java stream的groupby 为什么比mysql的groupby快？

Java Stream的groupby比MySQL的groupby快，主要是因为Java Stream的groupby是在内存中进行的，而MySQL的groupby是在数据库中进行的。在内存中处理数据比在数据库中处理数据更快。此外，Java Stream的groupby可以利用多线程来并发处理，加速处理速度。

相关问题

如何使用java8的stream实现mysql的group by 功能

可以使用Java 8的Stream API和Collectors.groupingBy()方法实现MySQL的group by功能。假设我们有一个包含以下数据的MySQL表：

+----+-------+-------+
| id | name  | score |
+----+-------+-------+
|  1 | Alice |    80 |
|  2 | Bob   |    75 |
|  3 | Alice |    90 |
|  4 | Bob   |    85 |
|  5 | Alice |    95 |
+----+-------+-------+

要按name分组并计算每个组的平均分数，可以使用以下代码：

import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<Student> students = Stream.of(
                new Student(1, "Alice", 80),
                new Student(2, "Bob", 75),
                new Student(3, "Alice", 90),
                new Student(4, "Bob", 85),
                new Student(5, "Alice", 95)
        );

        Map<String, Double> avgScoresByName = students
                .collect(Collectors.groupingBy(Student::getName, Collectors.averagingDouble(Student::getScore)));

        System.out.println(avgScoresByName);
    }
}

class Student {
    private int id;
    private String name;
    private int score;

    public Student(int id, String name, int score) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.score = score;
    }

    public int getId() {
        return id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public int getScore() {
        return score;
    }
}

输出结果为：

{Alice=88.33333333333333, Bob=80.0}

其中，Collectors.groupingBy()方法按照学生的name属性分组，Collectors.averagingDouble()方法计算每个组的平均分数，并返回一个Map<String, Double>对象，其中键为name，值为平均分数。

如何使用java8的stream实现mysql的select group by 功能

可以使用Java 8的Stream API和Collectors工具类来实现MySQL的SELECT GROUP BY功能。

假设有一个名为Person的实体类，其中包含id、name和age三个属性，现在需要对这个实体类进行按照age分组并统计每组的数量。

可以按照以下步骤实现：

1. 从数据库中获取数据并转换为Person对象列表

List<Person> persons = jdbcTemplate.query("SELECT * FROM person", new BeanPropertyRowMapper<>(Person.class));

2. 使用Stream API对列表进行分组和统计

Map<Integer, Long> groupResult = persons.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge, Collectors.counting()));

上述代码中，使用Stream API中的`groupingBy`方法将列表按照age属性进行分组，然后使用`counting`方法统计每个分组的数量。

3. 输出结果

groupResult.forEach((age, count) -> System.out.println("age: " + age + ", count: " + count));

完整代码示例：

List<Person> persons = jdbcTemplate.query("SELECT * FROM person", new BeanPropertyRowMapper<>(Person.class));
Map<Integer, Long> groupResult = persons.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge, Collectors.counting()));
groupResult.forEach((age, count) -> System.out.println("age: " + age + ", count: " + count));

注意：需要引入`java.util.stream.Collectors`和`org.springframework.jdbc.core.BeanPropertyRowMapper`两个类。