1. 엔터티를 캐시하기 위한 맵 생성

맵의 항목을 캐싱하면 데이터베이스나 다른 데이터 소스에서 데이터를 반복적으로 가져올 필요성이 줄어들어 성능이 향상될 수 있습니다. Java Streams를 사용하면 이러한 캐시를 쉽게 만들 수 있습니다.

예제 코드

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

class User {
    private int id;
    private String name;

    // Constructors, getters, setters
}

public class EntityCacheExample {
    public static void main(String[] args) {
        List users = List.of(
            new User(1, "Alice"),
            new User(2, "Bob"),
            new User(3, "Charlie")
        );

        Map userCache = users.stream()
            .collect(Collectors.toMap(User::getId, user -> user));

        System.out.println(userCache);
    }
}

위 코드에서는 Collectors.toMap()를 사용하여 User 개체 목록을 키가 사용자 ID이고 값이 User 개체 자체인 맵으로 변환합니다. 이렇게 하면 사용자 엔터티의 캐시가 효과적으로 생성됩니다.

데모 결과

{1=User{id=1, name='Alice'}, 2=User{id=2, name='Bob'}, 3=User{id=3, name='Charlie'}}

2. 중첩된 지도 만들기

중첩 지도는 데이터를 여러 수준으로 분류해야 할 때 유용할 수 있습니다. 예를 들어 사용자를 부서별로 그룹화한 다음 역할별로 그룹화할 수 있습니다.

예제 코드

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

class User {
    private String department;
    private String role;
    private String name;

    // Constructors, getters, setters
}

public class NestedMapExample {
    public static void main(String[] args) {
        List users = List.of(
            new User("HR", "Manager", "Alice"),
            new User("IT", "Developer", "Bob"),
            new User("IT", "Manager", "Charlie")
        );

        Map>> nestedMap = users.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(User::getDepartment,
                Collectors.groupingBy(User::getRole)));

        System.out.println(nestedMap);
    }
}

이 코드는 Collectors.groupingBy()를 사용하여 중첩된 지도를 만드는 방법을 보여줍니다. 외부 맵은 사용자를 부서별로 그룹화하고, 내부 맵은 사용자를 역할별로 그룹화합니다.

데모 결과

{HR={Manager=[User{name='Alice'}]}, IT={Developer=[User{name='Bob'}], Manager=[User{name='Charlie'}]}}

3. 두 개의 값을 가진 맵 생성

때때로 지도의 단일 키에 대해 여러 속성을 저장하고 싶을 수도 있습니다. 지도 사용
>
는 효과적인 솔루션이 될 수 있습니다.

예제 코드

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.AbstractMap.SimpleEntry;
import java.util.stream.Collectors;

class User {
    private int id;
    private String name;
    private int age;

    // Constructors, getters, setters
}

public class MapWithTwoValuesExample {
    public static void main(String[] args) {
        List users = List.of(
            new User(1, "Alice", 30),
            new User(2, "Bob", 25),
            new User(3, "Charlie", 35)
        );

        Map> userMap = users.stream()
            .collect(Collectors.toMap(User::getId, user -> 
                new SimpleEntry(user.getName(), user.getAge())));

        System.out.println(userMap);
    }
}

여기에서는 SimpleEntry를 사용하여 각 사용자 ID와 연결된 두 가지 값(이름 및 연령)이 있는 지도를 생성합니다.

데모 결과

{1=Alice=30, 2=Bob=25, 3=Charlie=35}

4. 그룹화 기준 및 매핑

그룹화와 매핑을 함께 사용하면 객체 목록을 각 그룹이 특정 속성을 포함하는 그룹화된 맵으로 변환하는 등 복잡한 데이터 변환을 단순화할 수 있습니다.

예제 코드

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

class User {
    private String department;
    private String name;

    // Constructors, getters, setters
}

public class GroupingByMappingExample {
    public static void main(String[] args) {
        List users = List.of(
            new User("HR", "Alice"),
            new User("IT", "Bob"),
            new User("HR", "Charlie")
        );

        Map> groupedMap = users.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(User::getDepartment,
                Collectors.mapping(User::getName, Collectors.toList())));

        System.out.println(groupedMap);
    }
}

이 예에서는 사용자를 부서별로 그룹화한 다음 사용자 개체를 해당 이름에 매핑하여 각 부서가 이름 목록과 연결된 맵을 만듭니다.

데모 결과

{HR=[Alice, Charlie], IT=[Bob]}

5. 그룹화, 매핑 및 축소

그룹화, 매핑, 축소를 결합하면 값을 합산하거나 각 그룹의 최대값을 찾는 등 데이터를 효율적으로 집계할 수 있습니다.

예제 코드

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

class Transaction {
    private String type;
    private int amount;

    // Constructors, getters, setters
}

public class GroupingByMappingReducingExample {
    public static void main(String[] args) {
        List transactions = List.of(
            new Transaction("Deposit", 100),
            new Transaction("Deposit", 200),
            new Transaction("Withdrawal", 50),
            new Transaction("Withdrawal", 30)
        );

        Map transactionSums = transactions.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Transaction::getType,
                Collectors.reducing(0, Transaction::getAmount, Integer::sum)));

        System.out.println(transactionSums);
    }
}

이 코드에서는 거래를 유형별로 그룹화하고 금액에 매핑한 다음 합산하여 금액을 줄입니다. 결과는 각 거래 유형에 대한 총액을 보여주는 지도입니다.

데모 결과

{Deposit=300, Withdrawal=80}

6. 결론

이러한 고급 Java Stream 트릭은 코딩 효율성과 가독성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술을 익히면 복잡한 데이터 처리 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다. 질문이 있거나 추가 설명이 필요한 경우 아래에 의견을 남겨주세요!

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