java8 stream().map().collect()的Collectors.toList()、Collectors.toMap()、Collectors.groupingBy()的用法
一、Collectors.toList()
1、现在有个集合：
List<User> users = getUserList( );
现在需要将这些user的id提取出来，这个很简单，for循环
List<Long> idList = new ArraryList<Long>();
for( int i = 0; i < user.size(); i++）{
idList.add(users.get(i).getId());
}然而Java8有个更简单的方法，一行代码搞定
List<Long> idList = users.stream.map(User::getId).collect(Collectors.toList());
二、Collecttors.toMap()
Collect.toMap(), 一般用于将一个List转换为Map,常见方法:
list.stream().collect(Collectors.toMap(Function keyMapper, Funciton valueMapper))
可以接收2个、3个、4个参数，但是我们一般只用2个的或者3个的就已经足够。这里我也就只讲2个和3个参数的方法。
第一个参数，用于指定key的Function;
第二个参数，用于指定value的的Function；
第三个参数，若在转换中，出现多个key，如何进行合并的Function。
1、两个参数的用法
现在有个user对象：
@Getter
@Setter
public class User{
private Long id;
private String name;
private Integer age;
public User(Long id, String name, Integer age）{
this.id = id;
this.name = name;
this.age = age;
}
}然后进行以下操作：
List<User> userList = new ArrayList<>();
userList.add(new User(1,"张三",18));
userList.add(new User(2,"李四",19));
userList.add(new User(3,"王五",18));
//将userList转化为key为id,value为User对象的Map
Map<Long, User> map = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId,p->p));
Map<Long, User> map = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId,p->p));这一步就是将userList转换为key为id，value为User对象的map.
User::getId User对象的getId方法
p->p 就是进来是什么，最终就是什么，这里就是进来的User对象，出去的也就是User对象而这时map里模拟的值是：
{
1：User(1,“张三",18）
2： User(2,"李四",19）
3： User(3,"王五”,18）
}还可以换一下：
Map<Long,String> map = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User:: getId, User ::getName));这个获取的就是key为id, value为name的map了。
2、三个参数的用法
还是沿用上面的例子，如果这个时候你想获取的key是age,value是name的map呢？如果你还是沿用上面的方法，就会出问题了，原因是两个age是18的数据，也就是存在重复的key，会直接报错，如果不想报的话，就可以利用第三个参数了。
Map<Long, String> map = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getAge, User::getName,（a,b)->b));
(a,b)->b的意思就是，如果存在重复的，永远取后面一个
这时,map里的值就是：
{
18：“王五”
19：“李四”
}三、Collectors.groupingBy()
还是沿用上面的例子，当你想获取key是age的map,又不想被覆盖重复项数据，这个时候就可以用Collectors.groupingBy了。
Map<Integer, List<User>> map = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));可以看到，这次的返回值变成了Map<Integer,List>了，也就是说，变成了key是age,value是User对象的集合了。这时，map里的值就变成了:
{
18：[User(1,"张三",18），User(3,"王五",18）]
19：[User(2, "李四”，19）]
}ES聚合查询
1、桶聚合Bucket Aggregations
它执行的是对文档分组的操作（与sql中的group by类似), 把满足相关特性的文档分到一个桶里，输出的结果往往是一个个包含多个文档的桶。
它有一个关键字（field, script)，以及一些桶分组的判断条件。执行聚合时，文档会判断每个分组条件，如果满足条件，该文档就会被分为该组。
它不进行权值计算，他们对文档根据聚合请求中提供的判断条件（比如:{"from":0,"to":100})来进行分组（桶分).桶聚合还会额外返回每一个桶内文档的个数。
它可以包含子聚合———subaggregations,子聚合操作将会应用到由父聚合产生的每一个桶上。
它根据聚合条件，可以只定义输出一个桶，也可以输出多个桶（multi-bucket）;还可以根据聚合条件动态确定桶个数（比如：terms aggregation).
Terms Aggregation
Terms Aggregation,词聚合，基于某个field，该field内的每一个词单元为一个桶，并计算每个桶内文档个数。默认返回顺序是按照文档个数多少排序。它属于multi-bucket.当不返回所有buckets的情况，文档个数可能不准确。
POST /bank/_search?size=0
{
"aggs" : {
"age_terms" : {
"terms" : {
"field" : "age",
"size" : 10, //size用来定义需要返回多个 buckets（防止太多），默认会全部返回。
"order" : { "_count" : "asc" }, //根据文档计数排序，根据分组值排序（{ "_key" : "asc" }）
"min_doc_count": 10, //只返回文档个数不小于该值的 buckets
"include" : ".*sport.*", //包含过滤
"exclude" : "water_.*", //排除过滤
"missing": "N/A"
}
}
}
}POST /bank/_search?size=0
{
"aggs": {
"age_terms": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 5,
"shard_size": 20, //指定每个分片返回多少个分组，默认值（索引只有一个分片：= size，多分片：= size * 1.5 + 10）
"show_term_doc_count_error": true //每个分组上显示偏差值
}
}
}
}
{//返回
...
"aggregations": {
"age_terms": {
"doc_count_error_upper_bound": 0, //文档计数的最大偏差值
"sum_other_doc_count": 463, //未返回的其他项的文档数
"buckets": [ //默认情况下返回按文档计数从高到低的前10个分组
{
"key": 31, //年龄为31的文档有61个
"doc_count": 61
},
{
"key": 39, //年龄为39的文档有60个
"doc_count": 60
},
{
"key": 34,
"doc_count": 49
}
]
}
}
}
Filter AggregationFilter Aggregation, 过滤聚合，基于一个条件，来对文档进行过滤的聚合。
POST /bank/_search?size=0
{
"aggs": {
"age_terms": {
"filter": {"match":{"gender":"F"}},
"aggs": {
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}
{//返回
...
"aggregations": {
"age_terms": {
"doc_count": 493,
"avg_age": {
"value": 30.3184584178499
}
}
}
}
Filters AggregationFilters Aggregation, 多过滤聚合。基于多个过滤条件，来对文档进行过滤的聚合，每个过滤都包含满足它的文档（多个bucket中可能重复），先过滤再聚合，属于multi-bucket.
GET logs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"messages": {
"filters": { // 配置过滤条件，支持 HASH 或 数组格式
"filters": {
"errors": {
"match": {
"body": "error"
}
},
"warnings": {
"match": {
"body": "warning"
}
}
}
}
}
}
}
{//返回
...
"aggregations": {
"messages": {
"buckets": {
"errors": {
"doc_count": 1
},
"warnings": {
"doc_count": 2
}
}
}
}
}
Range Aggregation 范围分组聚合，基于某个值（可以是field或script），以字段范围来桶分聚合，范围聚合包括from 值，不包括to值（区间前闭后开),属于multi-bucket.
POST /bank/_search?size=0
{
"aggs": {
"age_range": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [ //配置区间
{
"to": 25
},
{
"from": 25,
"to": 35
},
{
"from": 35
}
]
},
"aggs": {
"bmax": {
"max": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
{//返回
...
"aggregations": {
"age_range": {
"buckets": [
{
"key": "*-25.0",
"to": 25,
"doc_count": 225,
"bmax": {
"value": 49587
}
},
{
"key": "25.0-35.0",
"from": 25,
"to": 35,
"doc_count": 485,
"bmax": {
"value": 49795
}
},
{
"key": "35.0-*",
"from": 35,
"doc_count": 290,
"bmax": {
"value": 49989
}
}
]
}
}
}
