sql查询结果放到list快还是map中快

将SQL查询的结果放入List或Map中，速度取决于多种因素，包括但不限于数据库性能、数据量大小、硬件配置以及具体的实现方式。通常情况下：

1. **List**：如果查询返回的是行级数据，并且不需要关联每个元素的唯一键值，那么将结果存储到List中会更快，因为插入和访问元素都是按索引操作，时间复杂度是O(1)。

2. **Map**：如果你需要将查询结果映射到每个元素的唯一标识（如ID），那么使用Map（比如HashMap）会更适合。查找元素的时间复杂度可以达到O(1)，前提是键（在这里通常是ID）已经存在哈希表中。

然而，如果数据库返回的是复杂的对象集合，使用ORM框架（如JPA或Hibernate）映射到List或Map，还会涉及对象实例化和数据转换等额外步骤，这可能会消耗更多时间。

在实际应用中，性能测试应该是决定使用哪种容器的关键，而不是理论分析。同时，数据库优化也很重要，如适当的索引设置，能直接影响到从数据库读取数据的速度。

相关问题

scala中的spark.sql()执行的sql中，怎么自定义一个udf将hive表中3列数据类型为array[string]的数据按顺序逐个取出，组成一个map，最后所有map放入list中，返回一个string类型的json数组？

要实现这个需求，可以按照以下步骤在Scala中的Spark SQL上下文中自定义UDF：

1. **定义UDF（User Defined Function）**:
使用`SQLContext.udf.register()`或`sparkSession.udf.register()`来注册一个接受Array[String]作为输入并返回Map[String, Array[String]]的函数。假设我们有一个名为`buildMapFromArray`的函数，它会按顺序遍历数组元素并构建Map。

   import org.apache.spark.sql.functions._

   val buildMapFromArray: UserDefinedFunction = udf(
     (array: Array[String]) => {
       array.zipWithIndex.map { case (element, index) => s"${index + 1}_${element}" -> List(element) }.toMap
     },
     DataTypes.MapType(DataTypes.StringType, DataTypes.ArrayType(DataTypes.StringType))
   )

2. **查询Hive表并应用UDF**:
使用`sparkSession.sql()`执行SQL查询，选择需要操作的列，并调用之前注册的`buildMapFromArray` UDF。这里假设表名是`myTable`，有三列(`col1`, `col2`, `col3`)，它们都是`array<string>`类型。

   val query = 
     s"SELECT col1, col2, col3 FROM myTable " +
     "LATERAL VIEW explode(array(col1, col2, col3)) explodedTable AS subCol " +
     "AS SELECT col1, col2, col3, buildMapFromArray(array(subCol.col1, subCol.col2, subCol.col3)) AS mapData"

   val resultDataFrame = sparkSession.sql(query)

3. **将结果转换为JSON数组**:
最后，我们需要将DataFrame转换为包含JSON数组的字符串。可以使用`toString`方法将每个Map转换为JSON，然后将结果收集到一个新的列中。

   val jsonStringColumn = resultDataFrame.select($"mapData".map(_.mkString("[", ",", "]")).collectAsList().as("jsonStrings"))

   val jsonString = jsonStringColumn.mkString("[", ", ", "]")

完整的示例代码如下：

// ... 其他代码 ...

val jsonStringColumn = resultDataFrame.select($"mapData".map(_.mkString("[", ",", "]")).collectAsList().as("jsonStrings"))
val jsonString = jsonStringColumn.mkString("[", ", ", "]")

// 结果是一个包含JSON数组的字符串
println(s"Resulting JSON array: $jsonString")

List<Map> smallClassMap = super.getQueryBySql(sql); List<String> smallClassList = new ArrayList<>(); if(CollectionUtils.isNotEmpty(smallClassMap)){ for (Map map : smallClassMap) { smallClassList.add(map.get("NAME").toString()); } }

这段代码主要是从数据库中查询出一组数据，并将其中的某个字段值（"NAME"）提取出来，放入一个新的列表中（smallClassList）。

首先，通过调用父类的getQueryBySql方法，传入sql语句进行查询操作，并将结果保存在smallClassMap变量中（假设该方法返回一个List<Map>类型的结果）。

然后，判断smallClassMap是否为空，如果不为空，则遍历smallClassMap中的每个Map对象。对于每个Map对象，通过调用get("NAME")方法获取其"NAME"字段的值，并将其转换为String类型，然后将其添加到smallClassList列表中。

最终，如果查询结果不为空，smallClassList将包含所有查询结果中"NAME"字段的值。

需要注意的是，在使用这段代码时，需要保证sql语句的正确性，并且确保查询结果中包含"NAME"字段。另外，还需要确保所依赖的工具类（如CollectionUtils）已正确引入。