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ADR-0001: 教练业绩统计功能设计
日期: 2026-07-22（初版）/ 2026-07-26（修订） 状态: 已决定 决策者: 通过 grill-with-docs 追问明确
背景
需要在后台管理系统中为体育馆新增"教练业绩统计"功能。现有系统已有 gym-dataCount 模块提供全局统计（含教练违规统计 CoachStatistics），但缺少按教练维度的业绩数据（授课量、出勤率、满员率等正向指标）。
决策
1. 架构：扩展现有 gym-dataCount 模块
选择: 在 gym-dataCount 模块中新增 CoachPerformance 相关的 Handler + Service + DAO，而非新建独立模块。
理由:
gym-dataCount模块已有成熟的统计架构（DatabaseClient + Reactive + 时间范围推导）- 现有
DataStatisticsDao已有教练相关的 SQL 聚合查询，可直接复用 - 避免模块膨胀，将"统计"职责收敛在一个模块中
manage-app已依赖gym-dataCount，路由注册零成本
替代方案被拒绝: 新建 gym-coach-performance 独立模块。理由：功能规模不足以支撑独立模块，且会引入额外的模块间依赖管理成本。
2. 数据源：完全基于团课预约数据
选择: 业绩统计的"出席人次"和"出勤率"完全基于 group_course_booking 表，而非 sign_in_record 签到表。
理由:
sign_in_record表中没有coach_id字段，签到只关联会员（member_id），不关联教练- 学员→教练的唯一数据路径是：member → group_course_booking → group_course → coach_id
- 改造签到表会增加数据库变更成本，且签到不等于上课（签到可能发生在任何时间）
风险: 如果未来签到记录需要关联教练（例如一对一的私教签到），需要重新评估此决策。
3. 授课量定义：仅计入已完成课程
选择: 只统计 status IN (2, 6) 的课程（已结束 + 自动结束）。
拒绝的定义:
- 所有非取消课程：会包含教练缺席(status=5)的课程，不应算作业绩
- 所有排课：会包含已取消的课程，不能反映真实工作量
4. 时间基准：以课程结束时间为准
选择: 所有时间范围过滤均使用 group_course.end_time，而非 start_time。
理由: 课程可能跨统计周期边界（如月末 23:00 开课、次月 01:00 结束）。以开始时间为准会导致跨月课程被错误归因到上月。以结束时间为准更符合"这个月完成了哪些课程"的直观理解。
变更历史（2026-07-26）: 从 start_time 改为 end_time。
5. 出席人次口径：参与型状态
选择: 出席人次统计 booking.status IN ('2', '4', '5')，即已出席(2) + 教练缺席(4) + 迟到(5)。
拒绝的定义: 仅统计 status='2'（已出席）。理由：教练缺席和迟到同样意味着学员到达了现场（或至少尝试了参与），应计入出席人次；实际缺席责任在教练而非学员。
变更历史（2026-07-26）: 从仅 status='2' 扩展为 IN ('2','4','5')。
6. 出勤率分母：仅已预约
选择: 出勤率分母仅统计 booking.status = '0'（已预约），而非 status != '1'（所有非取消）。
理由:
- status='3'（学员缺席）不应出现在分母中——学员预约后无故缺席，既不应计入分子也不应计入分母，因为这既非教练的功劳也非教练的责任
- 出勤率语义变为"在已预约的学员中，实际参与的比例"
- 排除了预约后取消(status='1')和学员缺席(status='3')的噪声
变更历史（2026-07-26）: 从 status != '1' 改为 status = '0'。
7. 满员率：按出席人数计算 + 防御除零
选择: 满员率 = 各已完成课程（出席人数 / max_members）的平均值，其中出席人数按 status IN ('2','4','5') 统计。max_members = 0 的课程被跳过不参与计算。
拒绝的定义: 按预约人数（current_members）计算。理由：预约了但没来的学员不能算"满员"，出席人数更真实地反映了课程实际到场情况。
变更历史（2026-07-26）: 满员率明细的出席人数口径从 status='2' 扩展为 IN ('2','4','5')，与出席人次保持一致。
8. 综合评分
最终选择（2026-07-26 修订）:
| 指标 | 权重 | 归一化方式 |
|---|---|---|
| 授课量 | 35% | 百分位排名（授课量排序，小于当前教练的教练数 / (总教练数-1) * 100） |
| 出勤率 | 25% | 原始百分比（0-100） |
| 满员率 | 25% | 原始百分比（0-100） |
| 违规扣分 | 15% | 线性扣分：max(0, 100 - 违规次数 * 20) |
综合评分 = 授课量归一化分 * 0.35 + 出勤率 * 0.25 + 满员率 * 0.25 + 违规分 * 0.15
公式变更历史:
- 初版（2026-07-22）:
授课量归一化(最大值归一化) * 0.4 + 出勤率 * 0.3 + 满员率 * 0.3，违规仅展示不参与评分 - 修订（2026-07-26）: 授课量归一化改为百分位排名，违规纳入评分，权重重新分配
拒绝的替代方案: 详见设计文档 docs/coach-performance-design.md。
9. 不包含学员留存率
选择: 首版不计算学员留存率。
理由: 现有系统缺少"学员持续上课"的显式数据模型。要实现留存率需要定义"留存"的判定规则（如：连续两个月以上预约同一教练的课程），这会引入新的领域概念，增加首版复杂度。
10. 不引入 Redis 缓存
选择: 教练业绩统计数据不进行 Redis 缓存，每次请求实时计算。
理由: 业绩数据需要准实时性，缓存可能导致教练查看时数据滞后；且当前教练数量级下，6 条聚合查询的响应时间可接受。
11. getCoachPerformanceById 复用全量查询
选择: 查询单个教练业绩时，内部调用 getCoachPerformanceList 获取全量后过滤。暂不新增按教练 ID 的单独 DAO 方法。
理由: 当前教练数量有限，全量查询后再过滤的性能损耗可接受，优先保持代码简洁。
风险: 教练数量增长后需要重新评估，届时可新增按 coach_id 直查的 DAO 方法。
影响
后端变更
gym-dataCount模块新增：CoachPerformancedomain、CoachPerformanceHandler、DataStatisticsDao（教练业绩相关方法）manage-app的SystemRouter中新增 3 条路由DataStatisticsServiceImpl新增getCoachPerformanceList、getCoachPerformanceById、calculateFillRate方法
前端变更
StatisticsDashboard.vue新增"教练业绩"Tabstatistics.api.ts新增 API 接口类型- 可选：教练端新增个人业绩页面（通过路由守卫区分角色）
数据库
- 无新增表。完全基于现有表（
group_course、group_course_booking、coach_violation、sys_user）
备选方案记录
方案 A：基于签到表改造（已拒绝）
改造 sign_in_record 添加 coach_id 字段，使签到直接关联教练。
- 优点：数据更准确（签到是真实到店行为）
- 缺点：需要改表、改签到流程、影响面大；签到不等于上团课
方案 B：新建独立模块（已拒绝）
新建 gym-coach-performance 独立 Maven 模块。
- 优点：职责隔离清晰
- 缺点：模块碎片化，增加编译和依赖管理成本
方案 C：授课量最大值归一化（已拒绝，初版方案）
normalizedCourses = courses / maxCourses * 100
- 优点：数学简洁
- 缺点：若有一位教练授课量远超其他，中游教练得分被严重压缩；鼓励"互卷"而非"达标"
方案 D：授课量对数归一化（已拒绝）
normalizedCourses = ln(courses + 1) / ln(maxCourses + 1) * 100
- 优点：自然压制极端值
- 缺点：解释性弱，非技术人员难以理解评分含义
方案 E：授课量固定目标归一化（已拒绝）
normalizedCourses = min(courses / target * 100, 100)，target 可配置
- 优点：变成"达标制"，不受其他教练影响
- 缺点：target 值需要根据实际数据校准，设置不当会全员满分或全员不及格
方案 F：违规阶梯扣分（已拒绝）
0次=100, 1次=70, 2次=40, 3次=10, >=4次=0
- 优点：首次违规惩罚重，有威慑力
- 缺点：阶梯粒度太粗，第 1 次和第 2 次违规之间差距 30 分，过于激进
方案 G：违规归一化扣分（已拒绝）
violationScore = (1 - violations / maxViolations) * 100
- 优点：相对于最差教练扣分
- 缺点：依赖数据集中的最大值，若所有教练都无违规则无意义