后端——Java Stream流多字段分组 业务层实现sql的分组聚合功能

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需求分析

难点分析

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需求分析

项目是物联网系统,原本使用MySQL数据库,原本的实时数据和统计数据都在MySQL中,原本的业务功能是将实时数据统计到统计表中。现在改为实时数据存储在Taos数据库,而统计数据存在MySQL数据库,需要从taos统计实时数据然后存入到mysql统计表中,即改造以下sql的业务功能。

<insert id="insertStatisticsData" parameterType="java.lang.String">
        INSERT INTO db1.weld_statistics_data(weldDuration, weldModel, gatherNo, welderNo, weldStatus,
        machineId, machineNo, machineDeptId, gatherId, gatherDeptId,welderId, welderName, welderDeptId, taskId,
        taskName, taskNo, createTime,startTime,endTime,electricity,voltage,wireFeedRate,wireDiameter,wireMaterialsGases,
        gasesFlow,walkSpeed)
        SELECT COUNT(id) weldDuration,weldModel,gatherNo,welderNo,weldStatus,machineId,machineNo,
        machineDeptId,gatherId,gatherDeptId,welderId,welderName,welderDeptId,taskId,taskName,taskNo,SYSDATE(),
        '${startTime}','${endTime}',AVG(electricity),AVG(voltage),AVG(wireFeedRate),AVG(wireDiameter),AVG(wireMaterialsGases),
        AVG(gasesFlow),walkSpeed
        FROM `db2`.${tableName}
        WHERE weldTime BETWEEN #{startTime} AND #{endTime}
        GROUP BY gatherNo, weldStatus, welderNo
</insert>

难点分析

  • 业务拆分:由于原本是用同一个mysql DBMS,所以不同库(schema)不同表(table)之间做数据读取和插入非常方便,甚至可以一条sql搞定(如上)。现在要在两个不同的DBMS之间进行数据操作,那就得将以上sql拆分,先从taos读取数据,再将统计数据插入mysql。两个业务,两个sql。

  • 语法差异:MySQL group by语法中,select 后的表达式为分组字段+聚合函数+其他字段,TaosDB group by语法中,sele

### Java Stream 使用 `groupingBy` 和 `summingInt/Long/Double` 进行分组求和 在Java中,通过Stream API可以方便地对集合中的对象按照特定属性进行分组并计算每组内某个数值型字段的总和。具体来说,这可以通过组合使用`Collectors.groupingBy()`与`Collectors.summingXxx()`方法来完成。 对于简单的单字段分组求和场景: ```java import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; class User { private String name; private int score; public User(String name, int score) { this.name = name; this.score = score; } public String getName() { return name; } public int getScore() { return score; } } public class Main { public static void main(String[] args) { List<User> users = Arrays.asList( new User("Alice", 90), new User("Bob", 85), new User("Alice", 75) ); Map<String, Integer> result = users.stream() .collect(Collectors.groupingBy(User::getName, Collectors.summingInt(User::getScore))); System.out.println(result); } } ``` 上述代码展示了如何基于用户的名称(`name`)来进行分组,并对其分数(`score`)执行累加操作[^2]。 当涉及到多个条件下的复杂分组逻辑时,则可以在`groupingBy`的第一个参数传入自定义函数表达式,用于指定更复杂的键生成规则;而在第二个参数位置继续沿用合适的收集器以达成最终目的——比如这里提到过的累积求和动作[^3]。 如果希望进一步增强灵活性,在面对不同类型的聚合需求(不仅仅是简单相加),还可以考虑采用更为通用的形式如`Collectors.reducing()`或构建更加定制化的下游收集器实例[^4]。
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