学做网站的视频教学,商务网站建设实验,学做网站看书会了吗,艺术馆展厅设计当Java 8发行并且人们开始流式处理各种东西时#xff0c;很快他们就开始想象如果可以以相同的方式使用数据库将有多大的潜力。 本质上#xff0c;关系数据库由以表状结构组织的巨大数据块组成。 这些结构非常适合进行过滤和映射操作#xff0c;如SQL语言的SELECT#xff0c… 当Java 8发行并且人们开始流式处理各种东西时很快他们就开始想象如果可以以相同的方式使用数据库将有多大的潜力。 本质上关系数据库由以表状结构组织的巨大数据块组成。 这些结构非常适合进行过滤和映射操作如SQL语言的SELECTWHERE和AS语句所示。 人们最初做的事情包括我在内是向数据库询问大量数据然后使用新的炫酷Java 8流处理这些数据。 很快出现的问题是仅将所有行从数据库移到内存的等待时间就花费了太多时间。 结果是使用内存中的数据没有太多收益。 即使您可以使用新的Java 8-tools真正搞怪高级功能但由于性能开销这种优势并没有真正应用到数据库应用程序中。 当我开始致力于Speedment Open Source项目时我们很快意识到使用Java 8路数据库的潜力但是我们确实需要一种智能的方式来处理此性能问题。 在本文中我将向您展示我们如何使用自定义委托为Stream API解决此问题以在后台处理流并优化生成的SQL查询。 假设您在远程主机上的数据库中有一个表User而您想打印出所有70岁以上的用户的名字。 使用Speedment做到这一点的Java 8方法是 final UserManager users speedment.managerOf(User.class);
users.stream().filter(User.AGE.greaterThan(70)).map(User.NAME.get()).forEach(System.out::println); 看到此代码可能会在一开始让您不寒而栗。 我的程序会从数据库下载整个表并在客户端中对其进行过滤吗 如果我有1亿用户怎么办 网络延迟足以杀死应用程序 好吧实际上不是因为正如我之前所说Speedment在终止之前会分析流。 让我们看看幕后发生了什么。 UserManager中的.stream方法返回Stream接口的自定义实现该接口包含有关该流的所有元数据直到该流关闭为止。 终止操作可以使用该元数据来优化流。 调用.forEach时管道将如下所示 终止操作在这种情况下ForEach随后将开始向后遍历管道以查看是否可以优化。首先它遇到了从User到String的映射。由于User.NAME字段Speedment将其识别为Getter函数。可以将Getter解析为SQL因此将终止操作切换为NAME列的Read操作并删除map操作。 接下来是.filter操作。 过滤器也被识别为自定义操作在这种情况下为谓词。 由于它是一个自定义实现因此它可以包含在SQL查询中使用它所需的所有必需的元数据因此可以安全地从流中将其删除并附加到Read操作中。 现在当终止操作查找管道时它将找到流的源。 到达源后将把Read操作解析为SQL并提交给SQL管理器。 然后将使用原始的.forEach使用者终止生成的Stream String。 为上面显示的确切代码生成的SQL是 SELECT name FROM User WHERE User.age 70; Java代码中无需使用任何更改或特殊操作 这是一个简单的示例说明如何通过使用Speedment中的自定义实现在执行之前简化流。 欢迎您查看源代码并找到使用此技术的更好方法。 它确实帮助我们提高了系统性能并且可能适用于任何分布式Java-8场景。 直到下一次 翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2016/02/parsing-java-8-streams-sql.html
