Java stream流 排序 分组 过滤用法

Java stream流 排序 分组 过滤用法

Java常用的排序，分组，过滤

1.排序

sql语句如果有order by查询变慢，除了在order by列后加索引、修改表空间等等等诸多方法外，还可以在sql中不用order by 查询之后在代码中用sort()排个序。对于sql优化order by，这也是一个不错的选择。

// 按照订单创建时间，从小到大排序。 从大到小则 去掉 reversed()
public static List<OrderInfo> sortedList(List<OrderInfo> list) {
      return list.stream()            		
      		.sorted(Comparator.comparing(OrderInfo::getCreateDate).reversed())
            .collect(Collectors.toList());
}

2.分组

分组在sql 语句中比较常见，然而在java代码中也可进行分组，对于不会写分组SQL语句，或者分组条件没有加索引的SQL，是比较好用的。

/** 根据数据库中现有的索引查询出符合条件的订单，但是订单中的产品没有加索引，
 *就可以通过Java 分组来操作，返回的结果MapMap>中
 *key对应的即是proNo，而value就是对应的订单集合。
 **/
public static Map<String, List<OrderInfo>> groupByOrderInfo(List<OrderInfo> list){
     return  list.stream().collect(Collectors.groupingBy(OrderInfo::getProdNo));
}

还有更加复杂的分组写法，比如对客户的年龄进行分组

/**
 * 对所有用户年龄段进行计数
 * HashMap key对应的年龄段的名称，value代表 年龄段对应的人数
 * @param list
 * @return
 */
  public static HashMap<String, Long> groupAgeParts(List<CustInfo> custList) {
        return custList
           .stream()
           .collect(Collectors.groupingBy(e -> {
               int age=e.getAge();
               try {                  
                   if (age > 0 && age <= 17) {
                       return "ageLess17";
                   } else if (age > 17 && age <= 30) {
                       return "ageLess30";
                   } else if (age > 30 && age <= 50) {
                       return "ageLess50";
                   } else if (age > 50 && age <= 80) {
                       return "ageLess80";
                   } else {
                       return "ageMore80";
                   }
               } catch (Exception e) {
                   e.printStackTrace();
               }
               return "";
           }, HashMap::new, Collectors.counting()));
    }

3.过滤

过滤也是相当简单了，直接上菜，☺

/**
 * 筛选过滤出所有已付款（orderStatus=1）的订单
 * @param list
 * @return
 */
 public static List<OrderInfo> getAllHasPayOrder(List<OrderInfo> list){
     return list.stream().filter(e ->e.getOrderStatus()==1).collect(Collectors.toList());
 }