AI与工作场景（二）跨不同数据库的联合查询实现-优快云博客

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

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；
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；
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；
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);
    }
}