Java Stream 的 groupingBy 是实现分组统计最常用、最直观的方式，它能像 SQL 的 GROUP BY 一样对数据按某个字段聚合，并支持嵌套统计（如计数、求和、平均值等），无需手动遍历 Map 构建。

Java Stream 的 groupingBy 是实现分组统计最常用、最直观的方式，它能像 SQL 的 GROUP BY 一样对数据按某个字段聚合，并支持嵌套统计（如计数、求和、平均值等），无需手动遍历 Map 构建。

基础分组：按单个字段分类

最简单的用法是将流中元素按某个属性分组，返回 Map<k list>></k>：

List<Person> people = Arrays.asList(
    new Person("Alice", "IT", 8000),
    new Person("Bob", "HR", 6500),
    new Person("Charlie", "IT", 9200)
);

// 按部门分组
Map<String, List<Person>> byDept = people.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Person::getDepartment));
// 结果：{"IT": [Alice, Charlie], "HR": [Bob]}

带下游收集器的聚合统计

真正体现“类似数据库统计”的能力，在于配合下游收集器（downstream collector）做进一步计算：

• 统计每组数量：Collectors.counting()
• 求每组薪资总和：Collectors.summingDouble(Person::getSalary)
• 算每组平均薪资：Collectors.averagingDouble(Person::getSalary)
• 取每组最高/最低薪资：Collectors.maxBy(Comparator.comparingDouble(Person::getSalary))

例如统计各部门人数和平均薪资：

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Java Maven Common

Java Maven 项目审查工作流的通用输入处理。当 Java Maven 项目以 ZIP压缩包或 GitLab 仓库 URL 形式提供且需要...时使用。

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Map<String, Double> avgSalaryByDept = people.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Person::getDepartment,
        Collectors.averagingDouble(Person::getSalary)
    ));
// {"IT": 8600.0, "HR": 6500.0}

多级分组与复合键

支持嵌套分组，模拟 GROUP BY dept, role：

// 先按部门，再按角色分组
Map<String, Map<String, List<Person>>> nested = people.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Person::getDepartment,
        Collectors.groupingBy(Person::getRole)
    ));

若需自定义复合键（如部门+角色拼接），可用 groupingBy(p -> p.getDepartment() + "-" + p.getRole())，更灵活且避免嵌套 Map 的复杂性。

空组处理与自定义 Map 类型

默认返回 HashMap，但可指定类型（如 TreeMap 实现自然排序）：

Map<String, Long> countSorted = people.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Person::getDepartment,
        TreeMap::new, // 指定 map 类型
        Collectors.counting()
    ));

若某些分组可能为空（如某部门无人），可结合 Collectors.collectingAndThen 或预置 key 初始化，但通常业务中更倾向用 Optional 或判空处理，而非强制补零。