[Springboot RestAPI] 3. Stream 활용 예제: 데이터 변환 및 집계 처리

📝 설명

• map: 데이터를 변환하거나 가공합니다.

• filter: 조건에 맞는 데이터만 선택합니다.

• groupingBy: 데이터를 특정 조건을 기준으로 그룹화합니다.

• count, sum, max: 집계 작업을 수행하여 결과를 계산합니다.

📌 주요 작업

1. map - 데이터를 변환:

var new11 = list.stream().map(i -> i * 2).toList();

map을 사용하여 리스트의 각 원소에 2를 곱한 새로운 리스트를 생성합니다.

2. filter - 조건에 맞는 데이터 선택:

var new21 = list.stream().filter(i -> i < 3).toList();

filter를 사용하여 3보다 작은 값만 필터링합니다.

3. count, sorted, distinct:

var new31 = list.stream().sorted(Comparator.reverseOrder())
                .map(i -> i / 3)
                .distinct()
                .count();

리스트를 내림차순으로 정렬하고, 중복을 제거한 뒤, 나누기 연산 후 개수를 셉니다.

4. mapToInt, sum, max, average:

var new41 = cartList.stream().mapToInt(cart -> cart.getPrice()).max();

mapToInt를 사용하여 Cart 객체의 가격만 추출하고, max를 통해 가장 큰 가격을 찾습니다.

5. groupingBy - 그룹화:

var new51 = cartList.stream()
                    .collect(Collectors.groupingBy(Cart::getName))
                    .entrySet()
                    .stream()
                    .map(en -> en.getValue())
                    .toList();

groupingBy를 사용하여 Cart 객체들을 이름(name) 기준으로 그룹화하고 결과를 리스트로 반환합니다.

💬 예시 코드

package ex02;

import lombok.Data;

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.stream.Collectors;

public class StEx01 {
    public static void main(String[] args) {
        var list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

        Cart c1 = new Cart(1, "바나나", 1000);
        Cart c2 = new Cart(2, "바나나", 1000);
        Cart c3 = new Cart(3, "딸기", 2000);
        Cart c4 = new Cart(4, "사과", 3000);

        var cartList = Arrays.asList(c1, c2, c3, c4);

        //1. map(가공)
        var new11 = list.stream().map(i -> i * 2).toList();
        System.out.println(new11);

        var new12 = list.stream()
                .map(i -> i * 2)
                .filter(i -> i != 10)
                .toList();
        System.out.println(new12);

        //2. filter (검색, 삭제)
        var new21 = list.stream()
                .filter(i -> i < 3)
                .toList();
        System.out.println(new21);

        //3. count(개수), sorted(정렬), distinct(중복제거)
        var new31 = list.stream()
                .sorted(Comparator.reverseOrder())
                .map(i -> i / 3)
                .distinct()
                .count();
        System.out.println(new31);

        //4. mapToInt, sum, min, max, average
        var new41 = cartList.stream()
                .mapToInt(cart -> cart.getPrice())
                .max();
        System.out.println(new41);

        //5. groupby [key=[c1, c2], key=[c3], key=[c4]]
        var new51 = cartList.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Cart::getName))
                .entrySet()
                .stream()
                .map(en -> en.getValue())
                .toList();
        System.out.println(new51);
    }

    @Data
    static class Cart {
        private int id;
        private String name;
        private int price;

        public Cart(int id, String name, int price) {
            this.id = id;
            this.name = name;
            this.price = price;
        }
    }
}

💡 활용 시나리오

• 데이터 가공: map을 사용하여 데이터의 형태를 변환하거나 계산할 수 있습니다.

• 필터링: filter를 사용하여 조건에 맞는 데이터만 추출하거나 불필요한 데이터를 제거할 수 있습니다.

• 그룹화: groupingBy를 활용하여 데이터를 특정 기준으로 그룹화하고, 각 그룹에 대한 처리를 쉽게 할 수 있습니다.

📌 예시 JSON

{
  "orderId": 1,
  "products": [
    {
      "productId": 1,
      "orderOptions": [
        {"orderOptionId": 1, "orderOptionName": "파란바지", "orderQty": 2, "orderTotalPrice": 2000},
        {"orderOptionId": 2, "orderOptionName": "빨간바지", "orderQty": 2, "orderTotalPrice": 4000}
      ]
    },
    {
      "productId": 2,
      "orderOptions": [
        {"orderOptionId": 3, "orderOptionName": "하얀티", "orderQty": 5, "orderTotalPrice": 10000}
      ]
    }
  ],
  "sumPrice": 16000
}

🧑‍💻 변환 로직

List<OrderOption> or1Options = Arrays.asList(orOption1, orOption2, orOption3);
OrderDetailDTO orderDetailDTO = new OrderDetailDTO(or1Options);
String ex04 = gson.toJson(orderDetailDTO);
System.out.println(ex04);