利用java8的stream的list转map，实现数据库批量查询业务逻辑，减低数据库压力

最新推荐文章于 2025-07-01 13:58:05 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-01 13:58:05 发布 · 2.5k 阅读

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博主分享开发中通过id列表查询数据的优化过程。最初用for循环逐个查询，高并发下数据库压力大。后采用批量查询，用SQL的in方法一次性获取数据，再将结果转为map，通过遍历id列表从map取数据，可大大减少数据库访问，列表越大性能越优。

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之前在开发过程中，遇到了这样的一个业务场景，需要通过传进来的一个id列表list去查询一个list数据，然后再对每一个数据做相应的业务处理，那时候刚出来工作，第一时间想到的是用for循环去遍历这个id列表，然后一个一个去根据id把对应的数据查出来，再做处理。

乍一看这样处理没什么问题，但是当传进来的id列表很大的时候，对数据库的操作就太频繁了，假如id列表有10个数据，就得查询10次数据库，当三个用户同时访问得时候，就得查询30次，那在高并发的情况下数据库就炸了。后来写完再代码回看的时候，发现这样有点傻，就想到了先通过批量查询，把List<id>作为一个查询条件通过sql的 in 方法先去一次过把数据全查出来，然后把查出来的List<>数据通过Stream转为map，再通过遍历id列表，以id为key去一个一个拿map中的数据，这样就可以大大减低数据库的访问了。

话不多说，上代码：

模拟一个传进来的id列

List<Integer> ids = Arrays.asList(1,2,4,5);

原来的思路：

for (int i = 0; i < ids.size(); i++) {
    //遍历查询User
    User user = userMapper.getById(ids.get(i));
    /*
    * 这里写处理业务
    * */
}

mapper查询语句：

@Select("select * from user where id = #{id}")
User getById(@Param("id") Integer id);

没接触Stream之前，我基本上遇到这种查询多个的，都这样写，直到那个风和日丽的下午，我去看了java8的新特性

新思路写法;

先一次性批量查询出所有的数据

List<User> userList = userMapper.getByIds(ids);

mapper语句：

@Select({
        "<script>" +
                "select * from user where id in " +
                "<foreach item = 'item' index = 'index' collection = 'ids' open='(' separator=',' close=')'>" +
                "#{item}" +
                "</foreach>"+
        "</script>"})
List<User> getByIds(@Param("ids") List<Integer> ids);

再把查询出来的List<User>转为以id为key的map：

Map<Integer, User> userMap = userList.parallelStream().collect(Collectors.toMap(User :: getId, u -> u, (u1, u2) -> u1));

（u1, u1）-> u1 是表示当有两个key相同的时候，取第一个，一般id是不会重复，不过难免以后会有以其他作为key的情况出现

接着遍历id列表去一个一个拿需要的数据：

for (Integer id : ids) {
    User user = userMap.get(id);
    /*
    * 这里写业务
    * */
}

这样就可以大大的减少数据库的访问了，我这里传进来的id列只有4个，那么用stream的思路就可以减少3次的访问，传进来的列表越大这样的写法性能越优，而我们写业务肯定得考虑高并发得情况，所以我觉得这个东西还是很有帮助的。

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