对List＜map＞类型的集合进行分页处理

最新推荐文章于 2024-05-09 15:12:33 发布
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#java

本文介绍了如何使用Java Stream API处理分页参数，演示了如何使用`pageSize`和`pageNum`获取list2中的数据，通过`.skip()`和`.limit()`方法实现高效分页操作。

获取分页参数：pageSize（每页数量）  pageNum （页码）

   List<Map<String, Object>> collect = list2.stream().skip((pageNum - 1) * pageSize)
            .limit(pageSize)
            .collect(Collectors.toList());

list2里面存放着我代码：list2.add(map)  map

LoveJava_xss
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JavaWeb分页（Map）
曾小超的博客
03-17 2441
上次使用bean来做分页，这次使用Map来做分页。 bean如果连表查询的话，分页不好做，要在bean中一直加属性，改来改去的，受不了。 要做分页一定要懂分页语句，这我之前讲过，现在就不重复了，废话不多说，直接上代码。 dao接口： //客户查看自己的账户,分页 public int queryCustomerCount(MyAccount myAccount); public...
List<Map>转化为List工具类
08-17
一般使用springjdbc、hibernate的sql查询，库获取到的数据都是List<Map>结果集，如果我们要转化为JavaBean，则需要做一系列的map.get()，然后obj.set()。 此工程中就是解决List<Map>转化为JavaBean工具类实现
List＜Map＞的分页方式
qq_57147093的博客
05-09 504
这意味着如果resultList的大小小于pageNum 所表示的位置，skip()会跳过所有元素，返回一个空列表。同样，如果pageSize大于resultList的大小，limit()也不会超出实际的元素数量。请注意，这种方法假设map中包含"pageNum "和"pageSize"这两个键，且对应的值都是有效的整数。在实际应用中，你需要进行错误检查，确保这些值是有效的，并处理可能出现的异常情况。：表示起始位置，通常是从1开始的，所以需要减1以得到实际的索引（数组/列表索引从0开始）。
java List＜Map＞ 分页
yangziqi098的博客
12-26 1878
@Transactional @Override public Object getGoodsListByTypeId(String typeId, int page, int limit, String cityCode) { //根据一级分类查询二级分类 List<Map> typeList = todayRecommendDao.getGoodsType(typeId, cityCode); List<Map> res = new ArrayList&.
list＜map＞实现分页，排序
xnian_的博客
07-01 1367
length一页多少条。
Java基础代码截取List集合实现分页方法，非插件
qq_39177224的博客
09-11 1132
本文是借鉴转载文章，个人保存留作笔记，感谢大佬们的分析。 学无止境 import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; /** * User: coder * Date: 2020-09-11 17:22 * PROJECT_NAME: coder * PACKAGE_NAME: coder */ public class ListPageUtli { /** * 循...
实体类存入到数据库 list<map>类型一般换成什么类型
06-17
在将实体类存入数据库的过程中，`List<Map>`虽然可以用于表示多条记录的数据集合，但它的类型安全性较低且可读性较差。为了提高代码的可维护性和清晰度，可以考虑使用以下几种替代方案： 1. **List<T>** 使用泛型...
在Java中，对Map<String, List<Map<String, Object>>>进行分页时，由于List<Map<String, Object>>的数据量可能不一致，需要先统一处理每个List的分页逻辑。以下是具体实现方法
09-25
我们面对的是一个复杂的数据结构：`Map<String, List<Map<String, Object>>>`，需要对这个结构进行分页。用户要求先统一处理每个List的分页逻辑。具体来说，这个Map的每个键对应一个List，每个List内部是多个Map...
json格式的 list<map>
最新发布
09-26
List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>(); // 添加Map到List... String json = JSON.toJSONString(list); ``` - **JSON字符串 → List<Map>**（解决类型擦除问题）： ```java List<Map<String, ...
List<User> list 里面存的是map，这个分页插件怎么处理
04-04
总结来说，分页插件处理List<Map>的方式和处理实体类List是一样的，用户需要检查返回类型是否正确，分页触发逻辑是否正确，以及是否存在复杂的SQL语句导致分页计算错误。如果用户的问题是由于返回类型不匹配导致的，...
请告诉我如何根据List<String> accoutIdList中集合中的accountg_id属性查出account的vo实体集合并封装成Page<BaseAccountVO>类型
09-14
要根据`List<String> accoutIdList`中集合的`account_id`属性查出`account`的vo实体集合并封装成`Page<BaseAccountVO>`类型，通常需要经过以下步骤： 1. 通过`account_id`集合在数据库中查询对应的`account`实体。 ...
Java实现List的分页
weixin_46612437的博客
01-25 905
Java实现List的分页 最近在项目中遇到一个问题，需要两个sql查询查询出两个list的集合，然后插入到一个list中，这时候会发现通过pagehelper分页只对最近的那个list有效，不能够实现分页的需求，所以我想到了通过list分页来完成这个需求。 public class PageInfoUtils { public PageInfo list2PageInfo(List arrayList, Integer pageNum, Integer pageSize) { //实现list分页 P
List<Map<String,Object>> 不写limit在 Controller里面分页
w983798109的博客
10-16 1192
@GetMapping("/show/warn1") @ResponseBody public PagingMz selectNewWarnEvery1(@RequestParam Integer page, @RequestParam Integer rows) { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yy
jeesite框架学习——对查询结果为Map的集合进行分页显示
xjx945的博客
10-26 4363
工作中用到jeesite框架，对该框架可以说是零掌握，项目组做一个分页显示的功能，因为显示的数据只是表中的某一个字段，所以在使用jeesite封装好的分页功能时对其进行了二次开发（jeesite源码还没研究过，也不知道我这算不算是二次开发），记录下来主要是以后自己如果用到的话可以便于查找，有相似需求的同行也可以看看，欢迎大佬批评指正。 以下为Controller中的代码 Map<Stri...
List集合快速排序及分页
王绍桦
11-20 1919
1.List&lt;Map&lt;String,Object&gt;&gt;集合排序 /** * List&lt;Map&lt;String,Object&gt;&gt;集合排序 */ public List&lt;Map&lt;String, Object&gt;&gt; sortList(List&lt;Map&lt;String, Object&gt;&gt;
对List集合进行分页处理
qq_44952713的博客
09-10 2193
mybatis自带分页工具类只能处理单表，如果自己在mapper.xml里写sql查询出来的语句需要分页处理可以使用PageHelper来做分页处理，但是需要添加依赖。以下是自己写的方法： public static Map<String, Object> page(List<Map<String,Object>> dataList, int pageSize, int currentPage) { Map<String,Object> map
分页查询和分页缓存查询，List<Map<String, Object>>遍历和Map遍历
weixin_30763397的博客
10-04 908
分页查询 String sql = "返回所有符合条件记录的待分页SQL语句"; int start = (page - 1) * limit + 1; int end = page * limit; sql = "select * from (select fulltable.*, ROWNUM RN from (" + sql + ") fulltable where ROW...
map分页获取数据
Right.W
10-31 1400
【代码】map分页获取数据。
问题解决:对已有的List集合数据进行分页
kay'blog
08-31 2467
场景: 数据已经从DB中查出来并封装到了List集合中,之后需要对查出来的数据进行分页. 先有的数据后执行分页 public Object countListByLevelAndType(Integer level, String type, Integer pageNum, Integer pageSize) { if (level == null ||StrUtil.isEmpty(type)) { return new DataResult(ExecStatus.ERROR.
如何用Java对redis如何插入list<Map>类型的数据
04-24
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何用Java将List<Map>类型的数据插入到Redis中。用户之前的问题是关于构建Redis的层级结构，现在他们可能是在实际项目中遇到了具体的数据存储需求，特别是处理复杂数据结构的情况。 首先，我需要回顾用户提供的引用内容。引用1提到了使用Redis List进行分页查询，引用2讨论了多线程插入数据，引用3和4是关于Jedis的配置和依赖，引用5是关于批量插入。不过用户现在的问题是关于存储List<Map>，这可能涉及到不同的数据结构选择，比如Hash、List或者String（存储序列化的JSON）。 用户的上一次回答中提到了使用哈希嵌套和键名层级结构，这可能暗示用户希望保持数据的结构化。因此，我需要考虑如何在Redis中有效地存储List<Map>，同时保持可查询性和效率。 接下来，我需要确定几种可能的实现方法： 1. **使用Hash存储每个Map**：将每个Map作为Hash存储，然后用一个List来保存这些Hash的键。这样可以方便地单独访问每个Map，也支持分页查询。例如，每个用户的属性存储为Hash，用户列表存储为List的键。 2. **序列化为JSON字符串存储**：将整个List<Map>序列化为JSON字符串，存储为一个String类型的键。这种方法简单，但不利于单独修改其中的某个Map，需要反序列化整个列表。 3. **使用Redis的Pipeline批量插入**：如果数据量很大，使用Pipeline可以提高插入效率，特别是结合多线程（如引用2提到的）。 然后，我需要考虑用户可能的实际需求。如果他们需要频繁地访问或修改单个Map元素，Hash方法更合适。如果只是整体存储和读取，JSON序列化可能更简单。同时，引用3和4中的Jedis配置示例可以帮助用户正确设置连接池，确保资源管理。 还需要注意性能优化，比如使用连接池（如引用3中的配置），避免频繁创建连接。此外，引用5提到的批量插入可能相关，尤其是当处理大量数据时，Pipeline是必要的。 最后，需要给出具体的代码示例，展示不同方法的实现，并比较它们的优缺点，帮助用户根据实际场景选择最合适的方式。同时，确保代码示例符合用户之前提到的Jedis版本和配置，保持一致性。</think>以下是根据Java操作Redis存储`List<Map>`数据的三种典型实现方式，包含完整代码示例和场景分析： --- ### 一、Hash存储方案（推荐结构化数据） **适用场景**：需要独立操作集合中单个元素的场景（如修改、删除特定Map） ```java // 依赖配置参考引用[3][4] public class ListMapToRedisHash { public static void main(String[] args) { JedisPool pool = new JedisPool("localhost", 6379); List<Map<String, String>> dataList = generateSampleData(); try (Jedis jedis = pool.getResource()) { String listKey = "user:profiles"; // 批量插入使用Pipeline（参考引用[2][5]优化性能） Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); for (Map<String, String> map : dataList) { String hashKey = "user:" + map.get("id"); pipeline.hmset(hashKey, map); // 每个Map存为Hash pipeline.rpush(listKey, hashKey); // 主列表记录Hash键 } pipeline.sync(); } } private static List<Map<String, String>> generateSampleData() { List<Map<String, String>> list = new ArrayList<>(); Map<String, String> map1 = new HashMap<>(); map1.put("id", "1001"); map1.put("name", "张三"); map1.put("age", "28"); list.add(map1); // 添加更多测试数据... return list; } } ``` --- ### 二、JSON序列化方案（适合整体存取） **适用场景**：数据需要整体读写、且无需单独修改元素的场景 ```java public class ListMapToRedisJson { private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); public static void main(String[] args) { JedisPool pool = new JedisPool("localhost", 6379); List<Map<String, String>> dataList = generateSampleData(); try (Jedis jedis = pool.getResource()) { String json = mapper.writeValueAsString(dataList); jedis.set("user:all_profiles", json); // 整体存储为字符串 } } // 数据生成方法与方案一相同 } ``` --- ### 三、List直接存储方案（简单但扩展性差） **适用场景**：快速原型开发或简单键值存储 ```java public class ListMapToRedisDirect { public static void main(String[] args) { JedisPool pool = new JedisPool("localhost", 6379); List<Map<String, String>> dataList = generateSampleData(); try (Jedis jedis = pool.getResource()) { Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); for (Map<String, String> map : dataList) { // 将Map转为字符串存储（格式：key1=val1|key2=val2） String value = map.entrySet().stream() .map(e -> e.getKey() + "=" + e.getValue()) .collect(Collectors.joining("|")); pipeline.rpush("user:raw_list", value); } pipeline.sync(); } } } ``` --- ### 方案对比与选型建议 | 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | |------------|-----------------------------|-----------------------------|-----------------------| | Hash存储 | 支持单独字段操作，符合Redis最佳实践 | 需要维护两级结构 | 需要CRUD单条数据的生产环境 | | JSON序列化 | 数据结构保持完整，前端可直接使用 | 修改单个元素需反序列化整个列表 | 配置信息等低频修改数据 | | List直接存储 | 实现简单，无额外依赖 | 数据解析复杂，无法使用Redis查询功能 | 临时数据存储或简单日志记录 | --- ### 操作验证命令 ```redis # Hash方案验证 HGETALL user:1001 # 获取单个用户Hash LRANGE user:profiles 0 -1 # 查看主列表 # JSON方案验证 GET user:all_profiles # 获取完整JSON数据 # List方案验证 LRANGE user:raw_list 0 2 # 查看原始格式数据 ``` --- ### 性能优化建议（参考引用[2][5]） 1. **连接池配置**：按引用[3]配置`maxTotal`和`maxIdle`参数 2. **批量操作**：使用Pipeline提升插入效率（实测性能提升3-5倍） 3. **数据结构选择**：频繁修改字段用Hash，只读数据用JSON 4. **压缩传输**：JSON数据超过1KB建议启用压缩 ---
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