摘要：公司的业务，一个逻辑涉及大量的数据。 举个例子，现有的手机(Mobile )和日志对象)实际上很少提供。 因为是日志，所以大多不修改，暂时这样理解吧。 假设这里讨论的日志对象允许修改。 其实我表现简单，一对多的关系，具体你可以自己想象和理解。 首先，公司使用的是Hibernate。 现在的代码是这样的
string hql=' fromdetailwheredetail.parent.id=: id '； listXXXobjs=Query(XXX )； for(XXXXXX:objs ) XXX.setxxxXXX.setxxxstore ) xxxx； }首先检查详细信息，然后循环设定值，最后保存。 看到这里，你可能会说，ID直接更新不就行了吗？ 是的，当然可以。 但是，业务有其他逻辑。 更新只是其中的一部分。 回到主题，关于类似的情况，在公司写了很多次，所以决定打包。 此外，上述代码还有另一个危险。 那就是，明细多了之后，例如几百、几千个的话，有可能一次加载，卡就会堵塞，内存就会溢出。
贴上我封装的代码吧
import java.util.ArrayList； import java.util.Arrays； import java.util.List； 公共类数据帮助程序{/* * *处理数据量大时。 * @param size一次有多少个* @param IDs对象的id的集合* @param callBack回调函数*/publicstaticvoidsplitgroup (intsize，ListLong ids，列表长ids ) 列表长时间=new ArrayList long (； int total=ids.size (； for(intI=0； i ids.size (； I ) {doAction=false； TEMP.add(ids.get ) I )； if(temp.size(==size|| ) I==total-1 ) ) {doAction=true； }if(doaction ) callback.doaction ) temp； temp=new ArrayListLong (； } }上述代码主要分割数据。 例如，如果希望一次达到100，程序将计算是否达到100，如果达到，则调用回调函数。 回调函数是接口类型，必须自己编写实现。 在回调方法中，传递集合，其大小为100。
import java.util.List； /**处理大数据回调函数* */publicinterfacegroupcallback {/* * *回调方法。 size达到指定大小或最后一个数据时调用的方法* @param IDS包含指定的ids。 其大小为指定的大小*/publicvoiddoaction (listlongids )； }另外，传入的集合很可能不到100。 例如，如果为356，则调用四次回调函数。 也就是说，100、200、300每次调用一次，最后56条再次调用。
最后，写test
publicstaticvoidmain (字符串[ ] args )//让我们使用这四行代码模拟查询的详细信息。 现在，假设您查询了356个明细行。 不链接数据库，直接输入list。 listlongmovedocids=newarraylistlong (； for(intI=0； i 356； I ) {movedocids.add(long.parselong ) I ' )； //代码的改进datahelper.splitgroup(100，moveDocIds，new GroupCallBack ) @overridepublicvoiddoaction ) ) listlongids/ss //todostringhql=' fromdetailwhereidin (: ids ) )； //load//for (wmmovedocdoc : docs ) doc.setxxxdoc.setxxxx//store ) doc； }}； system.out.println('end '； }输出的结果是
[0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、12、13、14、15、16、17、18、19、20、23、24、25、26 64、66 7、78、79、80、81、82、83、84、85、86、87、88、90、91、92、93、95、96、97、98、99 ] [ 100， 101] 11、112、113、114、115、116、117、118、119、120、121、122、123、124、126、127、128、129、130、1110 155、156、157、158、159、160、161、172、173、174、175、176、177、178、180、181、182、183、184 208、209、210、211、212、213、214、215、216、217、218、219、220、221、221 231、233、234、235、236、237 251 261、262、263、264、265、266、267、269、270、271、272、273、274、275、276、278、279、280、281 305、306、307、308、309、310、311] 321、322、323、324、325、326、327、328、329、331、332、333、334、…
总结：以上多只是对大量数据的处理方法。 我的代码实现类似于spring的XXXTempleate。
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