Activiti开发案例之工作流任务数据统计

小柒2012

发布于 2019-12-05 18:25:01

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发布于 2019-12-05 18:25:01

文章被收录于专栏：IT笔记

前言

工作流可以提高企业运营效率、改善企业资源利用、提高企业运作的灵活性和适应性、提高工作效率、集中精力处理核心业务、跟踪业务处理过程、量化考核业务处理的效率、减少浪费、增加利润、充分发挥现有计算机网络资源的作用。实施工作流将达到缩短企业运营周期、改善企业内(外)部流程、优化并合理利用资源、减少人为差错和延误,提高劳动生产率等目的。

以上，量化考核业务处理的效率是重点，用红笔圈起来，要考！要考！要考！重要的事情说三遍！

数据统计

流程

发起流程数量：

-- API查询
histiryService.createHistoricProcessInstanceQuery().count();
-- 纯SQL查询
select count(*) from ACT_HI_PROCINST;
-- 根据发起人查询
histiryService.createHistoricProcessInstanceQuery().startedBy(userId).count();
-- 纯SQL查询
select count(*) from ACT_HI_PROCINST where START_USER_ID_=?;

根据发起人分组查询数量：

select START_USER_ID_,count(*) from ACT_HI_PROCINST group by START_USER_ID_;

已完成的流程数量:

-- API查询总数
histiryService.createHistoricProcessInstanceQuery().finished().count();
-- API查询
histiryService.createHistoricProcessInstanceQuery().startedBy(userId).finished().count();
-- 纯SQL查询
select count(*) from ACT_HI_PROCINST where END_TIME_ is not null
select count(*) from ACT_HI_PROCINST where START_USER_ID_ =? and  END_TIME_ is not null

任务

查询当前待办任务：

select count(*) from ACT_RU_TASK;

查询个人待办任务

-- 果使用API需要自行映射用户角色关系

taskService.createTaskQuery().taskCandidateOrAssigned(userId).count();

-- 使用纯SQL查询，第一个个问号传入用户ID、第三个传入角色代码
SELECT COUNT(*)
FROM ACT_RU_TASK RES
    LEFT JOIN ACT_RU_IDENTITYLINK I ON I.TASK_ID_ = RES.ID_
    LEFT JOIN ACT_HI_VARINST va ON RES.PROC_INST_ID_ = va.PROC_INST_ID_
WHERE SUSPENSION_STATE_ = '1'
    AND RES.ASSIGNEE_ = ?
    OR (RES.ASSIGNEE_ IS NULL
        AND (I.USER_ID_ = ?
            OR I.GROUP_ID_ IN (?)))

查询已办理任务数量:

select count(*) from ACT_HI_TASKINST where END_TIME_ is not NULL

查询个人已办理任务数量:

select count(*) from ACT_HI_TASKINST where ASSIGNEE_=? and END_TIME_ is not NULL

查询超期任务(超过一天的 1440 分钟)：

SELECT COUNT(*)
FROM ACT_HI_TASKINST
WHERE END_TIME_ IS NULL
    AND datediff(mi, START_TIME_, getdate()) >= 1440

按人/月统计已办理任务(SQLSERVER数据库)：

SELECT datepart(month, t.END_TIME_) AS month, COUNT(*) AS sum
FROM ACT_HI_TASKINST t
WHERE datepart(year, t.END_TIME_) = ?
    AND ASSIGNEE_ = ?
    AND t.DURATION_ IS NOT NULL
GROUP BY datepart(month, t.END_TIME_)

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。

原始发表：2019-10-09，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

工作流