[Practical-Java] 6. Stream

in Java on Java Practical


자바8부터 스트림이 도입되었으며, 이후 버전에서 기능이 확장되고 개선되었다. java.util.stream 패키지에 존재하며 스트림 객체는 원천 데이터가 변하지 않고 가공 된 데이터가 새로 생기는 개념의 불변성 특징이 있으며 그로인해 사이드 이팩트가 없으면서 병렬처리가 가능해진다.


1. 스트림(Stream)이란?

스트림은 데이터 처리 과정에서 코드를 더 간결하고 명확하게 만들어주는 장점을 갖고 있습니다. 또한, 병렬 처리를 통해 멀티코어 CPU를 활용하여 성능을 향상시킬 수 있는 기능도 제공한다.

String[] strArr = { "eee", "fff", "aaa" };
List<String> strList = Arrays.asList(strArr);

Stream<String> strStream1 = Arrays.stream(strArr);
Stream<String> strStream2 = strList.stream();

아래 데이터는 함수형 프로그래밍이 때문에 각 객체는 sort 된 상태로 출력은 되지만
불변성으로 strStream1, strStream2는 원데이터는 변하지 않는다.

strStream1.sorted().forEach(System.out::println);
strStream2.sorted().forEach(System.out::println);


◼︎ 스트림 특징

  1. 선언적 프로그래밍 방식 (Declarative Programming): 스트림은 선언적 프로그래밍을 지원합니다. 즉, 코드에서 데이터 처리 과정에 대한 로직을 명시하는 대신, 무엇을 원하는지에 중점을 둡니다. 이로써 가독성이 향상되고 유지보수가 쉬워집니다.

  2. 내부 반복 (Internal Iteration): 스트림은 내부 반복을 사용합니다. 내부 반복은 컬렉션 내의 요소를 반복하는 과정을 컬렉션 자체에서 처리하는 것을 의미합니다. 이는 개발자가 명시적으로 반복을 처리할 필요 없이 코드를 간결하게 만들어줍니다.

  3. 게으른 평가 (Lazy Evaluation): 스트림은 게으른 평가를 지원합니다. 게으른 평가란 요청 시에만 연산을 수행하는 것을 의미합니다. 이는 연산이 실제로 필요한 경우에만 수행되기 때문에 효율적으로 동작하게 합니다.

  4. 병렬 처리 지원 (Parallel Processing Support): 스트림은 병렬 처리를 지원합니다. 이는 멀티코어 프로세서를 활용하여 데이터를 병렬로 처리할 수 있습니다. parallel() 메서드를 호출하여 병렬 스트림을 생성할 수 있습니다.

  5. 불변성 (Immutable): 스트림 연산은 기존 데이터를 변경하지 않고 새로운 스트림을 반환합니다. 이는 함수형 프로그래밍의 불변성 개념을 따르며, 부작용(side effect)을 최소화합니다.

  6. 중간 및 최종 연산: 스트림 연산은 중간 연산과 최종 연산으로 나뉩니다. 중간 연산은 다른 스트림을 반환하고, 최종 연산은 최종 결과를 생성합니다. 이러한 연산 체인을 통해 다양한 데이터 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

  7. 함수형 인터페이스 활용: 스트림 연산에는 주로 함수형 인터페이스가 사용됩니다. 람다 표현식을 활용하여 간결하고 유연한 코드를 작성할 수 있습니다.

스트림은 컬렉션, 배열 등 다양한 데이터 소스에서 사용할 수 있으며, 데이터를 필터링, 변환, 정렬, 그룹화 등 다양한 작업을 간결하게 수행할 수 있도록 도와준다.



◼︎ 지연된 연산(Lazy Evaluation)

스트림 연산에서 최종 연산이 수행되기 전까지는 중간 연산이 수행되지 않는다. 최종 연산이 수행되어야 스트림의 요소들이 중간 연산을 거쳐 최종 연산에서 처리된다.

중간 연산자는 실제로 데이터를 처리하지 않고 새로운 스트림을 생성한다. 스트림을 변환하거나 필터링하여 새로운 스트림을 반환하며 이들은 연속적으로 체이닝될 수 있고, 이 때 Lazy Evaluation의 특성을 갖는다. 중간 연산은 최종 연산이 호출될 때까지 실제로 처리되지 않으며, 중간 연산들의 체인은 연산을 연기한다.

최종 연산자는 스트림의 요소를 소비하고 결과를 반환합니다. 이들은 스트림을 닫는 역할을 하며, 최종 연산이 호출되어야 중간 연산자들이 실제로 동작합니다. 최종 연산이 호출되기 전까지는 중간 연산들이 실제로 실행되지 않는다.



2. 스트림의 중간연산

중간 연산자는 스트림을 반환하며, 연속적으로 연산을 수행할 수 있다. 이들은 ‘게으른(lazy)’ 특성을 갖고 있어 최종 연산이 호출되기 전까지 실제 요소를 처리하지 않습니다. 주로 데이터를 변환하거나 필터링하고, 스트림의 요소를 수정하지 않고 새로운 스트림을 생성한다.


중간 연산설명
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate)주어진 조건에 맞는 요소만을 걸러냅니다.
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper)요소들을 다른 형태로 변환합니다.
flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R» mapper)각 요소에 대해 매핑 함수를 적용하고, 이 함수는 각 요소를 다른 스트림으로 변환
Stream<T> distinct()중복을 제거합니다.
Stream<T> sorted()요소들을 정렬합니다.
Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator)요소들을 정해진 순서대로 정렬합니다.
Stream<T> limit(long maxSize)요소 개수를 제한합니다.
Stream<T> skip(long n)처음 몇 개의 요소를 건너뜁니다.
Stream<T> peek(Consumer<? super T> action)각 요소를 가져와서 추가적인 작업을 수행하고 스트림을 반환합니다.

위의 각 중간 연산은 스트림을 변환하거나 필터링하거나 제한하는 등 다양한 작업을 수행합니다. 이러한 중간 연산자들을 조합하여 다양한 데이터 처리 작업을 할 수 있습니다.



◼︎ filter()

stream.filter() 메서드는 filter 내 조건이 true를 만족하는 요소들만을 선택하여 새로운 스트림을 반환한다.

List<AccSubItem> filter1 = AccSubItems.stream().filter(accSubItem -> accSubItem.getAccAmt().compareTo(new BigDecimal(100000)) >= 0)
                                                .collect(Collectors.toList());



◼︎ map()

stream.map() 메서드는 스트림 내의 요소를 다른 형태로 변환하는 중요한 연산이다.

  • <R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper)
  • 요소들을 다른 형태로 변환합니다.
  • [Java] Stream Map 연산
AccSubItems.stream().map(AccSubItem::getAccId)
                    .map(e -> e.replaceAll("A", "B"))
                    .forEach(System.out::println);



◼︎ flatMap()

stream.flatMap()은 중첩된 구조의 요소들을 평면화(flatten)하는 데 사용된다.

  • flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R» mapper)
  • 각 요소에 대해 매핑 함수를 적용하고, 이 함수는 각 요소를 다른 스트림으로 변환
  • [Java] Stream FlatMap 연산
Stream<List<AccSubItem>> streamList = Stream.of(AccSubItems1, AccSubItems2);

//2개의 stream 을 flatMap() 으로 연산하는 경우
//아래와 같이 하나의 Stream 으로 병합되는 데이터 구조이다.
Stream<AccSubItem> retFlatMap = streamList.flatMap(List::stream);
retFlatMap.forEach(System.out::println);



◼︎ distinct()

stream.distinct() 메서드는 중복된 요소를 제거하여 고유한(unique) 요소들만으로 이루어진 스트림을 반환한다.

List<String> distinctTypeList = AccSubItems.stream().map(AccSubItem::getDepWdrTypCd)
                                                    .distinct()
                                                    .collect(Collectors.toList());



◼︎ sorted()

List<AccSubItem> defaultSortedList = AccSubItems.stream().sorted()
                                                            .collect(Collectors.toList());



◼︎ peek()

stream.peek()` 메서드는 중간 연산자로 스트림의 요소를 확인하거나 디버깅 목적으로 사용됩니다. peek() 메서드를 사용하여 스트림의 각 요소를 처리하고, 처리된 요소를 그대로 반환합니다.

  • Stream<T> peek(Consumer<? super T> action)
  • 각 요소를 가져와서 추가적인 작업을 수행하고 스트림을 반환합니다.
  • [Java] Stream Peek 연산
List<Integer> list = AccSubItems.stream()
                                .map(AccSubItem::getAccId)
                                .peek(e -> System.out.println("[STEP-1] AccId: " + e))
                                .filter(e -> e.contains("A"))
                                .peek(e -> System.out.println("  [STEP-2] A시작 Filter: " +e))
                                .map(e -> e.replaceAll("A", ""))
                                .map(Integer::parseInt)
                                .peek(e -> System.out.println("    [STEP-3] Replace 후 Integer 변환: " + e))
                                .filter(e -> e < 400)
                                .peek(e -> System.out.println("      [STEP-4] 400 이하 Filter: " + e))
                                .sorted()
                                .peek(e -> System.out.println("[ORDER] Sorted: " + e))
                                .collect(Collectors.toList());



3. 스트림의 최종연산

최종 연산자는 스트림 파이프라인의 끝을 나타내며, 스트림의 요소를 소모하여 실제 결과를 반환합니다. 이 연산자가 호출되기 전까지 중간 연산은 실제로 수행되지 않습니다. 최종 연산자는 스트림을 닫는 역할을 한다.

최종 연산설명
void forEach(Consumer<? super T> action)
void forEachOrdered(Consumer<? super T> action)		각 요소에 지정된 작업 수행
long count()스트림의 요소의 개수 반환
Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator)
Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator)		스트림의 최대값/최소값 반환
Optional<T> findAny()
Optional<T> findFirst()		스트림의 요소 아무거나 하나를 반환
스트림의 첫번째 요소 하나를 반환
boolean allMatch(Predicate<T> p)
boolean anyMatch(Predicate<T> p)
boolean noneMatch(Predicate<T> p)		모든 요소를 만족하는지 확인
하나라도 요소를 만족하는지 확인
모든 요소를 만족시키지 않는지 확인
Object[] toArray()
A[] toArray(IntFunction<A[]> generator)		스트림의 모든 요소를 배열로 반환
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)
T reduce(<T> identity, BinaryOperator<T> accumulator)
U reduce(<U> identity, BiFunction<U,T,U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)		스트림의 요소를 하나씩 줄여가면서(리듀싱) 계산
R collect(Collector<T,A,R> collector)
R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R,T> accumulator, BiConsumer<R.R> combiner)		주로 요소를 그룹화하거나 분할한 결과를 컬렉션으로 반환



◼︎ forEach()

stream.forEach()은 중첩된 구조의 요소들을 평면화(flatten)하는 데 사용된다.

//직렬로 모든 요소에 대해 지정 된 작업을 수행
void forEach(Consumer<? super T> action)   
//모든 요소에 대해 순서를 보장 된 작업을 수행, 병렬 스트림 경우 순서가 보장
void forEachOrdered(Consumer<? super T> action)

//기본 sequential() 직렬 스트림
IntStream.range(1, 10).sequential().forEach(System.out::print);
IntStream.range(1, 10).sequential().forEachOrdered(System.out::print);

//parallel() 병렬 스트림
//- forEach : 병렬 스트림 경우 순서가 보장되지 않음
IntStream.range(1, 10).parallel().forEach(System.out::print);
//- forEachOrdered : 병렬 스트림 경우 순서가 보장됨
IntStream.range(1, 10).parallel().forEachOrdered(System.out::print);



◼︎ count()

stream.count() 메서드는 해당 스트림에서 요소의 개수를 세는 데 사용된다.

//스트림의 전체 카운팅
long totCnt1 = accSubItems.stream().count();
long totCnt2 = accSubItems.stream().collect(Collectors.counting());



◼︎ min(), max()

stream.min()/max()는 스트림의 요소 중 가장 작은 값, 큰 값을 반환한다.

- Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator)
- Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator)

Optional<Integer> max = numbers.stream().max(Integer::compareTo);



◼︎ match()

stream에 조건 검사 allMath(), anyMatch(), noneMatch() 와 findFirst(), findAny() 최종연산에 대한 포스팅이다.

boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate)      //모든 요소를 만족하는지 확인
boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate)      //하나라도 요소를 만족하는지 확인
boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate)     //모든 요소를 만족시키지 않는지 확인

boolean allPositive = numbers.stream().allMatch(num -> num > 0);
System.out.println("모든 요소가 양수인가요? " + allPositive);

boolean anyNegative = numbers.stream().anyMatch(num -> num < 0);
System.out.println("하나라도 음수인 요소가 있나요? " + anyNegative);

boolean noneZero = numbers.stream().noneMatch(num -> num == 0);
System.out.println("모든 요소가 0이 아닌가요? " + noneZero);



◼︎ find()

두 메서드 모두 Optional을 반환하는데, 이는 스트림에서 요소를 찾지 못했을 경우에 대해서이다. findFirst()와 findAny()는 요소를 찾으면 해당 요소를 담은 Optional을 반환하고, 요소가 없는 경우에는 Optional.empty()를 반환한다.

Optional<T> findFirst()         //첫번째 요소를 반환, 순차 스트림에 사용
Optional<T> findAny()           //아무 요소 하나를 반환, 병렬 스트림에 사용

Optional<AccSubItem> retFirst = AccSubItems.stream()
                                        .filter(e -> e.getAccId().startsWith("B"))
                                        .findFirst();
System.out.println("# findFirst = " + retFirst.get());   //순차적으로 filter 조건에 맞는 "B222"만 반환

Optional<AccSubItem> retAny = AccSubItems.parallelStream()
                                        .filter(e -> e.getAccId().startsWith("B"))
                                        .findAny();
System.out.println("# retAny = " + retAny.get());        //병렬처리시에 filter 조건에 맞는 아무 쓰레드에서 반환



◼︎ reduce()

stream.reduce()는 스트림의 모든 요소를 하나로 줄이는 연산을 수행합니다.

Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)
U reduce(U identity, BiFunction<U,T,U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)
  • identity : 초기값
  • accumulator : 이전 연산결과와 스트림의 요소에 수행할 연산
  • combiner : 병렬처리된 결과를 합치는데 사용할 연산(병렬 스트림)
  • [Java] Stream Reduce 최종연산
//T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)
int count = numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a+1);
System.out.println("# count : " + count);

int sum = numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a+b);
System.out.println("# sum : " + sum);

int min = numbers.stream().reduce(Integer.MAX_VALUE, (a, b) -> a<b ? a:b);
System.out.println("# min : " + min);

int max = numbers.stream().reduce(Integer.MIN_VALUE, (a, b) -> a>b ? a:b);
System.out.println("# max : " + max);

//Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)
Optional<Integer> optMin = numbers.stream().reduce(Integer::min);
System.out.println("# optMin : " + optMin.get());

Optional<Integer> optMax = numbers.stream().reduce(Integer::max);
System.out.println("# optMax : " + optMax.get());



1-1. 스트림의 컬렉션 변환

◼︎ collect()

Collector 인터페이스는 스트림의 collect() 메서드와 함께 사용되며, 스트림의 요소를 여러 그룹으로 분할하거나, 요소들을 리스트, 세트, 맵 등의 컬렉션으로 수집하고, 통계 수치를 계산하는 등의 기능을 수행합니다.


◼︎ toList()

// Collectors.toList()를 사용하여 List로 수집
List<AccSubItem2> collectedToList = accSubItems.stream()
        .collect(Collectors.toList());


◼︎ toSet()

// Collectors.toSet()를 사용하여 Set으로 수집
Set<AccSubItem2> collectedToSet = accSubItems.stream()
        .collect(Collectors.toSet());


◼︎ toMap()

// Collectors.toMap()를 사용하여 Map으로 수집 (AccId 를 key로 사용)
// Key duplication 오류로 toMap() 사용 시 mergeFunction 지정
// -> (existing, replacement) -> existing 부분은 중복 키가 발생했을 때 기존 값(existing)을 유지하는 방법
Map<String, AccSubItem2> collectedToMap = accSubItems.stream()
        .collect(Collectors.toMap(AccSubItem2::getAccId, item -> item, (existing, replacement) -> existing));


◼︎ toArray()

// toArray 를 활용해 List 를 Array 형태로 변환
AccSubItem2[] collectedToArray = accSubItems.stream().toArray(AccSubItem2[]::new);



1-2. 스트림의 통계


◼︎ counting() : 전체 건수 구하기

//스트림의 전체 카운팅
long totCnt1 = accSubItems.stream().count();
long totCnt2 = accSubItems.stream().collect(Collectors.counting());
System.out.println("# 1 .totCnt1 = " + totCnt1 + ",  totCnt2 = " + totCnt2);

# 1 .totCnt1 = 10,  totCnt2 = 10


◼︎ summingInt() : 합계 구하기

//int 형 전체 합계 점수
int sumScore1 = accSubItems.stream().mapToInt(AccSubItem2::getScore).sum();
int sumScore2 = accSubItems.stream().collect(Collectors.summingInt(AccSubItem2::getScore));
System.out.println("# 2. sumScore1 = " + sumScore1 + ",  sumScore2 = " + sumScore2);

# 2. sumScore1 = 5950,  sumScore2 = 5950


◼︎ reducing() : reduce 로 BigDecimal 합계 구하기

//BigDecimal 형 데이터 전체 합계 금액은 reduce() 로 구하기 예제
BigDecimal sumAmt1 = accSubItems.stream()
                                .map(AccSubItem2::getAccAmt)
                                .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
BigDecimal sumAmt2 = accSubItems.stream()
                                .map(AccSubItem2::getAccAmt)
                                .collect(Collectors.reducing(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add));
System.out.println("# 3. sumAmt1 = " + sumAmt1);
System.out.println("#    sumAmt2 = " + sumAmt2);

# 3. sumAmt1 = 945346
#    sumAmt2 = 945346


◼︎ min(), max() : 최소, 최대 값 구하기

//mapToInt(Integer) , mapToLong(Long) 타입 min, max 구하기
OptionalInt minScore = accSubItems.stream()
                                .mapToInt(AccSubItem2::getScore)
                                .min();
OptionalInt maxScore = accSubItems.stream()
                                .mapToInt(AccSubItem2::getScore)
                                .max();
System.out.println("# 4. minScore = " + minScore.getAsInt() + ",  maxScore = " + maxScore.getAsInt());

# 4. minScore = 120,  maxScore = 900


◼︎ min(), max() 에 Comparator.comparingInt() 활용

//AccSubItem 객체 중에 score 점수기준으로 min, max 객체 구하기
Optional<AccSubItem2> minAccSubItem = accSubItems.stream()
                                                .min(Comparator.comparingInt(AccSubItem2::getScore));
Optional<AccSubItem2> maxAccSubItem = accSubItems.stream()
                                                .max(Comparator.comparingInt(AccSubItem2::getScore));
System.out.println("# 5. minAccSubItem = " + minAccSubItem);
System.out.println("     maxAccSubItem = " + maxAccSubItem);

# 5. minAccSubItem = Optional[AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=100000, score=120}]
     maxAccSubItem = Optional[AccSubItem2{accId='A222', depWdrTypCd='20', accAmt=1000, score=900}]


◼︎ minBy(), maxBy() 에 Comparator.comparing() 활용

//accAmt 변수 그룹 기준으로 min, max 객체 구하기
Optional<AccSubItem2> minByDepWdrTypCd = accSubItems.stream()
                                                    .collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(AccSubItem2::getAccAmt)));
Optional<AccSubItem2> maxByDepWdrTypCd = accSubItems.stream()
                                                    .collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(AccSubItem2::getAccAmt)));
System.out.println("# 6. minByDepWdrTypCd = " + minByDepWdrTypCd);
System.out.println("     maxByDepWdrTypCd = " + maxByDepWdrTypCd);

# 6. minByDepWdrTypCd = Optional[AccSubItem2{accId='A222', depWdrTypCd='20', accAmt=1000, score=900}]
     maxByDepWdrTypCd = Optional[AccSubItem2{accId='A610', depWdrTypCd='20', accAmt=431000, score=510}]


◼︎ averagingInt() : 평균 구하기

// 7. score를 기준으로 평균 계산하여 출력
Double averageScore = accSubItems.stream()
                                .collect(Collectors.averagingInt(AccSubItem2::getScore));
System.out.println("# 7. Score 의 평균 = " + averageScore);

# 7. Score 의 평균 = 595.0



1-3. 스트림 문자열 결합


◼︎ joining()

String joiningStr = accSubItems.stream().map(AccSubItem2::getAccId).collect(Collectors.joining());
System.out.println("# joiningStr1 = " + joiningStr);

joiningStr = accSubItems.stream().map(AccSubItem2::getAccId).collect(Collectors.joining("|"));
System.out.println("# joiningStr2 = " + joiningStr);

joiningStr =accSubItems.stream().map(AccSubItem2::getAccId).collect(Collectors.joining(",", "{", "}"));
System.out.println("# joiningStr3 = " + joiningStr);

# joiningStr1 = A123A123A123A201A222A510A510A510A610A105
# joiningStr2 = A123|A123|A123|A201|A222|A510|A510|A510|A610|A105
# joiningStr3 = {A123,A123,A123,A201,A222,A510,A510,A510,A610,A105}



1-4. 스트림 GroupingBy 그룹 연산

Collectors.groupingBy() 는 스트림 요소를 지정된 기준에 따라 그룹화하는 기능으로 이를 통해 데이터를 그룹별로 분류하고 집계할 수 있다.

Collector groupingBy(Function classifier)
Collector groupingBy(Function classifier, Collector downstream)
Collector groupingBy(Function classifier, Supplier mapFactory, Collector downstream)


◼︎ groupingBy 기본 예제

// DepWdrTypCd 멤버변수 기준으로 groupBy 별 건수
Map<String, Long> accSubGroupByCnt = accSubItems.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(AccSubItem2::getDepWdrTypCd, Collectors.counting()));
System.out.println("DepWdrTypCd 멤버변수 기준으로 groupBy 별 건수: " + accSubGroupByCnt);

// DepWdrTypCd 멤버변수 기준으로 groupBy 별로 객체 List
Map<String, List<AccSubItem2>> accSubGroupByMap = accSubItems.stream()
                                                        .collect(Collectors.groupingBy(AccSubItem2::getDepWdrTypCd));
accSubGroupByMap.get("10").forEach(accSubItem -> {
    System.out.println("[10]" + accSubItem.toString());
});
accSubGroupByMap.get("20").forEach(accSubItem -> {
    System.out.println("[20]" + accSubItem.toString());
});

DepWdrTypCd 멤버변수 기준으로 groupBy 별 건수: {20=3, 10=7}
[10]AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=11000, score=700}
[10]AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=4000, score=120}
[10]AccSubItem2{accId='A201', depWdrTypCd='10', accAmt=128000, score=320}
[10]AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=21000, score=820}
[10]AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=37000, score=790}
[10]AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=432000, score=240}
[10]AccSubItem2{accId='A105', depWdrTypCd='10', accAmt=12346, score=880}
[20]AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='20', accAmt=103000, score=670}
[20]AccSubItem2{accId='A222', depWdrTypCd='20', accAmt=100000, score=900}
[20]AccSubItem2{accId='A610', depWdrTypCd='20', accAmt=431000, score=510}


◼︎ groupingBy n분할 일반적인 그룹화

그룹화 된 그룹명이 정렬 되지 않은 상태이다.

// n분할 그룹화
Map<String, List<AccSubItem2>> gradeGroupBy = accSubItems.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(
                accSubItem -> {
                    if (accSubItem.getScore() >= 900) return "A 등급";
                    else if (accSubItem.getScore() >= 800) return "B 등급";
                    else if (accSubItem.getScore() >= 700) return "C 등급";
                    else return "D 등급";
                }
        ));

System.out.println("========== 일반적인 n분할 그룹화 ==========");
gradeGroupBy.forEach((key, accSubItem) -> {
    System.out.println("[" + key + "]");
    accSubItem.forEach(System.out::println);
});

========== 일반적인 n분할 그룹화 ==========
[C 등급]
AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=11000, score=700}
AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=37000, score=790}
[D 등급]
AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=4000, score=120}
AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='20', accAmt=103000, score=670}
AccSubItem2{accId='A201', depWdrTypCd='10', accAmt=128000, score=320}
AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=432000, score=240}
AccSubItem2{accId='A610', depWdrTypCd='20', accAmt=431000, score=510}
[B 등급]
AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=21000, score=820}
AccSubItem2{accId='A105', depWdrTypCd='10', accAmt=12346, score=880}
[A 등급]
AccSubItem2{accId='A222', depWdrTypCd='20', accAmt=100000, score=900}


◼︎ groupingBy n분할 정렬/역정렬 그룹화

TreeMap 을 활용한 정렬/역정렬 grouping 예제이다.

TreeMap<String, List<AccSubItem2>> orderGradeGroupBy = accSubItems.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(
                accSubItem -> {
                    if (accSubItem.getScore() >= 900) return "A 등급";
                    else if (accSubItem.getScore() >= 800) return "B 등급";
                    else if (accSubItem.getScore() >= 700) return "C 등급";
                    else return "D 등급";
                }
                , TreeMap::new  //A등급, B등급, C등급, D등급
                , Collectors.toList()
            )
        );

System.out.println("========== 정렬 n분할 그룹화 ==========");
orderGradeGroupBy.forEach((key, accSubItem) -> {
    System.out.println("[정렬][" + key + "]");
    accSubItem.forEach(System.out::println);
});

System.out.println("========== 정렬 역순 n분할 그룹화 ==========");
orderGradeGroupBy.descendingMap().forEach((key, accSubItem) -> {
    System.out.println("[정렬 역순][" + key + "]");
    accSubItem.forEach(System.out::println);
});

========== 정렬 n분할 그룹화 ==========
[정렬][A 등급]
AccSubItem2{accId='A222', depWdrTypCd='20', accAmt=100000, score=900}
[정렬][B 등급]
AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=21000, score=820}
AccSubItem2{accId='A105', depWdrTypCd='10', accAmt=12346, score=880}
[정렬][C 등급]
AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=11000, score=700}
AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=37000, score=790}
[정렬][D 등급]
AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=4000, score=120}
AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='20', accAmt=103000, score=670}
AccSubItem2{accId='A201', depWdrTypCd='10', accAmt=128000, score=320}
AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=432000, score=240}
AccSubItem2{accId='A610', depWdrTypCd='20', accAmt=431000, score=510}
========== 정렬 역순 n분할 그룹화 ==========
[정렬 역순][D 등급]
AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=4000, score=120}
AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='20', accAmt=103000, score=670}
AccSubItem2{accId='A201', depWdrTypCd='10', accAmt=128000, score=320}
AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=432000, score=240}
AccSubItem2{accId='A610', depWdrTypCd='20', accAmt=431000, score=510}
[정렬 역순][C 등급]
AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=11000, score=700}
AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=37000, score=790}
[정렬 역순][B 등급]
AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=21000, score=820}
AccSubItem2{accId='A105', depWdrTypCd='10', accAmt=12346, score=880}
[정렬 역순][A 등급]
AccSubItem2{accId='A222', depWdrTypCd='20', accAmt=100000, score=900}


◼︎ groupingBy n분할 통계

TreeMap<String, Long> orderGradeGroupByCnt = accSubItems.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(
                accSubItem -> {
                    if (accSubItem.getScore() >= 900) return "A 등급";
                    else if (accSubItem.getScore() >= 800) return "B 등급";
                    else if (accSubItem.getScore() >= 700) return "C 등급";
                    else return "D 등급";
                }
                , TreeMap::new  //A등급, B등급, C등급, D등급
                , Collectors.counting()
            )
        );
System.out.println("========== 정렬 n분할 그룹화 통계 ==========");
orderGradeGroupByCnt.forEach((key, groupCnt) -> {
    System.out.println("[" + key + "] cnt : "  + groupCnt);
});

========== 정렬 n분할 그룹화 통계 ==========
[A 등급] cnt : 1
[B 등급] cnt : 2
[C 등급] cnt : 2
[D 등급] cnt : 5


◼︎ groupingBy 다중 분할(DepWdrTypCd, Score)

TreeMap<String, Map<String, List<AccSubItem2>>> multiGroupBy = accSubItems.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(
                AccSubItem2::getDepWdrTypCd, TreeMap::new, Collectors.groupingBy(
                        accSubItem -> {
                            if (accSubItem.getScore() >= 900) return "A 등급";
                            else if (accSubItem.getScore() >= 800) return "B 등급";
                            else if (accSubItem.getScore() >= 700) return "C 등급";
                            else return "D 등급";
                        }, TreeMap::new, Collectors.toList()
                )
        ));

System.out.println("========== 다중 분할(DepWdrTypCd, Score) 그룹화 ==========");
multiGroupBy.forEach((depWdrKey, scoreGroup) -> {
    System.out.println("# DepWdrTypCd: " + depWdrKey);
    scoreGroup.forEach((scoreKey, items) -> {
        System.out.println("\tScore: " + scoreKey);
        items.forEach(e-> System.out.println("        - " + e));
    });
});

========== 다중 분할(DepWdrTypCd, Score) 그룹화 ==========
# DepWdrTypCd: 10
	Score: B 등급
        - AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=21000, score=820}
        - AccSubItem2{accId='A105', depWdrTypCd='10', accAmt=12346, score=880}
	Score: C 등급
        - AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=11000, score=700}
        - AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=37000, score=790}
	Score: D 등급
        - AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=4000, score=120}
        - AccSubItem2{accId='A201', depWdrTypCd='10', accAmt=128000, score=320}
        - AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=432000, score=240}
# DepWdrTypCd: 20
	Score: A 등급
        - AccSubItem2{accId='A222', depWdrTypCd='20', accAmt=100000, score=900}
	Score: D 등급
        - AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='20', accAmt=103000, score=670}
        - AccSubItem2{accId='A610', depWdrTypCd='20', accAmt=431000, score=510}



1-5. 스트림 PartitioningBy 분할 연산

Collectors.partitioningBy()은 요소들을 참(true)인 그룹과 거짓(false)인 boolean 그룹으로 분할해서 두 개의 그룹을 맵(Map)으로 반환한다. partitioningBy 는 2분할로 Key가 boolean 으로 true, false 이다.

Collector partitioningBy(Predicate predicate)
Collector partitioningBy(Predicate predicate, Collector downStream)


◼︎ partitioningBy 분할

//DepWdrTypCd "10"과 "20"으로 partitioningBy 분할
Map<Boolean, List<AccSubItem2>> partitioningBy = accSubItems.stream()
        .collect(Collectors.partitioningBy(item -> "10".equals(item.getDepWdrTypCd())));
System.out.println("# partitioningBy");
System.out.println("- DepWdrTypCd(10) : " + partitioningBy.get(true));
System.out.println("- DepWdrTypCd(20) : " + partitioningBy.get(false));

# partitioningBy
- DepWdrTypCd(10) : [AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=11000, score=700}, AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=4000, score=120}, AccSubItem2{accId='A201', depWdrTypCd='10', accAmt=128000, score=320}, AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=21000, score=820}, AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=37000, score=790}, AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=432000, score=240}, AccSubItem2{accId='A105', depWdrTypCd='10', accAmt=12346, score=880}]
- DepWdrTypCd(20) : [AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='20', accAmt=103000, score=670}, AccSubItem2{accId='A222', depWdrTypCd='20', accAmt=100000, score=900}, AccSubItem2{accId='A610', depWdrTypCd='20', accAmt=431000, score=510}]


◼︎ partitioningBy 통계

//DepWdrTypCd "10"과 "20"으로 partitioningBy 통계
Map<Boolean, Long> partitioningByCnt = accSubItems.stream()
        .collect(Collectors.partitioningBy(item -> "10".equals(item.getDepWdrTypCd()), Collectors.counting()));
System.out.println("# partitioningByCnt");
System.out.println("- DepWdrTypCd(10) Cnt : " + partitioningByCnt.get(true));
System.out.println("- DepWdrTypCd(20) Cnt : " + partitioningByCnt.get(false));

# partitioningByCnt
- DepWdrTypCd(10) Cnt : 7
- DepWdrTypCd(20) Cnt : 3


◼︎ partitioningBy 분할 + 통계(min)

//DepWdrTypCd "10"과 "20"으로 partitioningBy 통계 Integer 형 Min Max
Map<Boolean, Optional<AccSubItem2>> partitioningByMin = accSubItems.stream()
        .collect(Collectors.partitioningBy(
                item -> "10".equals(item.getDepWdrTypCd())
                , Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(AccSubItem2::getScore))
        ));
System.out.println("# partitioningBy Integer Min");
System.out.println("- DepWdrTypCd(10) By Score Min : " + partitioningByMin.get(true));
System.out.println("- DepWdrTypCd(20) By Score Min : " + partitioningByMin.get(false));

# partitioningBy Integer Min
- DepWdrTypCd(10) By Score Min : Optional[AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='10', accAmt=4000, score=120}]
- DepWdrTypCd(20) By Score Min : Optional[AccSubItem2{accId='A610', depWdrTypCd='20', accAmt=431000, score=510}]


◼︎ partitioningBy 분할 + 통계(max)

//DepWdrTypCd "10"과 "20"으로 partitioningBy 통계 BigDecimal 형 Min Max
Map<Boolean, Optional<AccSubItem2>> partitioningByMax = accSubItems.stream()
        .collect(Collectors.partitioningBy(
                item -> "10".equals(item.getDepWdrTypCd()),
                Collectors.maxBy(Comparator.comparing(AccSubItem2::getAccAmt))
        ));
System.out.println("# partitioningBy BigDecimal Max");
System.out.println("- DepWdrTypCd(10) By AccAmt Max : " + partitioningByMax.get(true));
System.out.println("- DepWdrTypCd(20) By AccAmt Max : " + partitioningByMax.get(false));

# partitioningBy BigDecimal Max
- DepWdrTypCd(10) By AccAmt Max : Optional[AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=432000, score=240}]
- DepWdrTypCd(20) By AccAmt Max : Optional[AccSubItem2{accId='A610', depWdrTypCd='20', accAmt=431000, score=510}]


◼︎ partitioningBy 다중 분할

//DepWdrTypCd "10"과 "20" 와 AccAmt 100000 이상 partitioningBy 다중 분할
Map<Boolean, Map<Boolean, List<AccSubItem2>>> partitionInPartitioningBy = accSubItems.stream()
        .collect(
                Collectors.partitioningBy(item -> "10".equals(item.getDepWdrTypCd())
                , Collectors.partitioningBy(item -> item.getAccAmt().compareTo(new BigDecimal(100000)) >= 0)
        ));
System.out.println("# partition In PartitioningBy ");
System.out.println("- DepWdrTypCd(10) By 100000 이상 By : " + partitionInPartitioningBy.get(true).get(true));
System.out.println("- DepWdrTypCd(20) By 100000 이상 By : " + partitionInPartitioningBy.get(false).get(true));

# partition In PartitioningBy 
- DepWdrTypCd(10) By 100000 이상 By : [AccSubItem2{accId='A201', depWdrTypCd='10', accAmt=128000, score=320}, AccSubItem2{accId='A510', depWdrTypCd='10', accAmt=432000, score=240}]
- DepWdrTypCd(20) By 100000 이상 By : [AccSubItem2{accId='A123', depWdrTypCd='20', accAmt=103000, score=670}, AccSubItem2{accId='A222', depWdrTypCd='20', accAmt=100000, score=900}, AccSubItem2{accId='A610', depWdrTypCd='20', accAmt=431000, score=510}]