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如何用java将数据库表数据转换为企业-部门-职位三级树状结构？

Java实现企业-部门-职位三级树状结构转换

本文介绍如何使用Java代码将关系型数据库中的表数据转换为企业、部门、职位三级树状结构。 我们将通过高效的代码实现数据分组和层级排序。

1. 数据获取与实体类初始化

首先，从数据库查询必要数据，并定义相应的实体类和集合：

List<PO> records = // 数据库查询语句，例如：jdbcTemplate.queryForList("select * from table", PO.class);
List<Company> data = new ArrayList<>();
Map<String, Company> companyMap = new HashMap<>();
Map<String, Department> departmentMap = new HashMap<>();

其中PO代表数据库表对应的Java实体类，包含公司代码(companyCode)、公司名称(companyName)、部门代码(deptCode)、部门名称(deptName)、职位代码(code)和职位名称(jobName)等字段。 Company、Department和Job分别代表公司、部门和职位实体类，包含各自的代码和名称属性，以及子元素集合。

2. 数据遍历与分组

遍历查询结果，根据公司、部门和职位代码进行分组，构建树状结构：

for (PO po : records) {
    String companyKey = po.getCompanyCode();
    Company company = companyMap.computeIfAbsent(companyKey, k -> {
        Company c = new Company();
        c.setCode(companyKey);
        c.setName(po.getCompanyName());
        return c;
    });
    data.add(company); //确保每个公司只添加一次

    String departmentKey = companyKey + po.getDeptCode();
    Department department = departmentMap.computeIfAbsent(departmentKey, k -> {
        Department d = new Department();
        d.setCode(po.getDeptCode());
        d.setName(po.getDeptName());
        return d;
    });
    company.getDepartments().add(department);

    Job job = new Job();
    job.setCode(po.getCode());
    job.setName(po.getJobName());
    department.getJobs().add(job);
}

computeIfAbsent 方法提高了代码效率，避免了重复的get和put操作。

3. 结果输出

最终，data 列表包含了完整的企业-部门-职位三级树状结构。可以使用Jackson等JSON库将结果转换为JSON格式输出：

ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
String json = objectMapper.writeValueAsString(data);
System.out.println(json);

性能优化建议

为了进一步优化代码性能，可以考虑以下几点：

  • 使用更高效的Map实现，例如ConcurrentHashMap，尤其在多线程环境下。
  • 避免重复创建对象，可以预先分配对象池。
  • 使用流式处理，可以提高代码可读性和性能。
  • 数据库层面优化SQL语句，例如添加索引。

此优化后的代码更简洁、高效，并提供了更清晰的结构，方便理解和维护。 记得添加必要的异常处理和日志记录，以确保代码的健壮性。