本文详细讲解如何利用Java Stream API将扁平化的数据列表（如数据库查询结果）进行高效分组，并将其转换为包含嵌套列表的复杂对象结构，最终便于序列化为JSON格式。通过groupingBy和mapping等操作，实现数据聚合与重塑，提升代码的简洁性和可读性。
引言
在现代应用开发中，我们经常需要处理来自数据库或其他数据源的扁平化数据列表。然而，为了满足前端展示、api接口或下游系统的数据消费需求，这些数据往往需要被重塑为更具结构化、层次化的形式，例如按某个字段分组并将其相关属性聚合为一个嵌套列表。java 8引入的stream api为这种复杂的数据转换提供了强大而优雅的解决方案，极大地简化了代码并提高了可读性。本教程将深入探讨如何利用stream api实现这一目标，最终输出符合特定嵌套结构的json数据。
数据模型定义
首先，我们根据需求定义原始数据模型和目标数据模型。
1. 原始响应类 (Response)
这通常是数据库查询结果映射到的对象，包含一个主键ID和两个描述性字段。
public interface Response { Long getId(); String getSData(); String getSName();}// 为了方便演示和创建实例，我们提供一个实现类public static class ResponseImpl implements Response { private Long id; private String sData; private String sName; public ResponseImpl(Long id, String sData, String sName) { this.id = id; this.sData = sData; this.sName = sName; } @Override public Long getId() { return id; } @Override public String getSData() { return sData; } @Override public String getSName() { return sName; } @Override public String toString() { return "ResponseImpl{id=" + id + ", sData='" + sData + "', sName='" + sName + "'}"; }}
2. 子数据类 (SubData)
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这是分组后嵌套在主对象中的列表元素，它包含了原始Response中除id以外的两个字段。
public static class SubData { private String sData; private String sName; public SubData(String sData, String sName) { this.sData = sData; this.sName = sName; } // Getters and Setters for JSON serialization public String getSData() { return sData; } public void setSData(String sData) { this.sData = sData; } public String getSName() { return sName; } public void setSName(String sName) { this.sName = sName; } @Override public String toString() { return "SubData{sData='" + sData + "', sName='" + sName + "'}"; }}
3. 目标响应类 (NewResponse)
这是我们希望最终得到的数据结构，它包含原始的id和一个SubData对象的列表。
public static class NewResponse { private Long id; private List subDataList; public NewResponse(Long id, List subDataList) { this.id = id; this.subDataList = subDataList; } // Getters and Setters for JSON serialization public Long getId() { return id; } public void setId(Long id) { this.id = id; } public List getSubDataList() { return subDataList; } public void setSubDataList(List subDataList) { this.subDataList = subDataList; } @Override public String toString() { return "NewResponse{id=" + id + ", subDataList=" + subDataList + "}"; }}
原始数据准备
为了演示，我们创建一份模拟的原始Response列表，其结构与问题描述中的JSON数据一致。
import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.stream.Collectors;public class DataGroupingTutorial { // ... (定义上面提到的 ResponseImpl, SubData, NewResponse 类) ... public static void main(String[] args) { List responses = Arrays.asList( new ResponseImpl(1L, "UK", "X"), new ResponseImpl(1L, "FR", "X"), // 修正：原始数据中sData和sName是分开的，这里模拟成这样 new ResponseImpl(2L, "UK", "Y"), new ResponseImpl(2L, "FR", "Y"), new ResponseImpl(4L, "EU", "X"), new ResponseImpl(4L, "Others", "O") ); System.out.println("原始数据:"); responses.forEach(System.out::println); System.out.println("n---"); }}
注：根据原始问题描述的JSON示例 {“id”:1,”sData”:”UK,FR”,”sName”:”X}，sData字段似乎包含了多个值。但在Response接口中sData是String类型，且期望输出的SubData中sData也是单个值。为了符合教程的通用性，这里假设sData和sName是单个值，若sData本身就是逗号分隔的字符串，则在SubData构造时需要额外处理。本教程以最直接的映射方式进行。
核心转换逻辑
我们将分两步使用Stream API来完成数据转换。
1. 步骤一：初步分组与子数据映射
这一步的目标是将原始List按照id进行分组，并且在分组的同时，将每个Response对象转换为SubData对象，并收集成一个列表。
// ... (接上面的main方法) ... Map<Long, List> grouped = responses.stream() .collect(Collectors.groupingBy( Response::getId, // 按Response的ID进行分组 Collectors.mapping( r -> new SubData(r.getSData(), r.getSName()), // 将每个Response映射为SubData Collectors.toList() // 将映射后的SubData收集成一个列表 ) )); System.out.println("步骤一：分组后的中间结果 (Map<Long, List>):"); grouped.forEach((id, subDataList) -> System.out.println("ID: " + id + ", SubDataList: " + subDataList)); System.out.println("n---");
Collectors.groupingBy(Response::getId, …): 这是Stream API中用于分组的核心收集器。它接收一个分类函数（这里是Response::getId，表示按id字段分组），以及一个下游收集器。Collectors.mapping(r -> new SubData(r.getSData(), r.getSName()), Collectors.toList()): 这是groupingBy的下游收集器。Collectors.mapping(…)：在分组内部，将每个Response对象通过提供的映射函数r -> new SubData(r.getSData(), r.getSName())转换为一个新的SubData对象。Collectors.toList()：将所有转换后的SubData对象收集到一个新的List中。
经过这一步，我们得到了一个Map<Long, List>，其中key是原始Response的id，value是该id下所有对应的SubData对象的列表。
2. 步骤二：将分组结果转换为目标对象列表
现在我们有了一个Map<Long, List>，我们需要将其转换为List。这可以通过遍历Map的entrySet()并进行映射来完成。
// ... (接上面的main方法) ... List finalResult = grouped.entrySet() .stream() // 将Map的EntrySet转换为Stream .map(entry -> new NewResponse(entry.getKey(), entry.getValue())) // 将每个Entry映射为NewResponse对象 .collect(Collectors.toList()); // 收集成List System.out.println("步骤二：最终结果 (List):"); finalResult.forEach(System.out::println); System.out.println("n---");
grouped.entrySet().stream(): 获取Map的键值对集合（Set<Map.Entry<Long, List>>），并将其转换为Stream。map(entry -> new NewResponse(entry.getKey(), entry.getValue())): 对Stream中的每个Map.Entry对象进行映射。entry.getKey()提供了id，entry.getValue()提供了List，正好可以用来构造NewResponse对象。collect(Collectors.toList()): 将所有映射后的NewResponse对象收集到一个新的List中。
至此，我们成功地将扁平化的List转换成了List，其结构完全符合我们预期的嵌套JSON格式。
链式操作优化 (可选)
如果你希望代码更简洁，可以将上述两个步骤合并为一个Stream链。虽然这会减少中间变量，但对于非常复杂的逻辑，可能会略微降低可读性。
// ... (接上面的main方法) ... System.out.println("链式操作优化后的结果 (List):"); List chainedResult = responses.stream() .collect(Collectors.groupingBy( Response::getId, Collectors.mapping( r -> new SubData(r.getSData(), r.getSName()), Collectors.toList() ) )) // 结果是 Map<Long, List> .entrySet() // 获取Map的EntrySet .stream() // 将EntrySet转换为Stream .map(entry -> new NewResponse(entry.getKey(), entry.getValue())) // 映射为NewResponse .collect(Collectors.toList()); // 收集最终结果 chainedResult.forEach(System.out::println); System.out.println("n---");
完整示例代码
import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.stream.Collectors;public class DataGroupingTutorial { // 原始响应接口 public interface Response { Long getId(); String getSData(); String getSName(); } // 原始响应接口的实现类 public static class ResponseImpl implements Response { private Long id; private String sData; private String sName; public ResponseImpl(Long id, String sData, String sName) { this.id = id; this.sData = sData; this.sName = sName; } @Override public Long getId() { return id; } @Override public String getSData() { return sData; } @Override public String getSName() { return sName; } @Override public String toString() { return "ResponseImpl{id=" + id + ", sData='" + sData + "', sName='" + sName + "'}"; } } // 子数据类 public static class SubData { private String sData; private String sName; public SubData(String sData, String sName) { this.sData = sData; this.sName = sName; } // Getters and Setters for JSON serialization public String getSData() { return sData; } public void setSData(String sData) { this.sData = sData; } public String getSName() { return sName; } public void setSName(String sName) { this.sName = sName; } @Override public String toString() { return "SubData{sData='" + sData + "', sName='" + sName + "'}"; } } // 目标响应类 public static class NewResponse { private Long id; private List subDataList; public NewResponse(Long id, List subDataList) { this.id = id; this.subDataList = subDataList; } // Getters and Setters for JSON serialization public Long getId() { return id; } public void setId(Long id) { this.id = id; } public List getSubDataList() { return subDataList; } public void setSubDataList(List subDataList) { this.subDataList = subDataList; } @Override public String toString() { return "NewResponse{id=" + id + ", subDataList=" + subDataList + "}"; } } public static void main(String[] args) { // 模拟原始数据 List responses = Arrays.asList( new ResponseImpl(1L, "UK", "X"), new ResponseImpl(1L, "FR", "X"), new ResponseImpl(2L, "UK", "Y"), new ResponseImpl(2L, "FR", "Y"), new ResponseImpl(4L, "EU", "X"), new ResponseImpl(4L, "Others", "O") ); System.out.println("原始数据:"); responses.forEach(System.out::println); System.out.println("n---"); // 步骤一：初步分组与子数据映射 Map<Long, List> grouped = responses.
以上就是Java Stream API：数据分组与嵌套JSON列表转换实践的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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