Bの順によってグループから、B、合計（）、平均（）、MAX（）を選択し、単一のテーブルを達成するために、SQL jdk8ストリーム、B限界MはNとプロパティをオフセット

SQLデータベースの処理を使用して、この時間は（余りにネットワーク遅延）は必ずしも妥当しない場合に、時々単に単一のサブクエリの結果が、複数のデータソースをマージするので、シーンを測定するための理由が生じます。

試験データ100,000株は、結果が1000ライン

次のように遅延限度20は、オフセット0：

パッケージcom.hundsun.ta.base.service。

輸入com.hundsun.ta.utils.JsonUtils。
輸入lombok.AllArgsConstructor。
輸入lombok.NoArgsConstructor。

インポートのjava.math.BigDecimal;
輸入 java.utilの。* ;
輸入java.util.stream.Collectors。

インポート 静的 java.util.stream.Collectorsを*。; 

/ ** 
 * @authorのzjhua 
 * @description 
 * @date 2019年10月3日15：35 
 * / 
パブリック クラスJavaStreamCommonSQLTest {
     公共 静的 ボイドメイン（文字列[]引数）{
        一覧<人>人物= 新しい ArrayListを<> （）;
        以下のために（int型 I = 100000; I> 0; i-- ）{ 
            persons.add（新しい人物（ "人" +（I + 1）％1000と、I 100％、私は1000％、新規のBigDecimal（I）、I ））; 
        } 
        のSystem.out.println（のSystem.currentTimeMillis（））。
        地図 <文字列、地図<Integer型、データ>>結果= 。persons.stream（）を収集（
                groupingBy（人::のgetName、Collectors.groupingBy（人:: getAge、
                        collectingAndThen（summarizingDouble（人:: getQuantity）、
                                DSS - > 新しいデータ（（長い）dss.getAverage（）、（長い）dss.getSum（））））））。
        一覧 <ResultGroup>リスト= 新しい ArrayListを<> （）; 
        result.forEach（（K、V） - > { 
            v.forEach（（IK、IV） - > { 
                ResultGroup電子 = 新しいResultGroup（K、IK、iv.average、iv.sum）; 
                list.add（E）; 
            }）; 
        }）; 
        list.sort（Comparator.comparing（ResultGroup :: getSum）.thenComparing（ResultGroup :: getAverage））; 
        list.subList（ 0,20 ）。
        System.out.println（のSystem.currentTimeMillis（））。
        System.out.println（JsonUtils.toJson（リスト））; 
    } 
} 

@ lombok.Data @ NoArgsConstructor @ AllArgsConstructor 
クラス人{ 
    文字列名。
    int型のグループ。
    int型の年齢; 
    BigDecimalのバランス。
    重量; 
} 

@ lombok.Data @ NoArgsConstructor @ AllArgsConstructor 
@Deprecated 
クラスResultGroup { 
    文字列名。
    int型のグループ。
    長期平均;
    長い合計; 
} 
クラスデータ{
     長い平均。
    長い合計; 

    公共データ（長い平均、長い合計）{
         この .average = 平均。
        この .SUM = 合計。
    } 

}

開始：1570093479002
終了：1570093479235 --200多くのミリ秒

 

試験データの100,000行、結果のライン90000

次のように遅延制限20は、10000をオフセット：

パッケージcom.hundsun.ta.base.service。

輸入com.hundsun.ta.utils.JsonUtils。
輸入lombok.AllArgsConstructor。
輸入lombok.NoArgsConstructor。

インポートのjava.math.BigDecimal;
輸入 java.utilの。* ;
輸入java.util.stream.Collectors。

インポート 静的 java.util.stream.Collectorsを*。; 

/ ** 
 * @authorのzjhua 
 * @description 
 * @date 2019年10月3日15：35 
 * / 
パブリック クラスJavaStreamCommonSQLTest {
     公共 静的 ボイドメイン（文字列[]引数）{
        一覧<人>人物= 新しい ArrayListを<> （）;
        以下のための（int型 ; I> 0 i-- I = 100000 {）
            persons.add（新しい？私は、私％1000：人（ "人物" +（I + 1）％1000年、私は> 90000私は％10000 新しいですBigDecimalを（I）、I））; 
        } 
        のSystem.out.println（のSystem.currentTimeMillis（））。
        地図 <文字列、地図<Integer型、データ>>結果= 。persons.stream（）を収集（
                groupingBy（人::のgetName、Collectors.groupingBy（人::のgetGroup、
                        collectingAndThen（summarizingDouble（人:: getQuantity）、
                                DSS - >新しいデータ（（ロング）dss.getAverage（）、（長い）dss.getSum（））））））; 
        一覧 <ResultGroup>リスト= 新しい ArrayListを<> （）; 
        result.forEach（（K、V） - > { 
            v.forEach（（IK、IV） - > { 
                ResultGroup電子 = 新しいResultGroup（K、IK、iv.average、iv.sum）; 
                list.add（E）; 
            }）; 
        }）; 
        list.sort（Comparator.comparing（ResultGroup :: getSum）.thenComparing（ResultGroup :: getAverage））; 
        System.out.println（はlist.size（））。
        list.subList（ 10000,10020 ）。
        System.out.println（のSystem.currentTimeMillis（））。
        System.out.println（JsonUtils.toJson（リスト））; 
    } 
} 

@ lombok.Data @ NoArgsConstructor @ AllArgsConstructor 
クラス人{ 
    文字列名。
    int型のグループ。
    int型の年齢; 
    BigDecimalのバランス。
    重量; 
} 

@ lombok.Data @ NoArgsConstructor @ AllArgsConstructor 
@Deprecated 
クラスResultGroup { 
    文字列名。
    int型のグループ。
    長期平均;
    長い合計; 
} 
クラスデータ{
     長い平均。
    長い合計; 

    パブリックデータ（長い平均、長い合計）{
         この .average = 平均。
        この .SUM = 合計。
    } 

}

開始：1570093823404

終了：1570093823758 --350多くのミリ秒

全体的に、今までの、Javaストリームは、直接統計によるマルチレベルマップの必要性（だけではなく、複雑な、低パフォーマンス）、およびグループをサポートしていない複数のフィールドで、このような典型的なグループとしてSQL低コストを、置き換えることはできません私はまた、別のクラスになる必要があります。開発コストが高すぎます。

参考ます。https：//stackoverflow.com/questions/32071726/java-8-stream-groupingby-with-multiple-collectors