本文详细介绍了如何利用Java Stream API，特别是groupingBy和mapping收集器，将扁平化的数据列表（如数据库查询结果）根据某个字段进行分组，并将其关联数据聚合为一个嵌套的JSON列表结构。通过定义清晰的数据模型和分步实现，展示了将原始数据转换为更具层次感的结构化输出的专业方法。
在现代数据处理中，将扁平化的数据结构（例如，从数据库查询获得的列表）转换为更具层次感的聚合形式是一种常见需求。这在构建复杂的api响应、生成报表或处理业务逻辑时尤为重要。java 8引入的stream api提供了一套强大而简洁的工具，能够高效地完成此类数据转换任务。本教程将详细阐述如何利用stream api实现按指定字段分组，并将相关数据聚合成嵌套列表的场景。
1. 定义数据模型
为了清晰地表示原始数据和目标聚合数据，我们需要定义相应的Java类。
原始响应接口 (Response): 代表从数据源（如SQL查询）获取的每一条记录。
public interface Response { Long getId(); String getSData(); String getSName();}
为了方便演示和代码运行，我们可以创建一个实现类：
// Response接口的实现类，用于模拟数据public 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 (SubData): 代表分组后每个ID下的子列表中的元素。它包含了sData和sName字段。
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public class SubData { private String sData; private String sName; public SubData(String sData, String sName) { this.sData = sData; this.sName = sName; } public String getSData() { return sData; } public String getSName() { return sName; } @Override public String toString() { return "SubData{" + "sData='" + sData + ''' + ", sName='" + sName + ''' + '}'; }}
新响应类 (NewResponse): 代表最终聚合后的结构，包含一个分组ID和其对应的SubData对象列表。
import java.util.List;public class NewResponse { private Long id; private List subDataList; public NewResponse(Long id, List subDataList) { this.id = id; this.subDataList = subDataList; } public Long getId() { return id; } public List getSubDataList() { return subDataList; } @Override public String toString() { return "NewResponse{" + "id=" + id + ", subDataList=" + subDataList + '}'; }}
2. 实现数据分组与转换逻辑
我们将利用Java Stream API中的Collectors.groupingBy()和Collectors.mapping()这两个强大的收集器来完成数据转换。
步骤一：将原始数据分组到中间Map
首先，将原始的Response对象列表按照id字段进行分组，并将每个组内的Response对象转换为SubData对象列表。
import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.stream.Collectors;public class DataAggregator { public static void main(String[] args) { // 模拟原始数据列表 List responses = Arrays.asList( new ResponseImpl(1L, "UK,FR", "X"), new ResponseImpl(2L, "UK,FR", "Y"), new ResponseImpl(4L, "EU", "X"), new ResponseImpl(4L, "Others", "O") ); // 步骤一：使用groupingBy和mapping进行分组和映射 Map<Long, List> groupedDataMap = responses.stream() .collect(Collectors.groupingBy( Response::getId, // 分组键：根据Response对象的ID Collectors.mapping( r -> new SubData(r.getSData(), r.getSName()), // 下游收集器：将每个Response映射为SubData Collectors.toList() // 将映射后的SubData对象收集成一个列表 ) )); System.out.println("--- 步骤一：分组后的Map ---"); groupedDataMap.forEach((id, subDataList) -> System.out.println("ID: " + id + ", SubData List: " + subDataList) ); // 预期输出示例: // ID: 1, SubData List: [SubData{sData='UK,FR', sName='X'}] // ID: 2, SubData List: [SubData{sData='UK,FR', sName='Y'}] // ID: 4, SubData List: [SubData{sData='EU', sName='X'}, SubData{sData='Others', sName='O'}] }}
Collectors.groupingBy(Response::getId): 这是核心的分组操作，它以Response对象的id作为键来组织数据。Collectors.mapping(r -> new SubData(r.getSData(), r.getSName()), Collectors.toList()): 这是groupingBy的下游收集器。对于每个分组，它会进一步处理该组内的Response对象：首先通过mapping操作将每个Response实例转换为一个SubData实例，然后使用Collectors.toList()将这些SubData实例收集成一个列表。
步骤二：将中间Map转换为最终的NewResponse列表
上一步我们得到了一个Map<Long, List>。接下来，我们需要遍历这个Map，将每个键值对（ID和其对应的SubData列表）转换为一个NewResponse对象，并收集成最终的列表。
// ... (接续上面的DataAggregator类) // 步骤二
以上就是Java Stream API：高效实现数据分组与嵌套JSON列表转换的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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