Question

我有一个场景，我以对象流的形式获取数据库数据。在将其转换为Object序列时，需要时间。我正在寻找替代方案，花费更少的时间。

Answer 1

快速回答： Scala流已经是 Scala序列，根本不需要转换。下面进一步说明......

Scala序列（scala.collection.Seq）只是以特定顺序存储元素序列的任何集合（排序是任意的，但元素顺序一旦定义就不会改变）

Scala列表（scala.collection.immutable.List）是Seq的子类，也是scala.collection.Seq的默认实现。也就是说，Seq(1, 2, 3)实现为List(1, 2, 3)。 List是严格的，因此列表上的任何操作都会一个接一个地处理所有元素，然后才能执行另一个操作。

例如，请考虑 Scala REPL 中的此示例：

$ scala
Welcome to Scala 2.12.5 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_171).
Type in expressions for evaluation. Or try :help.

scala> val xs = List(1, 2, 3)
xs: List[Int] = List(1, 2, 3)

scala> xs.map {x =>
     |   val newX = 2 * x
     |   println(s"Mapping value $x to $newX...")
     |   newX
     | }.foreach {x =>
     |   println(s"Printing value $x")
     | }
Mapping value 1 to 2...
Mapping value 2 to 4...
Mapping value 3 to 6...
Printing value 2
Printing value 4
Printing value 6

注意如何映射每个值，在之前创建新列表（List(2, 4, 6)），打印出新列表的任何值？

Scala流（scala.collection.immutable.Stream）也是Seq的子类，但它是 lazy （或非严格），意味着只有在需要时才会获取流中的下一个值。它通常被称为懒惰列表。

为了说明Stream和List之间的区别，让我们重做一下这个例子：

scala> val xs = Stream(1, 2, 3) xs: scala.collection.immutable.Stream[Int] = Stream(1, ?) scala> xs.map {x => | val newX = 2 * x | println(s"Mapping value $x to $newX...") | newX | }.foreach {x => | println(s"Printing value $x") | } Mapping value 1 to 2... Printing value 2 Mapping value 2 to 4... Printing value 4 Mapping value 3 to 6... Printing value 6

请注意，对于Stream，我们只在完成前一个元素的所有操作后处理下一个map操作？ Map操作仍会返回新流（Stream(2, 4, 6)），但仅在需要时才会使用值。

Stream在任何特定情况下的效果是否优于List，取决于您尝试做的事情。如果性能是您的主要目标，我建议您对代码进行基准测试（使用ScalaMeter等工具）来确定哪种类型效果最佳。

BTW，由于Stream和List都是Seq的子类，因此通常的做法是编写需要序列来使用Seq的代码。这样，您可以提供List 或 Stream 或任何其他Seq子类，而无需更改代码，而无需将列表，流等转换为序列。例如：

def doSomethingWithSeq[T](seq: Seq[T]) = { // } // This works! val list = List(1, 2, 3) doSomethingWithSeq(list) // This works too! val stream = Stream(4, 5, 6) doSomethingWithSeq(stream)

<强>已更新

List操作的Stream与groupBy的效果非常相似。根据它的使用方式，Stream可能需要的内存少于List，但可能需要一些额外的CPU时间。如果收集性能肯定是问题，那么对两种类型的收集（见上文）进行基准测试并精确测量以确定两者之间的权衡。我无法为你做出决心。您引用的缓慢可能是数据库和应用程序之间的数据传输，而与集合类型无关。

有关 Scala 集合效果的一般信息，请参阅Collections: Performance Charateristics。

更新2

另请注意，任何类型的 Scala 序列通常一次由一个线程按顺序处理（因此名称）。 List和Stream都不适合并行处理其元素。如果您需要并行处理集合，则需要 parallel 集合类型（scala.collection.parallel中的一个集合）。 scala.collection.parallel.ParSeq应该比groupBy或List更快地处理Stream，但前提是您有多个核心/超线程可用。但是，ParSeq操作不保证保留分组依据元素的顺序。

Scala Stream与Scala List和Scala Sequence之间有什么区别

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