Java工具类实现高效编写报表

目录

• 为什么使用java代码写报表
• 遇到的问题
• 工具类
• CollectionDataStream
• 如何使用
• MyCollectors
• 组合使用的实现
• 优势

本文中的工具类和demo的代码仓库

为什么使用java代码写报表

对于报表数据大部分情况下使用写sql的方式为大屏/报表提供数据来源，但是对于某些复杂情况下仅仅使用sql无法实现，或者实现起来困难的时候，会采取通过代码实现复杂的逻辑最终将结果返回。

遇到的问题

对于相对复杂的报表，经常需要做数据的连接即表与表的join，分组，计算等操作。sql天然支持这些操作，实现起来很轻松。但是当我们在java代码中需要对数据进行连接时，原生支持的就并不那么友好，我们常常会这么实现

现在有两个集合

List contractDetails; // 合同明细集合，合同会重复
List contractInfos; // 合同主要信息，不会有重复合同

对应数据结构

public class ContractDetail {
    /**
     * 合同编号
     */
    private String contractNo;
    /**
     * 总金额
     */
    private BigDecimal moneyTotal;
}
public class ContractInfo {
    /**
     * 合同编号
     */
    private String contractNo;
    /**
     * 状态
     */
    private String status;
}

需求

contractDetails 根据 contractNo关联 contractInfos，过滤出status = '已签订’的数据

再根据 contractDetails 中的contractNo分组，分别求每个 contractNo对应的moneyTotal之和

最终输出的应该为一个map

Map result;

通常我们会这么实现

//  setp 1 过滤出 已签订状态的合同编码
Set stopContract = contractInfos.stream()
                .filter(it -> "已签订".equals(it.getStatus()))
                .map(ContractInfo::getContractNo).collect(Collectors.toSet());
//step2 根据 step1的合同编码集合过滤出状态正确的contractDetail
  contractDetails = contractDetails.stream()
                .filter(it -> stopContract.contains(it.getContractNo()))
                .collect(Collectors.toList());
//step3 根据contractNo分别累加对应的moneyTotal
 Map result = new HashMap<>();
 contractDetails.stream().forEach(it -> {
            BigDecimal moneyTotal = Optional.ofNullable(result.get(it.getContractNo()))
                    .orElse(BigDecimal.ZERO);
            moneyTotal = moneyTotal.add(it.getMoneyTotal() != null ? it.getMoneyTotal() : BigDecimal.ZERO);
            result.put(it.getContractNo(), moneyTotal);
        });

显然这个实现时比较复杂的，因为使用sql的话无非就是 join 连接之后加上group by分组。求和。就可以轻易解决这个问题。那么看看后面这个工具类，再思考有没有更简单的办法实现。

工具类

CollectionDataStream

集合数据流CollectionDataStream的功能是通过接口对集合之间做关联，实现了类似sql join和left join两个操作

并且实现和java中的Stream相互转换的功能。

聚合数据结构将集合转换成类似表结构的数据结构，包含表名，数据

public class AggregationData {
    Map aggregationMap;
    private AggregationData(){
        aggregationMap = new HashMap<>();
    }
    //key 为别名，value为对应对象
    public AggregationData(String tableName, Object data) {
        aggregationMap = new HashMap<>();
        aggregationMap.put(tableName, BeanUtil.beanToMap(data));
    }
    public Map getRowAllData() {
        return aggregationMap;
    }
    public Map getTableData(String tableName) {
        if (!aggregationMap.containsKey(tableName)) {
            throw new DataStreamException(tableName + ".not.exists");
        }
        return aggregationMap.get(tableName);
    }
    public void setTableData(String tableName, Object data) {
        if(aggregationMap.containsKey(tableName)){
            throw new DataStreamException(tableName+".has.been.exists!");
        }
        aggregationMap.put(tableName, BeanUtil.beanToMap(data));
    }
    private void setTableData(String tableName, Map data) {
        Map tableData =
                Optional.ofNullable(aggregationMap.get(tableName)).orElse(new HashMap());
        tableData.putAll(data);
        aggregationMap.put(tableName, tableData);
    }
    public AggregationData copyAggregationData() {
        AggregationData aggregationData = new AggregationData();
        for (String tableName : this.getRowAllData().keySet()) {
            aggregationData.setTableData(tableName, this.getRowAllData().get(tableName));
        }
        return aggregationData;
    }
}

AggregationData代表一行数据，aggregationMap的key为表名，value为对应的数据

来详细看看这个接口

import java.util.Collection;
import java.util.Map;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Stream;
public interface CollectionDataStream {
    /**
     *将集合转化为数据流，并给一个别名
     * @param tableName
     * @param collection
     * @return
     */
    static CollectionDataStream of(String tableName, Collection collection) {
        return new CollectionDataStreamImpl(tableName, collection);
    }
    /**
     *将 Stream转化为数据流，并给一个别名
     * @param tableName
     * @param collection
     * @return
     */
    static CollectionDataStream of(String tableName, Stream collection) {
        return new CollectionDataStreamImpl(tableName, collection);
    }
    /**
     * 内连接，可自定义连接条件，使用双循环
     *
     * @param tableName
     * @param collection
     * @param predict
     * @param 
     * @return
     */
     CollectionDataStream join(String tableName, Collection collection, JoinPredicate predict);
    /**
     * 等值内连接，使用map优化
     *
     * @param collection
     * @param tableName
     * @param aggregationMapper
     * @param dataValueMapper
     * @param 
     * @param 
     * @return
     */
    //等值条件推荐用法
     CollectionDataStream joinUseHashOnEqualCondition(String tableName, Collection collection, Function aggregationMapper, Function dataValueMapper);
    /**
     * 左连接，可自定义连接条件，使用双循环
     *
     * @param tableName
     * @param collection
     * @param predict
     * @param 
     * @return
     */
     CollectionDataStream leftJoin(String tableName, Collection collection, JoinPredicate predict);
    /**
     * 等值左连接，使用map优化
     *
     * @param collection
     * @param tableName
     * @param aggregationMapper
     * @param dataValueMapper
     * @param 
     * @param 
     * @return
     */
     CollectionDataStream leftJoinUseHashOnEqualCondition( String tableName, Collection collection,Function aggregationMapper, Function dataValueMapper);
    Stream toStream();
    Stream

注意joinUseHashOnEqualCondition和join两个方法的区别。

如果集合之间的连接时某个字段等值连接，那么使用joinUseHashOnEqualCondition，其内部使用的是map分组之后进行连接。而直接使用join的话连接条件可自定义，但是是通过双重循环进行条件判断，效率较低。因此等值情况下，使用joinUseHashOnEqualCondition效率更高。

如何使用

还是已上面的需求为例

先进行两个集合之间的连接

 CollectionDataStream.of("t1", contractDetails) .joinUseHashOnEqualCondition(
                        contractInfos.stream().filter(it -> "已签订".equals(it.getStatus())).collect(Collectors.toList()),
                        "t2",
                        agg -> agg.getTableData("t1").get("contractNo"),
                        ContractInfo::getContractNo
                );

代码解析

CollectionDataStream.of("t1", contractDetails)

是将集合contractDetails转换为表名为t1的数据流，

 .joinUseHashOnEqualCondition(
                        contractInfos.stream().filter(
                          "t2",
                            it -> "已签订".equals(it.getStatus())).collect(Collectors.toList()),
                        agg -> agg.getTableData("t1").get("contractNo"),
                        ContractInfo::getContractNo
                );

内连接contractInfos，同时给contractInfos起别名t2，连接条件是等值连接 t1的contractNo和contractInfos的contractNol连接之后得到新的聚合数据流

当然也可以使用自定义的连接实现

CollectionDataStream.of("t1", contractDetails)
                .join("t2",
                        contractInfos.stream().filter(it -> "已签订".equals(it.getStatus())).collect(Collectors.toList()),
                        (agg, data) -> agg.getTableData("t1").get("contractNo").equals(data.getContractNo())
                )

这里通过内连接，那么也起到了一个过滤的作用。连接完成之后我们还要分组进行计算，那么就需要用到下一个工具类

MyCollectors

是对stram中原生Collectors的一个扩展，实现了更多做报表常用分组的一些操作，

MyCollectorspackage collector;
import utils.NumberUtil;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Comparator;
import java.util.Map;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collector;
import java.util.stream.Collectors;
public class MyCollectors {
    /**
     * 返回一个Collector用于对集合进行分组并且，对于组内有多个元素，只返回最后一个，其他的忽略
     * 适用于明确分组key唯一的情况，value可为空
     * 谨慎使用，如果分组有多条，会丢失数据！！！
     * @param keyMapper
     * @param 
     * @param 
     * @param 
     * @param 
     * @return
     */
    public static >
    Collector> groupingByLast(Function keyMapper,
                                               Function valueMapper) {
        return Collectors.groupingBy(keyMapper, Collectors.reducing(null, valueMapper, (o1, o2) -> o2));
    }
    /**
     * 传入一个keyMaper和一个比较器
     * 根据key分组，组内使用比较器进行比较，最终得到一个最大结果
     * @param keyMapper
     * @param comparator
     * @param 
     * @param 
     * @param 
     * @param 
     * @return
     */
    public static >
    Collector> groupingByMaxComparator(Function keyMapper,
                                                      Comparator comparator) {
        return Collectors.groupingBy(keyMapper, Collectors.collectingAndThen(Collectors.maxBy(comparator), it -> it.orElse(null)));
    }
    /**
     * 传入一个keyMaper和一个比较器
     * 根据key分组，组内使用比较器进行比较，最终得到一个最小结果
     * @param keyMapper
     * @param comparator
     * @param 
     * @param 
     * @param 
     * @param 
     * @return
     */
    public static >
    Collector> groupingByMinComparator(Function keyMapper,
                                                       Comparator comparator) {
        return Collectors.groupingBy(keyMapper, Collectors.collectingAndThen(Collectors.maxBy(comparator), it -> it.orElse(null)));
    }
    /**
     * 分组后组内按照指定字段求和
     * @param keyMapper
     * @param 
     * @param 
     * @return
     */
    public static 
    Collector> groupingAndSum(Function keyMapper,
                                                       Function valueMapper) {
        return Collectors.groupingBy(keyMapper, Collectors.reducing(BigDecimal.ZERO, valueMapper, NumberUtil::addNumbers));
    }
    /**
     * 根据对象某个字段进行求和
     * @param mapper
     * @param 
     * @return
     */
    public static 
    Collector sumByField(Function mapper) {
        return Collectors.reducing(BigDecimal.ZERO, mapper, NumberUtil::addNumbers);
    }
    /**
     * 求和
     */
    public static Collector sum() {
        return Collectors.reducing(BigDecimal.ZERO, NumberUtil::addNumbers);
    }
}

组合使用的实现

 Map result = CollectionDataStream.of("t1", contractDetails)
                .joinUseHashOnEqualCondition(
                        contractInfos.stream().filter(it -> "60".equals(it.getStatus())).collect(Collectors.toList()),
                        "t2",
                        agg -> agg.getTableData("t1").get("contractNo"),
                        ContractInfo::getContractNo
                ).toStream("s1", ContractDetail.class)//将数据流转换为 java原生Stream
                .collect(MyCollectors.groupingAndSum(ContractDetail::getContractNo, ContractDetail::getMoneyTotal));

这样的实现显然更加简单，也减少了出错的的概率，减少了代码量，提升了效率。

优势

• 实现了集合之间的连接操作，并且是流式操作，可以一口气不断连接多个集合。
• 实现了与Stream之间的相互转换。利用stream的功能可以实现各种复杂操作，例如过滤，转换，分组等。
• 效率上有一定的保证，对于等值连接采用了Map优化，并且在内连接时，考虑使用后小表连大表进行优化，在一些情况下减少循环次数，在bean转换为行聚合数据时使用cglib下的BeanMap减少内存的占用和性能的消耗

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