Java Stream如何高效进行多表关联的平均值计算及排序操作？
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本文共计1035个文字，预计阅读时间需要5分钟。
原文：
数据模型定义
首先，我们定义三个数据模型类，分别对应用户（User）、电影（Movie）和评分（Score）表。为了简化示例，我们使用 Java 16 引入的 record 类型：
record User(int id, String name) {} record Movie(int id, String name, int budget) {} record Score(int userId, int movieId, int score) {}
准备测试数据
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
接下来，准备一些测试数据，用于演示 Stream 操作：
List<Movie> movies = List.of( new Movie(101, "Mov 1", 200), new Movie(102, "Mov 2", 500), new Movie(103, "Mov 3", 300)); List<Score> scores = List.of( new Score(1, 101, 7), new Score(2, 101, 8), new Score(1, 102, 6), new Score(2, 102, 9));
核心 Stream 处理逻辑
现在，我们使用 Java Stream API 实现核心的计算和排序逻辑。
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原文：
数据模型定义
首先，我们定义三个数据模型类，分别对应用户（User）、电影（Movie）和评分（Score）表。为了简化示例，我们使用 Java 16 引入的 record 类型：
record User(int id, String name) {} record Movie(int id, String name, int budget) {} record Score(int userId, int movieId, int score) {}
准备测试数据
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接下来，准备一些测试数据，用于演示 Stream 操作：
List<Movie> movies = List.of( new Movie(101, "Mov 1", 200), new Movie(102, "Mov 2", 500), new Movie(103, "Mov 3", 300)); List<Score> scores = List.of( new Score(1, 101, 7), new Score(2, 101, 8), new Score(1, 102, 6), new Score(2, 102, 9));
核心 Stream 处理逻辑
现在，我们使用 Java Stream API 实现核心的计算和排序逻辑。