假设我们有一个由Employee对象构成的列表，这些员工包含id、name、age和department等属性，并且是从数据库中获取的一批记录：
java
class Employee {
private int id;
private String name;
private Integer age;
private Department department;
// getters and setters...
}
// 假设这是我们的原始查询结果：
List<Employee> employees = getEmployeesFromDatabase();
首先，如果我们想要根据年龄大于30岁的条件过滤这个列表，则可以借助Java 8引入的stream()方法以及filter()函数来进行操作：
java
List<Employee> seniorEmployees = employees.stream()
.filter(employee -> employee.getAge() > 50)
.collect(Collectors.toList());
在这段代码里，`employees.stream()`将列表转换为一个流（Stream），`.filter()`则是对每个元素应用谓词测试器并保留满足条件的项，在此例中是选取了所有超过50岁员工的信息。最后通过 `.collect(Collectors.toList())` 将符合条件的结果重新收集成为一个新的ArrayList实例。
其次，如果我们要基于部门名称进一步细化筛选：
java
String targetDepartmentName = "IT";
List<Employee> itSeniors = employees.stream()
.filter(e -> e.getAge() > 50 &&
e.getDepartment().getName().equals(targetDepartmentName))
.collect(Collectors.toList());
上述示例展示了如何在一个步骤内完成多个逻辑判断：不仅要求雇员年纪大余50岁，而且其所在的部门必须名为“IT”。
此外，对于更复杂的场景如分组统计或排序后再行过滤的需求，亦可通过诸如groupingBy(), sorted()等一系列StreamAPI配合chain调用来达成目的。例如按部门名分类后找出各部门最年长者：
java
Map<String, Optional<Employee>> oldestInEachDept =
employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment.getName,
Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Employee::getAge))));
这样我们就得到了一个新的映射表，键值对应各个部门的名字及其对应的最老员工（Optional类型以便于不存在该类情况下的空安全）。
总结来说，运用Java中的Stream及Lambda特性针对来自数据库查询结果集——尤其是以List形式承载的数据执行各类复杂过滤逻辑已经成为现代编程实践中一种既强大又优雅的方式，它显著提高了开发效率同时也优化了程序性能表现。只要灵活掌握并适时采用此类技术手段，就能更好地应对实际项目中纷繁多样的数据分析任务挑战。
标签： list过滤数据库
