怎麼使用Java工具類別實作高效率撰寫報表
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- 2023-04-14 19:16:101122瀏覽
為什麼使用java程式碼寫報表
對於報表資料大部分情況下使用寫sql的方式為大螢幕/報表提供資料來源，但是對於某些複雜情況下僅使用sql無法實現，或者實現起來困難的時候，會採取透過程式碼實現複雜的邏輯最終將結果回傳。
遇到的問題
對於相對複雜的報表，經常需要做資料的連接即表與表的join，分組，計算等操作。 sql天然支援這些操作，實作起來很輕鬆。但是當我們在java程式碼中需要對資料進行連接時，原生支援的就並不那麼友好，我們常常會這麼實作
現在有兩個集合
List<ContractDetail> contractDetails; // 合同明细集合，合同会重复 List<ContractInfo> contractInfos; // 合同主要信息，不会有重复合同
對應資料結構
public class ContractDetail {
/**
* 合同编号
*/
private String contractNo;
/**
* 总金额
*/
private BigDecimal moneyTotal;
}
public class ContractInfo {
/**
* 合同编号
*/
private String contractNo;
/**
* 状态
*/
private String status;
}需求
contractDetails 根據contractNo關聯contractInfos，過濾出status = '已簽訂’的資料
再根據contractDetails 中的contractNo分組，分別求每個contractNo對應的moneyTotal總和
最終輸出的應該為一個map
Map<String /* 合同编码 */, BigDecimal /* 对应moneyTotal之和 */> result;
通常我們會這麼實作
// setp 1 过滤出 已签订状态的合同编码
Set<String> stopContract = contractInfos.stream()
.filter(it -> "已签订".equals(it.getStatus()))
.map(ContractInfo::getContractNo).collect(Collectors.toSet());
//step2 根据 step1的合同编码集合过滤出状态正确的contractDetail
contractDetails = contractDetails.stream()
.filter(it -> stopContract.contains(it.getContractNo()))
.collect(Collectors.toList());
//step3 根据contractNo分别累加对应的moneyTotal
Map<String, BigDecimal> result = new HashMap<>();
contractDetails.stream().forEach(it -> {
BigDecimal moneyTotal = Optional.ofNullable(result.get(it.getContractNo()))
.orElse(BigDecimal.ZERO);
moneyTotal = moneyTotal.add(it.getMoneyTotal() != null ? it.getMoneyTotal() : BigDecimal.ZERO);
result.put(it.getContractNo(), moneyTotal);
});顯然這個實作時比較複雜的，因為使用sql的話無非就是join 連線之後加上group by分組。求和。就可以輕易解決這個問題。那麼看看後面這個工具類，再思考有沒有更簡單的方法實作。
工具類別
CollectionDataStream
集合資料流CollectionDataStream的功能是透過介面對集合之間做關聯，實作了類似sql join和left join兩個動作
並且實作和java中的Stream相互轉換的功能。
聚合資料結構將集合轉換成類似表結構的資料結構，包含表名，資料
public class AggregationData {
Map<String, Map> aggregationMap;
private AggregationData(){
aggregationMap = new HashMap<>();
}
//key 为别名，value为对应对象
public AggregationData(String tableName, Object data) {
aggregationMap = new HashMap<>();
aggregationMap.put(tableName, BeanUtil.beanToMap(data));
}
public Map<String, Map> getRowAllData() {
return aggregationMap;
}
public Map getTableData(String tableName) {
if (!aggregationMap.containsKey(tableName)) {
throw new DataStreamException(tableName + ".not.exists");
}
return aggregationMap.get(tableName);
}
public void setTableData(String tableName, Object data) {
if(aggregationMap.containsKey(tableName)){
throw new DataStreamException(tableName+".has.been.exists!");
}
aggregationMap.put(tableName, BeanUtil.beanToMap(data));
}
private void setTableData(String tableName, Map<String, Object> data) {
Map<String, Object> tableData =
Optional.ofNullable(aggregationMap.get(tableName)).orElse(new HashMap<String, Object>());
tableData.putAll(data);
aggregationMap.put(tableName, tableData);
}
public AggregationData copyAggregationData() {
AggregationData aggregationData = new AggregationData();
for (String tableName : this.getRowAllData().keySet()) {
aggregationData.setTableData(tableName, this.getRowAllData().get(tableName));
}
return aggregationData;
}
}AggregationData代表一行數據，aggregationMap的key為表名，value為對應的資料
來詳細看看這個介面
import java.util.Collection;
import java.util.Map;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Stream;
public interface CollectionDataStream<T> {
/**
*将集合转化为数据流，并给一个别名
* @param tableName
* @param collection
* @return
*/
static CollectionDataStream<AggregationData> of(String tableName, Collection<?> collection) {
return new CollectionDataStreamImpl(tableName, collection);
}
/**
*将 Stream转化为数据流，并给一个别名
* @param tableName
* @param collection
* @return
*/
static CollectionDataStream<AggregationData> of(String tableName, Stream<?> collection) {
return new CollectionDataStreamImpl(tableName, collection);
}
/**
* 内连接，可自定义连接条件，使用双循环
*
* @param tableName
* @param collection
* @param predict
* @param <T1>
* @return
*/
<T1> CollectionDataStream<T> join(String tableName, Collection<T1> collection, JoinPredicate<T, T1> predict);
/**
* 等值内连接，使用map优化
*
* @param collection
* @param tableName
* @param aggregationMapper
* @param dataValueMapper
* @param <T1>
* @param <R>
* @return
*/
//等值条件推荐用法
<T1, R> CollectionDataStream<T> joinUseHashOnEqualCondition(String tableName, Collection<T1> collection, Function<T, R> aggregationMapper, Function<T1, R> dataValueMapper);
/**
* 左连接，可自定义连接条件，使用双循环
*
* @param tableName
* @param collection
* @param predict
* @param <T1>
* @return
*/
<T1> CollectionDataStream<T> leftJoin(String tableName, Collection<T1> collection, JoinPredicate<T, T1> predict);
/**
* 等值左连接，使用map优化
*
* @param collection
* @param tableName
* @param aggregationMapper
* @param dataValueMapper
* @param <T1>
* @param <R>
* @return
*/
<T1, R> CollectionDataStream<T> leftJoinUseHashOnEqualCondition( String tableName, Collection<T1> collection,Function<T, R> aggregationMapper, Function<T1, R> dataValueMapper);
Stream<T> toStream();
Stream<Map> toStream(String tableName);
<R> Stream<R> toStream(String tableName, Class<R> clzz);
<R> Stream<R> toStream(Function<AggregationData, R> mapper);
}注意joinUseHashOnEqualCondition和join兩個方法的差別。
如果集合之間的連接時某個欄位等值連接，那麼使用joinUseHashOnEqualCondition，其內部使用的是map分組之後進行連接。而直接使用join的話連接條件可自訂，但是是透過雙重循環進行條件判斷，效率較低。因此等值情況下，使用joinUseHashOnEqualCondition效率更高。
如何使用
還是已上面的需求為例
先進行兩個集合之間的連接
CollectionDataStream.of("t1", contractDetails) .joinUseHashOnEqualCondition(
contractInfos.stream().filter(it -> "已签订".equals(it.getStatus())).collect(Collectors.toList()),
"t2",
agg -> agg.getTableData("t1").get("contractNo"),
ContractInfo::getContractNo
);程式碼解析
CollectionDataStream.of("t1", contractDetails)是將集合contractDetails轉換為表名為t1的資料流，
.joinUseHashOnEqualCondition(
contractInfos.stream().filter(
"t2",
it -> "已签订".equals(it.getStatus())).collect(Collectors.toList()),
agg -> agg.getTableData("t1").get("contractNo"),
ContractInfo::getContractNo
);內連接contractInfos，同時給contractInfos起別名t2，連接條件是等值連接t1的contractNo和contractInfos的contractNol連接之後得到新的聚合資料流
當然也可以使用自訂的連接實作
CollectionDataStream.of("t1", contractDetails)
.join("t2",
contractInfos.stream().filter(it -> "已签订".equals(it.getStatus())).collect(Collectors.toList()),
(agg, data) -> agg.getTableData("t1").get("contractNo").equals(data.getContractNo())
)這裡透過內連接，那麼也起到了一個過濾的作用。連接完成之後我們還要分組進行計算，那麼就需要用到下一個工具類別
MyCollectors
是對stram中原生Collectors的一個擴展，實現了更多做報表常用分組的一些操作，
MyCollectorspackage collector;
import utils.NumberUtil;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Comparator;
import java.util.Map;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collector;
import java.util.stream.Collectors;
public class MyCollectors {
/**
* 返回一个Collector用于对集合进行分组并且，对于组内有多个元素，只返回最后一个，其他的忽略
* 适用于明确分组key唯一的情况，value可为空
* 谨慎使用，如果分组有多条，会丢失数据！！！
* @param keyMapper
* @param <T>
* @param <K>
* @param <U>
* @param <M>
* @return
*/
public static <T, K, U, M extends Map<K, U>>
Collector<T, ?, Map<K, U>> groupingByLast(Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
Function<? super T, ? extends U> valueMapper) {
return Collectors.groupingBy(keyMapper, Collectors.reducing(null, valueMapper, (o1, o2) -> o2));
}
/**
* 传入一个keyMaper和一个比较器
* 根据key分组，组内使用比较器进行比较，最终得到一个最大结果
* @param keyMapper
* @param comparator
* @param <T>
* @param <K>
* @param <U>
* @param <M>
* @return
*/
public static <T, K, U, M extends Map<K, U>>
Collector<T, ?, Map<K, T>> groupingByMaxComparator(Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
Comparator<T> comparator) {
return Collectors.groupingBy(keyMapper, Collectors.collectingAndThen(Collectors.maxBy(comparator), it -> it.orElse(null)));
}
/**
* 传入一个keyMaper和一个比较器
* 根据key分组，组内使用比较器进行比较，最终得到一个最小结果
* @param keyMapper
* @param comparator
* @param <T>
* @param <K>
* @param <U>
* @param <M>
* @return
*/
public static <T, K, U, M extends Map<K, U>>
Collector<T, ?, Map<K, T>> groupingByMinComparator(Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
Comparator<T> comparator) {
return Collectors.groupingBy(keyMapper, Collectors.collectingAndThen(Collectors.maxBy(comparator), it -> it.orElse(null)));
}
/**
* 分组后组内按照指定字段求和
* @param keyMapper
* @param <T>
* @param <K>
* @return
*/
public static <T, K>
Collector<T, ?, Map<K, BigDecimal>> groupingAndSum(Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
Function<? super T, BigDecimal> valueMapper) {
return Collectors.groupingBy(keyMapper, Collectors.reducing(BigDecimal.ZERO, valueMapper, NumberUtil::addNumbers));
}
/**
* 根据对象某个字段进行求和
* @param mapper
* @param <T>
* @return
*/
public static <T>
Collector<T, ?, BigDecimal> sumByField(Function<? super T, ? extends BigDecimal> mapper) {
return Collectors.reducing(BigDecimal.ZERO, mapper, NumberUtil::addNumbers);
}
/**
* 求和
*/
public static Collector<BigDecimal, ?, BigDecimal> sum() {
return Collectors.reducing(BigDecimal.ZERO, NumberUtil::addNumbers);
}
}組合使用的實作
Mapresult = CollectionDataStream.of("t1", contractDetails) .joinUseHashOnEqualCondition( contractInfos.stream().filter(it -> "60".equals(it.getStatus())).collect(Collectors.toList()), "t2", agg -> agg.getTableData("t1").get("contractNo"), ContractInfo::getContractNo ).toStream("s1", ContractDetail.class)//将数据流转换为 java原生Stream .collect(MyCollectors.groupingAndSum(ContractDetail::getContractNo, ContractDetail::getMoneyTotal));
這樣的實作顯然更加簡單，也減少了出錯的的機率，減少了程式碼量，提升了效率。
優勢
實現了集合之間的連接操作，並且是串流操作，可以一口氣不斷連接多個集合。
實作了與Stream之間的相互轉換。利用stream的功能可以實現各種複雜操作，例如過濾，轉換，分組等。
效率上有一定的保證，對於等值連接採用了Map優化，並且在內連接時，考慮使用後小表連大表進行優化，在一些情況下減少循環次數，在bean轉換為行聚合資料時使用cglib下的BeanMap減少記憶體的佔用和效能的消耗
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