流式数据计算语言如何进化及新选择有哪些？

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在JAVA开发中，经常会遇到难以直接使用数据库进行结构化数据计算的场景。早期JAVA没有提供相关类库，排序、分组等基本计算需要手动编写代码，导致开发效率低下。直到JAVA 8推出，才引入了相关类库，简化了数据处理任务。

JAVA开发中经常会遇到不方便使用数据库，但又要进行结构化数据计算的场景。JAVA早期没有提供相关类库，即使排序、分组这种基本计算也要硬写代码，开发效率很低。后来JAVA8推出了Stream库，凭借Lambda表达式、链式编程风格、集合函数，才终于解决了结构化数据计算类库从无到有的问题。

Stream可以简化结构化数据的计算

比如排序：

Stream<Order> result=Orders
.sorted((sAmount1,sAmount2)->Double.compare(sAmount1.Amount,sAmount2.Amount))
.sorted((sClient1,sClient2)->CharSequence.compare(sClient2.Client,sClient1.Client));

上面代码中的sorted是集合函数，可方便地进行排序。"(参数)->函数体"的写法即Lambda表达式，可以简化匿名函数的定义。两个sorted函数连在一起用属于链式编程风格，可以使多步骤计算变得直观。

Stream计算能力还不够强

仍然以上面的排序为例，sorted函数只需要知道排序字段和顺序/逆序就够了，参考SQL的写法"…from Orders order by Client desc, Amount"，但实际上还要额外输入排序字段的数据类型。顺序/逆序用asc/desc（或+/-）等符号就可以简单表示了，但这里却要用compare函数。