【Java-Stream篇(groupingBy&collectingAndThen)】

使用场景：Springboot项目中，作为java后端程序员经常需要对数据进行封装处理，比如常见的分组，去重，合并等。Java8的新特性Stream流处理方式可以提高我们对数据处理的效率。推荐可以多尝试新特性的写法，能一定程度提高代码的可读性与性能

数据处理转换

将 List> list  转换成  Map> res 如下：

Map> res = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(f->f.get("key"),Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(),m->{
    List value = new ArrayList<>();
    for(Map map : m){
        value.add(map.get("value"));
    }
    return value;
})));

数据样例：

list:[

{"key":"name","value":"zhangsan"},

{"key":"name","value":"lisi"},

{"key":"age","value":"20"},

{"key":"age","value":"22"}

] 

按list元素map的key值进行分组Collectors.groupingBy()，并通过Collectors.collectingAndThen()处理合并同组内的vlaue值，转换如下：

res:{

"name":["zhangsan",lisi],

"age":["20","22"]

}

最后总结一下，如果在dao.xml数据映射文件中sql语句能直接处理转换得到最终的数据样式，则尽量避免在java层面通过代码再去处理，sql处理数据会效率高些，java层面代码再进行数据的处理则会影响接口效率性能