SQL（例如mysql、postgresql）与java8相比，在哪里可以获得更高的流性能和更快的速度？

e、 g。 `

。。。 `

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我想知道，在同一个spec服务器上或在不同的spec服务器上执行时，哪个更快、性能更好。

这些是不同的用例。数据库设计用于处理持久化数据，流遍历给定的数据结构。因此，要使用流，您需要先以某种方式读取数据，这就是使用带有索引的数据库的地方，特别是在

%like%

方面

所以，如果问题是作为查询的一部分在数据库中执行sum、group by、count、order by是否更快，或者从数据库中获取数据并使用java执行这些操作，那么您几乎找不到一个更适合使用流的情况

数据库是为了快速，流是为了性感的工作。

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您可以找到与流性能相关的问题（，也可以找到其他问题），这些问题表明流速度非常慢。这些流可以并行工作以提高速度，但数据库也可以做到这一点。

这些是不同的用例。数据库设计用于处理持久化数据，流遍历给定的数据结构。因此，要使用流，您需要先以某种方式读取数据，这就是使用带有索引的数据库的地方，特别是在

%like%

方面

所以，如果问题是作为查询的一部分在数据库中执行sum、group by、count、order by是否更快，或者从数据库中获取数据并使用java执行这些操作，那么您几乎找不到一个更适合使用流的情况

数据库是为了快速，流是为了性感的工作。

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您可以找到与流性能相关的问题（，也可以找到其他问题），这些问题表明流速度非常慢。流可以并行工作以提高速度，但数据库也可以做到这一点。

在您的环境中自己测试，您将知道哪种方法更适合您。thx，我没有不同的环境，所以我想知道准备好的答案。在你的环境中自己测试一下，你就会知道哪种方法更适合你。thx，我没有不同的环境，所以我想知道准备好的答案。thx，所以我可以认为，无论聚合操作有多复杂，数据库操作最好流式处理？我记得90年代的情况，该银行使用的大型机只有一个处理器，连接了如此多的客户机，因此，当某些sql查询花费了几乎一秒钟的时间时，我们被要求在客户机端过滤结果，尽管这需要花费更长的时间，但其他客户机当时没有被阻止。但是，是的，总的来说，数据库比streams快得多。thx，所以我可以认为，无论聚合操作有多复杂，数据库操作还是流式操作都更好？我记得90年代的情况，银行使用的大型机只有一个处理器，连接了这么多客户端，当某些sql查询花费了几乎一秒钟的时间时，我们被要求在客户端过滤结果，尽管这需要花费更长的时间，但其他客户端在这段时间内没有被阻止。但是，是的，一般来说，数据库比流快得多。

 where like '%str%' vs stream().filter(i -> i.contains(str))
    group by column a vs stream().groupingby(column_a)
    group by column_a, column_b vs stream().groupingby(column_a, groupingby(column_b))
    count vs stream().count
    sum vs stream().sum
    order by vs stream().sort