多对多两个字段数据,java处理成一个字段及其对应的另一个字段的数目
时间: 2024-03-10 14:43:24 浏览: 20
可以使用Java的Map来处理多对多两个字段的数据。具体步骤如下:
1. 定义一个Map变量,用于存储第一个字段和第二个字段的对应关系及其出现的次数。
```java
Map<String, Map<String, Integer>> dataMap = new HashMap<>();
```
2. 遍历原始数据,将数据存储到Map中。
```java
for(Data data : dataList){
String key1 = data.getField1();
String key2 = data.getField2();
if(!dataMap.containsKey(key1)){
dataMap.put(key1, new HashMap<>());
}
Map<String, Integer> innerMap = dataMap.get(key1);
if(!innerMap.containsKey(key2)){
innerMap.put(key2, 0);
}
innerMap.put(key2, innerMap.get(key2) + 1);
}
```
3. 最终得到的dataMap就是第一个字段和第二个字段的对应关系及其出现的次数。可以根据需要将其转换为其他数据结构或输出到文件中。
需要注意的是,上述代码中的Data类需要根据实际情况进行定义,包含两个字段的数据。
相关问题
solr 对一个多值得字段分组然后对另一个字段求和
可以通过使用Solr的Grouping和Faceting功能实现对多值字段分组并对另一个字段求和。
首先,使用Grouping功能对多值字段进行分组。例如,假设我们有一个"tags"字段,它包含多个标签,我们想对每个标签进行分组,则可以使用以下查询:
```
/select?q=*:*&group=true&group.field=tags
```
这将返回每个不同的标签作为一个分组,并包含每个分组内的文档。
接下来,使用Faceting功能对每个分组内的另一个字段进行求和。例如,假设我们有一个"views"字段,它包含每个文档的浏览次数,我们想对每个分组内的"views"字段求和,则可以使用以下查询:
```
/select?q=*:*&group=true&group.field=tags&facet=true&facet.pivot=tags,views&stats=true&stats.field={!tag=total_sum}views
```
这将返回每个标签及其对应的浏览次数总和,并在每个分组下计算总和。在这个例子中,我们使用了Facet Pivoting,它允许我们在一个查询中进行多个分组和聚合操作。
注意,在上面的查询中,我们使用了"stats.field"参数来指定要对哪个字段进行求和,并使用"{!tag=total_sum}"标记来为该字段创建一个标签,以便我们在查询结果中引用它。
solr 实现多字段分组,对另一个字段求和
要实现多字段分组并对另一个字段求和,可以使用Solr的Facet.pivot和json.facet功能。下面是一个简单的示例:
```
http://localhost:8983/solr/core1/select?q=*:*&facet=true&facet.pivot=field1,field2&json.facet={sum_field:"sum(field3)"}
```
在上述示例中,我们设置Solr查询的URL,并设置查询语句为“*:*”,这将返回所有文档。我们使用facet.pivot参数来添加需要进行多字段分组的字段。我们还使用json.facet参数来对另一个字段进行求和。在这个例子中,我们对field3进行了求和。
通过执行以上查询,我们可以实现多字段分组并对另一个字段求和。在查询结果中,每个组都将包含一个sum_field字段,其中包含了对field3求和的结果。