1. 最简单但性能最差的做法
在逻辑层分多次对数据库进行查询。伪代码如下。
List<String> nameList ;
List<Integer> countList;
for(String name: nameList){
countList.add(xxDao.countByName(name));
}
map文件如下。
<select>
select cout(*) from ** where name=#{name};
</select>
这样写起来很简单,但是反复建立与数据库的连接,效率极差。
2. 使用group by分组查询,将查询结果封装成类
为了提高性能,使用数据库中 group by 的语法,直接进行分组查询,并定义一个类接受查询结果。
public class result{
private String key;
private String value;
}
map文件如下。
<resultMap type="com.**.result" id="result">…</resultMap>
<select resuleMap="result">
select name as key , count(*) as value group by name;
</select>
然后再对List进行处理,这样效率比第一种方法高,但是建立result对象会有一定内存消耗,对类进行处理也并不方便。
3.group by分组查询,将结果封装为map。
直接封装为map?
<select id="getDepNumMap" resultType="java.util.HashMap">
select department_id , count(*)
from staff_career_info
where status = 'enable'
group by department_id;
</select>
想用上面这样的代码直接将查询结果封装到map中是不可以的。返回结果如下:可见,这样得到的map中将column的名字作为了key,结果作为value。而且,如果有多个分组也只会返回一个分组。
List<HashMap<String,Object>>
正确的做法如下。
List<HashMap<String,Object>> getDepNumMap();
<select id="getDepNumMap" resultType="java.util.HashMap">
select department_id as 'key', count(*) as 'value'
from staff_career_info
where status = 'enable'
group by department_id;
</select>
然后再将得到的list 转化为map。这里的方法要自己写。
List<HashMap<String, Object>> list = sysStaffCareerInfoDao.getDepNumMap();
Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
if (list != null && !list.isEmpty()) {
for (HashMap<String, Object> hashMap : list) {
String key = null;
Integer value = null;
for (Map.Entry<String, Object> entry : hashMap.entrySet()) {
if ("key".equals(entry.getKey())) {
key = (String) entry.getValue();
} else if ("value".equals(entry.getKey())) {
value = ((Long)entry.getValue()).intValue();
}
}
map.put(key, value);
}
}
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