stream groupby

Java Stream中的groupby是一种将流中的元素按照指定条件分组的操作。它可以根据某个属性或者某个函数的返回值对流中的元素进行分组，返回一个Map对象，其中键为分组的条件，值为对应的元素列表。这个操作可以用于统计、分组、聚合等场景。例如，我们可以将一个学生列表按照班级进行分组，统计每个班级的平均分数。

相关问题

stream group by

回答: 在使用Stream进行group by操作时，可以通过多个字段进行分组。例如，可以使用groupingBy方法并在其中添加多个字段来进行分组。比如，可以使用以下代码进行分组：Map<String, List<Order>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(ord -> ord.getOrderId + ";" + ord.getOrderGoodsId)); \[2\] 这样可以将列表按照订单ID和订单商品ID进行分组。如果需要在分组之前进行过滤，可以在stream中添加filter操作。例如，可以使用以下代码进行过滤和分组：Map<String, List<Order>> map = list.stream().filter(ord -> ord.getOrderId != null).collect(Collectors.groupingBy(h -> h.getOrderId)); \[3\] 这样可以在分组之前过滤掉订单ID为空的数据，并按照订单ID进行分组。根据引用\[1\]的Benchmark结果，多字段group by的执行效率要高于多层嵌套group by和group by后遍历再group by的方式。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用JDK8的Stream进行不同多层嵌套GroupBy及其性能对比](https://blog.csdn.net/kaoya156/article/details/126819789)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [对List进行分组（java8的Stream 分组的groupBy 的使用）](https://blog.csdn.net/weixin_43103583/article/details/108885273)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

stream group by 求和

`GROUP BY` 用于将结果集按照一个或多个列进行分组，并且可以使用聚合函数对每个分组进行计算。

如果你想要对一个分组后的结果集进行求和，可以使用 `SUM` 聚合函数。以下是一个示例 SQL 查询：

SELECT column1, SUM(column2)
FROM table_name
GROUP BY column1;

这条 SQL 语句将 `table_name` 表按照 `column1` 列进行分组，并对每个分组的 `column2` 列进行求和。最终的结果集将包含每个不同的 `column1` 值以及对应的 `column2` 求和结果。