atitit. 集合groupby 的实现(2)---自定义linq查询--java .net php
实现方式有如下
5. Groupby分组方法 code----groupBy() 4
做报表统计啊，有个大问题。。有人整过集合的groupby查询汇总（Sum）没有哟？？已经使用了linq4j，quaere,josql，，ms 对Map字典不起作用。。
1. Linq的实现原理流程(ati总结)
所有的统计函数都是对查询出的每一行数据进行分类以后再进行统计计算。所以在结果集合中，对所进行分类的列的每一种数据都有一行统计结果值与之对应。
聚合结果是针对每一个分组，而不是整个表
从技术上来说，可以使用不带任何聚合函数的GROUP BY子句，但这样的语句可能毫无意义。要将所有行分组， 必须要对所有的行执行操作，
Process pic as flow..(PDA pic)
grpBy()
Union>>>grpTAb1>>> sum() .leftjoin( count()) .leftjoin (avg());
Union>>>grpTAb22 >>sum() .leftjoin( count()) .leftjoin (avg());
Filter Outpu();
作者::老哇的爪子Attilax艾龙，EMAIL:1466519819@qq.com
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2. groupby 与事先排序
一些程序的groupby 操作 api需要数据事先排序..而实际上,这个不是必须的..
Excel的groupby就要事先排序的
3. #----------聚合函数
聚合函数分为两类,,,,单行函数和多行函数。多行函数也叫聚合函数、组合函数。
，聚合函数的参数为数组
在java8 JDK包含许多聚合操作（如平均值，总和，最小，最大，和计数），返回一个计算流stream的聚合结果。这些聚合操作被称为聚合操作。JDK除返回单个 值的聚合操作外，还有很多聚合操作返回一个collection集合实例。很多的reduce操作执行特定的任务，如求平均值或按类别分组元素。
#-----------通用的聚合操作：Stream.reduce,Stream.collection
JDK提供的通用的聚合操作：Stream.reduce,Stream.collection
注意：本文将reduction operations翻译为聚合操作，因为reduction operations通常用于汇聚统计。
两者的区别：
Stream.reduce，常用的方法有average, sum, min, max, and count，返回单个的结果值，并且reduce操作每处理一个元素总是创建一个新值
Stream.collection与stream.reduce方法不同，Stream.collect修改现存的值，而不是每处理一个元素，创建一个新值
#--------特定用途的汇聚操作
Stream接口有一些通用的汇聚操作，比如reduce()和collect()；也有一些特定用途的汇聚操作，比如sum(),max()和count()
4. 自定义linq查询Linq .from(li) .groupBy("url","user" ) .select("url", count().as("countx"), avg("len").as("avgx")); avg("len").as("avgx"));
public static void main(String[] args) { // throws QueryParseException,
// QueryExecutionException {
// attilax 老哇的爪子 0_52_g o8d
List li = new ArrayList<Map>() {
{
this.add(new HashMap() {
{
put("url", "url1");
put("user", "u1");
);
}
});
this.add(new HashMap() {
{
put("url", "url1");
);
put("user", "u2");
}
});
this.add(new HashMap() {
{
put("url", "url2");
);
put("user", "u1");
}
});
}
};
List li2 = Linq
.from(li)
.groupBy("url","user" )
.select("url", count().as("countx"),
avg("len").as("avgx"));
core.print_wzFmt(li2);
结果:::
[
{
"avgx": null,
"countx": 1,
"url": "url1"
},
{
"avgx": null,
"countx": 1,
"url": "url1"
},
{
"avgx": null,
"countx": 1,
"url": "url2"
}
]
5. Groupby分组方法 code----groupBy()
public Linq groupBy(final String... fld) {
// attilax 老哇的爪子 l_39_39 o8d
this.grpby_flds = fld;
CollectionUtils.each(this.li, new Closure<Map, Object>() {
@Override
public Object execute(Map m) throws Exception {
// attilax 老哇的爪子 m_4_41 o8d
Val v = Mapx.$(m).get(fld);
// if(createGrp(m.get(fld)))
String key = v.toString();
if (grpbyRztLi_MpFmt.get(key) == null)
grpbyRztLi_MpFmt.put(key, new GroupTable());
GroupTable gt = grpbyRztLi_MpFmt.get(key);
gt.grpby_fld = fld;
gt.key = v;
gt.add(m);
return null;
}
});
return this;
}
6. 实现聚合操作select()
public List select(final Object... slktObj) {
// attilax 老哇的爪子 l_46_a o8d
// list union
List lix = CollectionUtils.each_RE(grpbyRztLi_MpFmt,
new Closure<Entry<Object, GroupTable>, Object>() {
@Override
public Object execute(Entry<Object, GroupTable> e)
throws Exception {
// attilax 老哇的爪子 0_e_47 o8e
List<Map> singTab = e.getValue().li;
List<reduceCalcRzt_singleExprs> li = new ArrayList<>();
for (Object o : slktObj) {
if (o instanceof Iredus) {
Iredus ci = (Iredus) o;
reduceCalcRzt_singleExprs rzt_se = ci
.exec(singTab);
li.add(rzt_se);
filtOutputFlds.add(ci.getOutputColname());
} else {
filtOutputFlds.add(o.toString());
}
}
reduceCalcRecord rcr = redusUtil.leftjoin(li);
));
return rcr.map;
}
});
//filt fld to output
List li2 = CollectionUtils.each_NS(lix, new Closure<Map, Map>() {
@Override
public Map execute(Map arg0) throws Exception {
// attilax 老哇的爪子 12:29:50 AM Aug 17, 2014
final Map m = new HashMap();
CollectionUtils.each_RE(arg0, new Closure<Entry, Object>() {
@Override
public Object execute(Entry e) throws Exception {
// attilax 老哇的爪子 12:33:21 AM Aug 17, 2014
String k = e.getKey().toString();
if (filtOutputFlds.contains(k))
m.put(k, e.getValue());
return null;
}
});
return m;
}
});
return li2;
}
7. Count,sum()的实现
public class countImp
@Override
public reduceCalcRzt_singleExprs exec(final List GroupTable ) {
// attilax 老哇的爪子 10:16:21 PM Aug 16, 2014
reduceCalcRzt_singleExprs o=new reduceCalcRzt_singleExprs();
o.map=new HashMap(){
{
put(colName,GroupTable.size());
}
};
{
return o;
}
}
8. 参考
Java8如何进行stream,reduce,collection操作 - 51CTO.COM.htm
Java并没没落：最新Java 8简明教程译文(3) - 51CTO.COM.htm
