《苍穹外卖》项目学习记录-Day11销量排名统计
销量排名需要查两张表，一张是order_detail，它里面有number字段，这个字段体现了商品的销售的份数。我们仅仅查这一张表是不够的，因为用户下单了，下单了之后就会产生订单数据和对应的订单详情数据，假设他下完单了又取消了这个订单，他取消这个订单后我们并没有把这个数据给删除掉，我们只是把订单的状态修改成已取消。对于这种情况用户已经取消了订单了，我们在统计销量排名的时候，这个数据不能算数。所以我们要统计的是这个订单是已完成状态的，order_detail表体现不出来对应的订单状态，order_detail里面有order_id，想要知道对应的订单状态就需要根据order_id去查订单表。所以要查两张表，一张是order_detail（订单详细表），一张是orders（订单表），订单表里面status=5代表订单已完成，status=6代表订单已取消。
所以这条sql语句应该为查询order_detail表和orders表，查询菜品或套餐的名字以及对应的销售的份数，当order_detail.order_id =orders.id的时候并且orders表中的status字段=5，也就是已完成的订单，而且是在指定的时间段内，进行分组查询，根据销量降序排序，查询销量前10个的商品。
用GoodsSalesDTO来封装我们查询出来的结果。
这里用Stram流的map方法获取每一个GoodsSalesDTO对象里面的name和number。
/**
* 统计指定时间区间内的销量排名前10
* @param begin
* @param end
* @return
*/
public SalesTop10ReportVO getSalesTop10(LocalDate begin, LocalDate end) {
LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.of(begin,LocalTime.MIN);
LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(end, LocalTime.MAX);
List<GoodsSalesDTO> salesTop10 = orderMapper.getSalesTop10(beginTime, endTime);
List<String> names = salesTop10.stream().map(GoodsSalesDTO::getName).collect(Collectors.toList());
String nameList = StringUtils.join(names, ",");
List<Integer> numbers = salesTop10.stream().map(GoodsSalesDTO::getNumber).collect(Collectors.toList());
String numberList = StringUtils.join(numbers, ",");
return SalesTop10ReportVO
.builder()
.nameList(nameList)
.numberList(numberList)
.build();
}·功能测试
1.获取Stream流？
·获取集合的Stream流
Collection提供的如下方法 说明
default Stream<E> stream() 获取当前集合对象的Stream流
·获取数组的Stream流
Arrays类提供的如下方法 说明
public static <T> Stream<T> stream(T[] array) 获取当前数组的Stream流
public static <T> Stream<T> of(T...values) 获取当前接收数据的Stream流
中间方法指的是调用完成后会返回新的Stream流，可以继续使用（支持链式编程）。
终结方法指的是调用完成后，不会返回新的Stream了，没法继续使用流了。
2.Stream提供的常用中间方法 说明
Stream <T> filter(Predicate<? super T>predicate) 用于对流中的数据进行过滤
Stream <T> sorted() 对元素进行升序排序
Stream <T> sorted(Comparator<? super T> comparator) 按照指定规则排序
Stream <T> limit(long maxSize) 获取前几个元素
Stream <T> skip(long n) 跳过前几个元素
Stream <T> distinct() 去除流中重复的元素
<R>Stream<R> map(Function<? super T,?extends R> mapper)
对元素进行加工，并返回对应的新流
static <T> Stream<T> concat(Stream a,Stream b) 合并a和b两个流为一个流
3.Stream流常见的终结方法
Stream提供的常用终结方法 说明
void forEach(Consumer action) 对此流运算后的元素执行遍历
long count() 统计此流运算后的元素个数
Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator)
获取此流运算后最大值元素
Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator)
获取此流运算后最小值元素
收集Stream流：就是把Stream流操作后的结果转回到集合或者数组中去返回。
Stream流：方便操作集合/数组手段；集合/数组：才是开发中的目的。
Stream提供的常用终结方法 说明
R collect(Collector collector) 把流处理后的结果收集到一个指定的集合中去
Object toArray() 把流处理后的结果收集到一个数组中去
流只能收集一次
Collectors工具类提供了具体的收集方式 说明
public static <T> Collector toList() 把元素收集到List集合中去
public static <T> Collector toSet() 把元素收集到Set集合中去
public static Collector toMap(Function KeyMapper,Function valueMapper)
把元素收集到Map集合中
我的笔记中没有这个Stream.reduce()方法和Stream.map()方法，所以我去查了一下。
Stream.reduce()是Java 8引入的一个强大的工具，用于对流中的元素进行归纳操作。
reduce方法可以将流中的多个元素组合成一个单一的结果，通常用于求和、求乘积、查找最大值或最小值等操作。
reduce方法的基本用法
reduce(BinaryOperator<T> accumulator)
这种方法没有初始值，流的第一个元素将作为初始值。返回的是Optional<T>，以防流为空。例如：
Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((a,b)->a + b);
2.有初始值：T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)。这种方法有一个初始值identity，可以保证即使流为空也会有一个默认结果。返回的是T。例如：
int sum = list.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
3.并行流操作：reduce(U identity, BiFunction<U, T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)。这种方法适用于并行流操作，可以通过两个函数实现累加器和合并器的分离。例如：
int sum = list.parallelStream().reduce(0, (partialResult, element) -> partialResult + element, Integer::sum);
reduce方法的应用场景
1.求和：将流中的所有元素相加。例如，计算一个整数列表的总和。
2.求乘积：将流中的所有元素相乘。例如，计算一个整数列表的乘积。
3.查找最大值或最小值：通过比较操作，找到流中的最大值或最小值。
4.连接字符串：将流中的字符串元素连接成一个新的字符串。例如，将多个单词连接成一个句子。
5.自定义聚合操作：通过自定义的累加器函数，实现更复杂的聚合操作。例如，计算两个数的平均值。
Stream.map()方法是Java 8中Stream API的一个重要功能，主要用于将流中的每个元素映射到另一个元素。具体来说，map方法接受一个Function接口的实现，该实现定义了如何将流中的每个元素转换成一个新的元素。转换后元素会形成一个新的流。
基本用法
map方法的声明如下：
<R> Stream<R> map(Function<? super T,? extends R>mapper);
这里，T是流中元素的类型，R是映射后元素的类型。mapper是一个函数式接口，定义了如何将T类型的元素转换为R类型的元素。
特性与优势
1.类型转换：可以将流中的元素转换为另一种类型，例如将字符串转换为整数。
2.惰性执行：map操作不会立即执行，只有在需要结果时才会计算。
3.函数式编程：使用函数式接口（如Function），使得代码更加简洁和灵活。