使用jOOQ和JavaFX将SQL数据转换为图表

最近，我们已经展示了Java 8和函数式编程将如何为使用jOOQ和Java 8 lambda和Streams进行SQL数据的函数数据转换为Java开发人员带来新的视角。今天，我们将这一步骤更进一步，将数据转换为JavaFX XYChart.Series以根据数据生成美观的条形图。

设置数据库

我们将在PostgreSQL数据库中再次使用世界银行开放数据的一小部分。我们正在使用的数据如下：

DROP SCHEMA IF EXISTS world;CREATE SCHEMA world;CREATE TABLE world.countries (code CHAR(2) NOT NULL,year INT NOT NULL,gdp_per_capita DECIMAL(10, 2) NOT NULL,govt_debt DECIMAL(10, 2) NOT NULL
);INSERT INTO world.countries
VALUES ('CA', 2009, 40764, 51.3),('CA', 2010, 47465, 51.4),('CA', 2011, 51791, 52.5),('CA', 2012, 52409, 53.5),('DE', 2009, 40270, 47.6),('DE', 2010, 40408, 55.5),('DE', 2011, 44355, 55.1),('DE', 2012, 42598, 56.9),('FR', 2009, 40488, 85.0),('FR', 2010, 39448, 89.2),('FR', 2011, 42578, 93.2),('FR', 2012, 39759,103.8),('GB', 2009, 35455,121.3),('GB', 2010, 36573, 85.2),('GB', 2011, 38927, 99.6),('GB', 2012, 38649,103.2),('IT', 2009, 35724,121.3),('IT', 2010, 34673,119.9),('IT', 2011, 36988,113.0),('IT', 2012, 33814,131.1),('JP', 2009, 39473,166.8),('JP', 2010, 43118,174.8),('JP', 2011, 46204,189.5),('JP', 2012, 46548,196.5),('RU', 2009,  8616,  8.7),('RU', 2010, 10710,  9.1),('RU', 2011, 13324,  9.3),('RU', 2012, 14091,  9.4),('US', 2009, 46999, 76.3),('US', 2010, 48358, 85.6),('US', 2011, 49855, 90.1),('US', 2012, 51755, 93.8);

（另请参阅本文，了解针对上述数据的另一套很棒的SQL查询）

我们现在要做的是在两个不同的条形图中绘制两组值：

2009-2012年间每个国家的人均GDP
每个国家的债务占其2009年至2012年间每年GDP的百分比

然后，这将创建8个系列，两个图表中的每个系列都有四个数据点。除上述内容外，我们还希望按2009-2012年之间的平均预测值对系列进行排序，以便可以轻松比较系列-进而比较国家/地区。显然，通过结果图在视觉上比在文本上更易于解释，因此请保持关注，直到文章结尾。

使用jOOQ和JavaFX收集数据

在普通SQL中，我们为计算上述数据系列而编写的查询如下所示：

select COUNTRIES.YEAR, COUNTRIES.CODE, COUNTRIES.GOVT_DEBT 
from COUNTRIES 
join (select COUNTRIES.CODE, avg(COUNTRIES.GOVT_DEBT) avg from COUNTRIES group by COUNTRIES.CODE
) c1 
on COUNTRIES.CODE = c1.CODE 
order by avg asc, COUNTRIES.CODE asc, COUNTRIES.YEAR asc

换句话说，我们只需要从COUNTRIES表中选择相关列，就可以自动加入每个国家/地区的平均预测值，以便可以按该平均值对结果进行排序。可以使用窗口函数来编写相同的查询。我们稍后再讲。

我们将编写以下代码来使用jOOQ和JavaFX创建这样的条形图：

CategoryAxis xAxis = new CategoryAxis();
NumberAxis yAxis = new NumberAxis();
xAxis.setLabel("Country");
yAxis.setLabel("% of GDP");BarChart<String, Number> bc = new BarChart<>(xAxis, yAxis);
bc.setTitle("Government Debt");
bc.getData().addAll(// SQL data transformation, executed in the DB// -------------------------------------------DSL.using(connection).select(COUNTRIES.YEAR,COUNTRIES.CODE,COUNTRIES.GOVT_DEBT).from(COUNTRIES).join(table(select(COUNTRIES.CODE, avg(COUNTRIES.GOVT_DEBT).as("avg")).from(COUNTRIES).groupBy(COUNTRIES.CODE)).as("c1")).on(COUNTRIES.CODE.eq(field(name("c1", COUNTRIES.CODE.getName()), String.class)))// order countries by their average // projected value.orderBy(field(name("avg")),COUNTRIES.CODE,COUNTRIES.YEAR)// The result produced by the above statement// looks like this:// +----+----+---------+// |year|code|govt_debt|// +----+----+---------+// |2009|RU  |     8.70|// |2010|RU  |     9.10|// |2011|RU  |     9.30|// |2012|RU  |     9.40|// |2009|CA  |    51.30|// +----+----+---------+// Java data transformation, executed in app memory// ------------------------------------------------// Group results by year, keeping sort // order in place.fetchGroups(COUNTRIES.YEAR)// The generic type of this is inferred...// Stream<Entry<Integer, Result<//     Record3<BigDecimal, String, Integer>>// >>.entrySet().stream()// Map entries into { Year -> Projected value }.map(entry -> new XYChart.Series<>(entry.getKey().toString(),observableArrayList(// Map records into a chart Dataentry.getValue().map(country -> new XYChart.Data<String, Number>(country.getValue(COUNTRIES.CODE),country.getValue(COUNTRIES.GOVT_DEBT)))))).collect(toList())
);

真正有趣的是，我们可以从数据库中获取数据，然后将其一次转换为JavaFX数据结构。整个过程几乎是一个Java语句。

SQL和Java完全分开

正如我们之前在此博客上所写的那样，将以上方法与LINQ或JPQL的DTO提取功能进行比较时，存在非常重要的区别。即使我们在一个语句中表示整个转换，SQL查询还是与Java内存数据转换完全分开。

在表达对数据库的SQL查询时，我们希望尽可能精确，以便能够计算最佳执行计划。只有实现了数据集之后，Java 8 Stream转换才会启动。

当我们将上面的SQL-92兼容查询更改为使用超棒的窗口函数的SQL-1999兼容查询时，这一点的重要性就变得很清楚。上面的语句的jOOQ部分可以由以下查询代替：

DSL.using(connection).select(COUNTRIES.YEAR,COUNTRIES.CODE,COUNTRIES.GOVT_DEBT).from(COUNTRIES).orderBy(avg(COUNTRIES.GOVT_DEBT).over(partitionBy(COUNTRIES.CODE)),COUNTRIES.CODE,COUNTRIES.YEAR);

…或在SQL中：

selectCOUNTRIES.YEAR,COUNTRIES.CODE,COUNTRIES.GOVT_DEBT
fromCOUNTRIES
order byavg(COUNTRIES.GOVT_DEBT) over (partition by COUNTRIES.CODE),COUNTRIES.CODE,COUNTRIES.YEAR

如您所见，运行此类报告时，至关重要的是要控制实际的SQL语句。这样，您根本不可能通过窗口函数通过嵌套选择将排序重构为效率更高的排序。更不用说重构数十行Java排序逻辑了。