AI与工作场景（二）跨不同数据库的联合查询实现

今日提示词：JAVA25 跨不同数据库的联合查询实现

​ 在工作中，我们实际有很多的多表联合查询业务，在同一数据库中，可以采用SQL语句的方式实现，也可以用编码的方式实现。在跨不同数据库的时候，我们几乎总是采用编码的方式实现（除非使用一些复制的框架）。总之我们可以把这种多表联合查询，用以下的通用方式来解决。

​ 前提有单表的增删改查几乎不需要编写，都是接口型反射实现的，如Mybatis-plus，JPA等。这样对于联合查询我们根本不需要去增加更多的SQL语句去实现，从 JAVA8 以后，利用 Stream流的强大功能实现过滤合并Set值等功能，从而完成模拟SQL的联合查询的功能。

此方案的优点：

• 减少SQL方面的语句，并避免复杂的SQL语句
• 因为是单表查询，可避免联合查询出现的慢查询（如忘了建立相应的索引等）
• 转化为Stream并过滤收集数据为Map型数据结构，我们知道Map型数据匹配几乎是O(1)，所以在运行速度上是相当快的

缺点：可能内存中对象相对较多，需要更大的内存。

优化：先估算查询返回结果集少的，在从此结果集中提取需要关联的数据。【此方案AI没有实现】

本次实验采用最新的JDK，JAVA25以获取更好的性能。核心实现思路为：

核心实现思路

1. 多数据源配置：为不同数据库（如 MySQL、PostgreSQL）分别配置独立的数据源和 JdbcTemplate，保证数据查询隔离；
2. 并发分库查询：利用 Java 25 虚拟线程（VirtualThread）提升多库并行查询效率，减少等待时间；
3. 应用层关联数据：通过 Java 25 增强的 Stream API 完成数据关联（模拟 SQL Join 逻辑），支持内连接、左连接等常见场景；
4. 结果封装：将关联后的结果封装为统一的 DTO，便于业务使用。

我们给出应用层关联部分的代码，以观察相应的代码逻辑（代码由豆包AI生成），给出的提示词：JAVA25 跨不同数据库的联合查询实现

import org.springframework.jdbc.core.RowMapper;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;

import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * 跨库联合查询核心逻辑（Java 25 虚拟线程 + Stream 关联）
 */
public class CrossDbJoinQuery {
    private final JdbcTemplate mysqlJdbcTemplate;
    private final JdbcTemplate pgJdbcTemplate;

    public CrossDbJoinQuery() {
        this.mysqlJdbcTemplate = MultiDataSourceConfig.getMysqlJdbcTemplate();
        this.pgJdbcTemplate = MultiDataSourceConfig.getPgJdbcTemplate();
    }

    // 1. 查询 MySQL 中的用户数据
    private List<User> queryUsersFromMysql() {
        String sql = "SELECT id, name, age FROM t_user";
        return mysqlJdbcTemplate.query(sql, new RowMapper<User>() {
            @Override
            public User mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
                return new User(
                        rs.getLong("id"),
                        rs.getString("name"),
                        rs.getInt("age")
                );
            }
        });
    }

    // 2. 查询 PostgreSQL 中的订单数据
    private List<Order> queryOrdersFromPg() {
        String sql = "SELECT id, user_id, amount FROM t_order";
        return pgJdbcTemplate.query(sql, new RowMapper<Order>() {
            @Override
            public Order mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
                return new Order(
                        rs.getLong("id"),
                        rs.getLong("user_id"),
                        rs.getDouble("amount")
                );
            }
        });
    }

    // 3. 跨库联合查询（模拟 INNER JOIN）
    public List<UserOrderDTO> crossDbInnerJoin() throws Exception {
        // 使用 Java 25 虚拟线程池并行查询两个库的数据
        try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
            // 并行执行两个查询任务
            var userFuture = executor.submit(this::queryUsersFromMysql);
            var orderFuture = executor.submit(this::queryOrdersFromPg);

            // 获取查询结果
            List<User> users = userFuture.get();
            List<Order> orders = orderFuture.get();

            // 将订单数据按 userId 分组，提升关联效率（Java 8+ Stream）
            Map<Long, List<Order>> orderMap = orders.stream()
                    .collect(Collectors.groupingBy(Order::getUserId));

            // 应用层关联（模拟 INNER JOIN：只保留有订单的用户）
            return users.stream()
                    .filter(user -> orderMap.containsKey(user.getId()))
                    .flatMap(user -> orderMap.get(user.getId()).stream()
                            .map(order -> new UserOrderDTO(
                                    user.getId(),
                                    user.getName(),
                                    user.getAge(),
                                    order.getId(),
                                    order.getAmount()
                            )))
                    .collect(Collectors.toList());
        }
    }

    // 测试方法
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        CrossDbJoinQuery query = new CrossDbJoinQuery();
        List<UserOrderDTO> result = query.crossDbInnerJoin();
        // 打印关联结果
        result.forEach(System.out::println);
    }
}