java如何利用流式计算筛选出同一天时间最新的一条数据

有时候用sql做自联接或者groupBy不方便，可以选择java的流式计算

两种方案

1：

// 身体肌肉率 Muscle
		List<KpiVO> lastMuscle = allDevicesVOS.stream()
			.filter(device -> StringUtil.isNotBlank(device.getMuscle())) // 过滤出身体肌肉率都不为 null 的记录
			.collect(Collectors.groupingBy(device -> device.getCheckTime().toLocalDate())) // 按 LocalDate 分组
			.values().stream()
			.map(devices -> devices.stream()
				.max((d1, d2) -> d1.getCheckTime().compareTo(d2.getCheckTime())) // 找到每组最新的记录
				.orElse(null)) // 如果某组为空，返回 null
			.filter(device -> device != null) // 过滤掉 null 值
			.map(device -> {
					KpiVO kpiVO = new KpiVO();
					kpiVO.setCheckTimes(device.getCheckTime().toLocalDate().toString());
					kpiVO.setLast(device.getMuscle());
					return kpiVO;
				}
			)
			.sorted((k1, k2) -> k1.getCheckTimes().compareTo(k2.getCheckTimes())) // 按 checkTimes 正序排列
			.collect(Collectors.toList());// 转换回 List<KpiVO>

2:

// 使用 Java 8 Stream API 处理结果
		List<LocalDate> result = checkTimes.stream()
			.collect(Collectors.groupingBy(e -> e.getCheckTime().toLocalDate(),  // 按日期分组
				Collectors.maxBy((e1, e2) -> e1.getCheckTime().compareTo(e2.getCheckTime()))  // 选择每个日期中时间最晚的记录
			))
			.values()
			.stream()
			.map(Optional::get)
			.sorted(Comparator.comparing(NormBasicDeviceDataEntity::getCheckTime).reversed())  // 对日期进行降序排序
			.map( entity -> {return entity.getCheckTime().toLocalDate();})
			.collect(Collectors.toList());

两种方案的区别在于

两段代码中都有groupingBy操作，特别是第二段如何使用maxBy来选择每个日期中的"最晚记录"。

第二段代码解析

List<LocalDate> result = checkTimes.stream() .collect(Collectors.groupingBy(e -> e.getCheckTime().toLocalDate(), // 按日期分组 Collectors.maxBy((e1, e2) -> e1.getCheckTime().compareTo(e2.getCheckTime())) // 选择每个日期中时间最晚的记录 )) .values() .stream() .map(Optional::get) .sorted(Comparator.comparing(NormBasicDeviceDataEntity::getCheckTime).reversed()) // 对日期进行降序排序 .map(entity -> { return entity.getCheckTime().toLocalDate(); }) .collect(Collectors.toList());

这段代码的核心是在分组 操作中使用了maxBy，让我们一步一步来分析。

1. groupingBy + maxBy

Collectors.groupingBy(e -> e.getCheckTime().toLocalDate(), Collectors.maxBy((e1, e2) -> e1.getCheckTime().compareTo(e2.getCheckTime())))

• 分组依据 : 这部分和前面相同，e -> e.getCheckTime().toLocalDate()是按每个元素（checkTime）的日期部分（LocalDate）进行分组。

• maxBy : 关键的区别在于Collectors.maxBy，它并不是简单地将所有元素放入一个集合中，而是用于选择每个分组中"最大"的元素，这个"最大"是根据你给定的比较器来确定的。

  • maxBy((e1, e2) -> e1.getCheckTime().compareTo(e2.getCheckTime()))表示按时间（checkTime）比较，并选择每个分组中时间最晚的那个元素。
  • 由于是按时间升序排序（compareTo方法的返回值），因此maxBy返回的将是每个日期中最新的记录。

  结果会是一个Map<LocalDate, Optional<NormBasicDeviceDataEntity>>，其中每个键（日期）对应一个Optional<NormBasicDeviceDataEntity>，表示每个日期的最新设备数据记录。

2. .values().stream()

• values()会返回一个Collection<Optional<NormBasicDeviceDataEntity>>，这个集合是按日期分组后，每个日期组内最新的NormBasicDeviceDataEntity对象。
• 通过.stream()转化为流，可以继续后续操作。

3. .map(Optional::get)

• Optional::get会从每个Optional<NormBasicDeviceDataEntity>中提取出实际的NormBasicDeviceDataEntity对象（假设每个Optional不为空）。

4. .sorted(Comparator.comparing(NormBasicDeviceDataEntity::getCheckTime).reversed())

• 按照每个NormBasicDeviceDataEntity的checkTime降序排序（reversed()），确保结果是按照时间从最新到最旧排列。

5. .map(entity -> entity.getCheckTime().toLocalDate())

• 最后将每个NormBasicDeviceDataEntity的checkTime转换为LocalDate，即提取出日期部分。

6. collect(Collectors.toList())

• 最终，结果被收集到一个List<LocalDate>中。

主要区别：groupingBy与maxBy的结合 vs. 单纯的groupingBy

• groupingBy + maxBy :
  • 在每个分组内使用maxBy来找到最大（最新）的记录。这意味着对于每个日期，我们只保留时间最晚的记录，而不是所有记录。
  • 结果是一个Map<LocalDate, Optional<NormBasicDeviceDataEntity>>，每个日期对应一个Optional，表示日期下的最新设备数据。
• 单纯的groupingBy :
  • 单纯的groupingBy只会将数据根据某个条件分组，不会对每组数据做任何筛选或操作。因此，它返回的是Map<LocalDate, List<Device>>，其中每个日期对应一个包含该日期所有设备的列表。
  • 没有maxBy的情况下，每个日期下的所有记录都会保留，并没有进行筛选。

总结对比

• 第一种方法（使用groupingBy后再用max）对每个分组中的数据进行了筛选，选出每个日期下的最新记录。
• 第二种方法（使用groupingBy和maxBy）使用maxBy直接在分组时就筛选出每个日期组中的最新记录，避免了后续的手动筛选。