liststream分组后多个字段求和

如果你想对一个数据集进行分组，并对多个字段进行求和，你可以使用`GROUP BY`和`SUM()`函数来实现。下面是一个示例的SQL查询语句：

SELECT column1, column2, SUM(column3) AS sum_column3, SUM(column4) AS sum_column4
FROM your_table
GROUP BY column1, column2

在这个查询中，`your_table`是你的数据表名，`column1`和`column2`是你要进行分组的字段，`column3`和`column4`是你要求和的字段。`SUM()`函数将对每个分组进行求和，并使用`AS`关键字为求和结果指定别名。

你可以根据你的实际需求自行修改查询语句中的表名和字段名。希望这能帮到你！如果你有更多的问题，请随时提问。

相关问题

stream多字段求和

如果你想对多个字段进行求和，你可以使用流（stream）操作来实现。具体步骤如下：

1. 首先，你需要创建一个包含多个字段的流。假设你有一个包含多个对象的列表，每个对象都有两个字段：field1和field2。你可以使用Java 8的Stream API来创建一个流：

List<YourObject> list = // your list of objects
Stream<YourObject> stream = list.stream();

2. 接下来，你可以使用`mapToInt()`方法将每个对象映射为它们的字段值，并将其转换为`IntStream`类型。然后，你可以使用`sum()`方法对字段值进行求和：

int sum = stream.mapToInt(obj -> obj.getField1() + obj.getField2()).sum();

在这个示例中，假设`getField1()`和`getField2()`是你对象的字段访问器方法，可以根据你的实际情况进行调整。

最后，`sum`变量将包含两个字段的求和结果。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行调整和扩展。希望对你有所帮助！

stream()根据多字段分组，并求和某个字段

可以使用Java 8中的Stream API的groupingBy()和summingInt()方法来根据多个字段进行分组，并对每个组进行求和。

假设有一个Person类，其中包含name、age和salary字段，我们要根据name和age字段分组，并对每个组的salary字段进行求和，代码如下：

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class Person {
    private String name;
    private int age;
    private int salary;

    public Person(String name, int age, int salary) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.salary = salary;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public int getSalary() {
        return salary;
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<Person> people = Arrays.asList(
                new Person("Alice", 25, 5000),
                new Person("Bob", 30, 6000),
                new Person("Alice", 25, 4000),
                new Person("Charlie", 35, 7000),
                new Person("Bob", 30, 8000)
        );

        Map<String, Map<Integer, Integer>> result = people.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName,
                        Collectors.groupingBy(Person::getAge,
                                Collectors.summingInt(Person::getSalary))));

        System.out.println(result);
    }
}

输出结果为：

{Alice={25=9000}, Bob={30=14000}, Charlie={35=7000}}

其中，Map的键是name字段的值，值是另一个Map，第二个Map的键是age字段的值，值是salary字段的值之和。