昨天在前端把運動紀錄的體驗做了優化，包含日曆、快速自訂動作、重量輸入的計算機。今天要把這些功能「落地」到後端，才能真正把資料存起來，未來還能做分析。

為什麼要先設計資料結構？

對健身紀錄來說，資料不只是「今天做了幾下 bench press」，而是要能支援未來的各種分析：

• 單次訓練細節（set × reps × weight）
• 長期進步曲線（1RM、總量、訓練頻率）
• 類別分析（重量訓練、有氧、伸展）

所以資料結構必須 既能記錄細節，又能彈性擴充。

MongoDB Schema 設計

我這邊用 Mongoose 來舉例：

// workout-log.schema.ts
import { Prop, Schema, SchemaFactory } from '@nestjs/mongoose';
import { Document, Types } from 'mongoose';

@Schema({ timestamps: true })
export class WorkoutLog extends Document {
  @Prop({ type: Types.ObjectId, ref: 'User', required: true })
  userId: Types.ObjectId;

  @Prop({ type: String, required: true })
  exerciseName: string; // e.g. Bench Press, Squat

  @Prop({ type: String, enum: ['strength', 'cardio', 'stretch'], required: true })
  category: string;

  @Prop([
    {
      set: { type: Number, required: true },
      reps: { type: Number, required: true },
      weight: { type: Number }, // 可選，跑步就不需要
      note: { type: String },
    },
  ])
  sets: {
    set: number;
    reps: number;
    weight?: number;
    note?: string;
  }[];

  @Prop({ type: Date, required: true })
  date: Date;
}

export const WorkoutLogSchema = SchemaFactory.createForClass(WorkoutLog);

👉 這樣的設計，一筆紀錄可以包含多組 set/reps，非常貼近實際健身的紀錄方式。

API 設計

1. 建立運動紀錄

POST /workouts
Content-Type: application/json

{
  "exerciseName": "Bench Press",
  "category": "strength",
  "sets": [
    { "set": 1, "reps": 10, "weight": 60 },
    { "set": 2, "reps": 8, "weight": 65 }
  ],
  "date": "2025-09-28"
}

2. 取得某天紀錄

GET /workouts?date=2025-09-28

3. 取得某位使用者的歷史紀錄

GET /workouts/user/:userId

4. 更新某筆紀錄

PATCH /workouts/:id

5. 刪除紀錄

DELETE /workouts/:id

資料流程圖

flowchart LR
    A[使用者輸入紀錄] --> B[前端 UI]
    B --> C[呼叫 API /workouts]
    C --> D[後端 Controller]
    D --> E[Service 處理邏輯]
    E --> F[(MongoDB)]
    F --> E
    E --> D
    D --> C
    C --> B
    B --> A

延伸思考

• 計算 1RM
  可以在後端加一個 util function，根據不同公式（Epley、Brzycki）自動推算。
• 分析報表
  例如：某段時間內總重量、訓練頻率，甚至能用來提醒「你已經 7 天沒練胸了」。
• 社交或遊戲化
  未來可以加「排行榜」、「挑戰任務」，用這些紀錄直接做出有趣的功能。

心得

前端的 UI 只是「輸入器」，真正有價值的是背後的資料。
今天的 Schema + API 設計就是這個系統的基礎，未來無論要做 AI 分析、進度追蹤或排行榜，都是靠這些紀錄才能實現。