// ...
}
]2. 核心数据处理逻辑
实现这一目标的关键在于两层循环：外层循环遍历所有公司，内层循环处理每家公司的月收入数据，并将其扁平化到公司数据对象中。
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2.1 数据库查询与数据重组
首先，我们需要从数据库中获取公司列表和每家公司的月收入数据。在处理过程中，我们将动态构建每个公司的收入数据。
where ("id_rol", $idRolUser);
$db->where ("id_usuario", $idUser);
$empresas = $db->get ("empresas");
$finalData = []; // 存储最终结果的数组
// 2. 遍历每家公司，获取其月收入数据并重组
foreach ($empresas as $company) {
$idEmpresa = $company['id_empresa'];
$empresaName = $company['empresa'];
// 查询当前公司的月收入数据
// 注意：SQL查询中的`empresa`字段可能需要是`id_empresa`以确保唯一性，
// 这里沿用原问题中的`empresa`字段，但建议使用`id_empresa`。
$totalEmpresas = $db->rawQuery('
SELECT fecha, SUM(total) AS ingresosTotal
FROM ingresos
WHERE YEAR(fecha) = "2021"
AND ingresos.id_rol = ?
AND ingresos.id_usuario = ?
AND ingresos.empresa = ?
GROUP BY MONTH(fecha)
', Array ($idRolUser, $idUser, $empresaName)); // 建议使用 $idEmpresa 替换 $empresaName
// 为当前公司初始化一个数据结构
$companyData = [
"empresa" => $empresaName
];
// 遍历月收入数据，将其扁平化到 $companyData 中
foreach ($totalEmpresas as $incomeEntry) {
// 将日期转换为月份名称，例如 "January"
// strftime("%B", ...) 格式化为完整月份名称
$monthName = strftime("%B", strtotime($incomeEntry['fecha']));
// 将月份名称作为键，收入作为值
$companyData[$monthName] = (float)$incomeEntry['ingresosTotal']; // 转换为浮点数以保持数据类型一致性
}
// 将当前公司的重组数据添加到最终结果数组中
$finalData[] = $companyData;
}
// 将最终数据封装在 "data" 键下，如果需要的话
return ['data' => $finalData];
}
// 假设调用函数并输出结果
// $idRol = 1; // 示例值
// $idUser = 123; // 示例值
// $result = MensualIngreso($idRol, $idUser);
// echo json_encode($result, JSON_PRETTY_PRINT | JSON_UNESCAPED_UNICODE);
?>2.2 示例代码解析
上述代码的关键点在于：
- 外层循环 (foreach ($empresas as $company)): 确保我们逐一处理每家公司。
- $companyData = ["empresa" => $empresaName];: 在处理每家公司之前，初始化一个包含公司名称的关联数组。这将是该公司的最终数据结构的基础。
- 内层循环 (foreach ($totalEmpresas as $incomeEntry)): 遍历当前公司的所有月收入记录。
- $monthName = strftime("%B", strtotime($incomeEntry['fecha']));: 这是将 YYYY-MM-DD 格式的日期转换为英文月份名称（如 "January", "February"）的关键步骤。strtotime() 将日期字符串解析为Unix时间戳，strftime("%B", ...) 则将时间戳格式化为完整的月份名称。
- $companyData[$monthName] = (float)$incomeEntry['ingresosTotal'];: 这一行实现了数据的扁平化。它直接将月份名称作为 $companyData 数组的键，并将对应的总收入作为值。(float) 强制转换确保收入数据类型正确。
- $finalData[] = $companyData;: 将处理好的 $companyData 添加到最终结果数组中。
3. 注意事项与最佳实践
- SQL查询参数化: 在 rawQuery 中使用问号 ? 作为占位符，并通过数组传递参数，这是一种防止SQL注入的安全实践。
- 日期格式化: strftime 函数在不同系统或语言环境中可能会有不同的输出。如果需要固定的英文月份名称，请确保PHP环境配置正确，或者考虑使用 date('F', strtotime($incomeEntry['fecha']))，它通常更稳定。
- 数据类型转换: 将 ingresosTotal 显式转换为 (float) 可以确保在后续处理或JSON编码时，数值类型是正确的，而不是字符串。
- SQL查询条件: 在原始问题中，查询条件 ingresos.empresa = ? 使用了公司名称作为筛选条件。在实际数据库设计中，通常会使用 id_empresa（公司ID）作为外键进行关联查询，这能确保数据的一致性和查询效率。建议将查询条件改为 ingresos.id_empresa = ? 并传入 $idEmpresa。
- 错误处理: 在实际应用中，应添加对数据库查询失败、结果为空等情况的错误处理逻辑。
-
性能考量:
- 如果公司数量非常庞大，或者每家公司的月收入数据量巨大，可以考虑优化SQL查询，例如尝试在一个更复杂的SQL查询中直接进行联接和聚合，以减少PHP层面的循环和数据库往返次数。然而，对于本例中的特定目标结构，PHP层面的处理通常是必要的。
- 确保数据库索引在 fecha, id_rol, id_usuario, empresa (或 id_empresa) 等字段上，以加速查询。
- JSON输出: 如果最终数据需要作为API响应，使用 json_encode($result, JSON_PRETTY_PRINT | JSON_UNESCAPED_UNICODE) 可以生成美观且易读的JSON字符串。JSON_PRETTY_PRINT 用于格式化输出，JSON_UNESCAPED_UNICODE 用于确保中文字符正确显示。
4. 总结
通过本教程，我们学习了如何利用PHP处理从MySQL数据库中获取的多维数据，并将其重组为一种更扁平、更易于前端应用消费的结构。关键在于理解目标数据结构，并利用嵌套循环和日期格式化函数，将复杂的数据转换为清晰的键值对形式。这种数据重组能力是构建高效和可维护的Web应用程序的重要技能。正确的数据结构设计和处理不仅能简化前端开发，还能提高整体系统的可读性和可维护性。
