Java里如何使用Collectors.groupingBy分组数据_分组聚合策略解析

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发布时间：2025-11-21 10:14:02

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原创

Collectors.groupingBy可用于Java中集合分组，支持单字段、多字段及条件分组，结合Stream API实现统计、求和、平均等聚合操作。1. 按部门分组得Map；2. 可嵌套Collectors.counting()、summingInt()、averagingInt()实现数量、总和、均值计算；3. 支持多级分组，如先按部门再按薪资高低分为High/Low；4. 分组键可自定义，如按姓名首字母或是否为管理员划分角色。核心是分组函数与下游收集器配合，灵活实现数据分类聚合。

java里如何使用collectors.groupingby分组数据_分组聚合策略解析

在Java 8及以上版本中，Collectors.groupingBy 是处理集合数据分组的常用工具，配合 Stream API 可以高效实现数据的分类与聚合。它类似于 SQL 中的 GROUP BY 操作，支持按单字段、多字段、条件分组，并可嵌套聚合计算，如计数、求和、平均值等。

1. 基本分组：按字段分组

最简单的用法是根据对象的某个属性进行分组。假设有一个员工类：

class Employee {
    String department;
    String name;
    int salary;

    // 构造函数、getter 省略
}

将员工按部门分组：

Map> byDept = employees.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));

结果是一个 Map，key 是部门名称，value 是该部门所有员工的列表。

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2. 分组后聚合：统计数量、求和、平均值

使用 Collectors.groupingBy 结合其他 Collector 实现聚合操作。

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统计每组数量（类似 SQL 的 COUNT）：

Map countByDept = employees.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Employee::getDepartment,
        Collectors.counting()
    ));

计算每组薪资总和：

Map sumSalary = employees.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Employee::getDepartment,
        Collectors.summingInt(Employee::getSalary)
    ));

计算平均薪资：

Map avgSalary = employees.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Employee::getDepartment,
        Collectors.averagingInt(Employee::getSalary)
    ));

3. 多级分组：嵌套 groupingBy

支持按多个条件分组，比如先按部门，再按薪资等级划分。

Map>> nested = employees.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Employee::getDepartment,
        Collectors.groupingBy(e -> e.getSalary() > 8000 ? "High" : "Low")
    ));

得到的是一个两级 Map：第一层是部门，第二层是“High”或“Low”薪资分类。

4. 自定义分组条件

分组键可以是任意表达式。例如按姓名首字母分组：

Map> byInitial = employees.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(e -> e.getName().charAt(0)));

也可以用于条件归类，如将员工分为“管理层”和“普通员工”：

Map> byRole = employees.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(e -> 
        List.of("Alice", "Bob").contains(e.getName()) ? "Manager" : "Staff"
    ));

基本上就这些。groupingBy 灵活且强大，掌握好能大幅简化集合处理逻辑。关键在于理解其两个参数：分组函数和下游收集器（downstream collector），后者决定了分组后的聚合行为。不复杂但容易忽略细节，比如类型推断和嵌套结构的泛型写法。

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