맵의 항목을 캐싱하면 데이터베이스나 다른 데이터 소스에서 데이터를 반복적으로 가져올 필요성이 줄어들어 성능이 향상될 수 있습니다. Java Streams를 사용하면 이러한 캐시를 쉽게 만들 수 있습니다.
예제 코드
import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.stream.Collectors; class User { private int id; private String name; // Constructors, getters, setters } public class EntityCacheExample { public static void main(String[] args) { List<User> users = List.of( new User(1, "Alice"), new User(2, "Bob"), new User(3, "Charlie") ); Map<Integer, User> userCache = users.stream() .collect(Collectors.toMap(User::getId, user -> user)); System.out.println(userCache); } }
위 코드에서는 Collectors.toMap()을 사용하여 User 개체 목록을 키가 사용자 ID이고 값이 User 개체 자체인 Map으로 변환합니다. 이렇게 하면 사용자 엔터티의 캐시가 효과적으로 생성됩니다.
데모 결과
{1=User{id=1, name='Alice'}, 2=User{id=2, name='Bob'}, 3=User{id=3, name='Charlie'}}
중첩 지도는 데이터를 여러 수준으로 분류해야 할 때 유용할 수 있습니다. 예를 들어 사용자를 부서별로 그룹화한 다음 역할별로 그룹화할 수 있습니다.
예제 코드
import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.stream.Collectors; class User { private String department; private String role; private String name; // Constructors, getters, setters } public class NestedMapExample { public static void main(String[] args) { List<User> users = List.of( new User("HR", "Manager", "Alice"), new User("IT", "Developer", "Bob"), new User("IT", "Manager", "Charlie") ); Map<String, Map<String, List<User>>> nestedMap = users.stream() .collect(Collectors.groupingBy(User::getDepartment, Collectors.groupingBy(User::getRole))); System.out.println(nestedMap); } }
이 코드는 Collectors.groupingBy()를 사용하여 중첩된 Map을 생성하는 방법을 보여줍니다. 외부 Map은 사용자를 부서별로 그룹화하고, 내부 Map은 사용자를 역할별로 그룹화합니다.
데모 결과
{HR={Manager=[User{name='Alice'}]}, IT={Developer=[User{name='Bob'}], Manager=[User{name='Charlie'}]}}
때로는 맵의 단일 키에 대해 여러 속성을 저장하고 싶을 수도 있습니다. 지도
사용
>
가 효과적인 솔루션이 될 수 있습니다.
예제 코드
import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.AbstractMap.SimpleEntry; import java.util.stream.Collectors; class User { private int id; private String name; private int age; // Constructors, getters, setters } public class MapWithTwoValuesExample { public static void main(String[] args) { List<User> users = List.of( new User(1, "Alice", 30), new User(2, "Bob", 25), new User(3, "Charlie", 35) ); Map<Integer, Map.Entry<String, Integer>> userMap = users.stream() .collect(Collectors.toMap(User::getId, user -> new SimpleEntry<>(user.getName(), user.getAge()))); System.out.println(userMap); } }
여기에서는 SimpleEntry를 사용하여 각 사용자 ID에 연결된 두 개의 값(이름 및 나이)이 있는 지도를 생성합니다.
데모 결과
{1=Alice=30, 2=Bob=25, 3=Charlie=35}
그룹화와 매핑을 함께 사용하면 객체 목록을 각 그룹이 특정 속성을 포함하는 그룹화된 맵으로 변환하는 등 복잡한 데이터 변환을 단순화할 수 있습니다.
예제 코드
import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.stream.Collectors; class User { private String department; private String name; // Constructors, getters, setters } public class GroupingByMappingExample { public static void main(String[] args) { List<User> users = List.of( new User("HR", "Alice"), new User("IT", "Bob"), new User("HR", "Charlie") ); Map<String, List<String>> groupedMap = users.stream() .collect(Collectors.groupingBy(User::getDepartment, Collectors.mapping(User::getName, Collectors.toList()))); System.out.println(groupedMap); } }
이 예에서는 부서별로 사용자를 그룹화한 다음 User 개체를 해당 이름에 매핑하여 각 부서가 이름 목록과 연결된 맵을 만듭니다.
데모 결과
{HR=[Alice, Charlie], IT=[Bob]}
그룹화, 매핑, 축소를 결합하면 값을 합산하거나 각 그룹의 최대값을 찾는 등 데이터를 효율적으로 집계할 수 있습니다.
예제 코드
import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.stream.Collectors; class Transaction { private String type; private int amount; // Constructors, getters, setters } public class GroupingByMappingReducingExample { public static void main(String[] args) { List<Transaction> transactions = List.of( new Transaction("Deposit", 100), new Transaction("Deposit", 200), new Transaction("Withdrawal", 50), new Transaction("Withdrawal", 30) ); Map<String, Integer> transactionSums = transactions.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Transaction::getType, Collectors.reducing(0, Transaction::getAmount, Integer::sum))); System.out.println(transactionSums); } }
이 코드에서는 거래를 유형별로 그룹화하고 금액에 매핑한 다음 합산하여 금액을 줄입니다. 결과는 각 거래 유형에 대한 총액을 보여주는 지도입니다.
데모 결과
import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.stream.Collectors; class User { private int id; private String name; // Constructors, getters, setters } public class EntityCacheExample { public static void main(String[] args) { List<User> users = List.of( new User(1, "Alice"), new User(2, "Bob"), new User(3, "Charlie") ); Map<Integer, User> userCache = users.stream() .collect(Collectors.toMap(User::getId, user -> user)); System.out.println(userCache); } }
이러한 고급 Java Stream 트릭은 코딩 효율성과 가독성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술을 익히면 복잡한 데이터 처리 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다. 질문이 있거나 추가 설명이 필요한 경우 아래에 의견을 남겨주세요!
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