多叉树结构:JSON数据解析(一)

多叉树结构:JSON数据解析(一)


        最近做一个实时数据搜索引擎的项目中,在项目架构的偏顶层需要写一个JSON数据解析的模块,由于目前JSON解析没有现成统一开源框架可以利用,目前只是手工利用com.alibaba.fastjson的API来自行转换,非常麻烦且不简洁,由此想到写一个通用工具类,封装成jar包以供调用。

        先说下整体实时数据搜索引擎这个产品的整体架构图,以及JSON解析模块的位置:

一、准备工作

        JSON是一种通用格式数据,通常手工解析提取字段是利用com.alibaba.fastjson的API来解析。首先需要用mvn配置好pom.xml,具体fastjson的开源工具jar包在这里可以下载:http://www.mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/fastjson,这里随意选择一个版本,把依赖字段配置进pom.xml中,并在项目构建路径导入下载好的fastjson-1.1.41.jar。

在pom.xml中配置依赖:

          <dependency>

                   <groupId>com.alibaba</groupId>

                   <artifactId>fastjson</artifactId>

                   <version>1.1.41</version>

         </dependency>

        JSON说到底就是一个字符串String,并且利用fastjsonAPI已经可以直接提取其中的关键字段,无需再从头解析。

首先,这里有几个函数说明下:最常用到的是getJSONObject()getJSONArray()函数

1.      JSONObject getJSONObject(Stringkey);提取json字符串里的字段作为JSONObject

2.      JSONArray getJSONArray(Stringkey);  提取JSONObject数组中的字段作为JSONArray

3.      Object parse(String text); 把JSON文本parse转换为JSONObject或JSONArray

4.      JSONObject parseObject(Stringtext);把JSON文本转换为JSONObject

5.      <T> T parsrObject(Stringtext, Class<T>, clazz); 把JSON文本parse为JavaBean(键值对)

6.      JSONArray parseArray(Stringtext); 把JSON文本转换为JSONArray

7.      <T> List<T>parseArray(String text, class <T> clazz); 把JSON文本转为JavaBean集合

8.      String toJSONString(Objectobject); 把JavaBean序列化为JSON文本

9.      String toJSONString(Objectobject, Boolean prettyFormat);将JavaBean序列化为带格式JSON文本

10.  Object toJSON(ObjectjavaObject); 将JavaBean转换为JSONObject或JSONArray


二、JSON数据转换样例

        这里先给个在线查看JSON数据格式的层级关系工具:http://tool.oschina.net/codeformat/json,有了这个东西,查看JSON数据结构就方便多啦……

        先来个开胃菜,上个简单的,假设只有两层数据嵌套,先上源码:

import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;

public class FastJson {
	public static void main(String[] args){
	    String strJson = "{"sqls":[{"sql":"INSERT INTO T_BASE_PERSON (PERSON_ID,PERSON_NAME) VALUES (?,?)","values":"0dc11abb-967d-11e3-afc0-000c29c3253b,张三"},{"sql":"UPDATE T_BASE_CLASS SET CLASS_NAME=? WHERE CLASS_ID=?","values":"一年一班,538b7ee7-967d-11e3-afc0-000c29c3253b"}]}";
                
        JSONObject myObj = JSONObject.parseObject(strJson);
        JSONArray myArray = myObj.getJSONArray("sqls"); //就是根节点"sql"冒号后的东西[{"sql":"INSERT INTO...", "values":"0dc11abb"}]
        System.out.println(myArray);
        for(int i=0; i<myArray.size(); i++)
        {
        	JSONObject o = myArray.getJSONObject(i);
        	System.out.println(o);  //o就是第一个花括号{}里包含的所有东西(包括"sql","value"及其所有值)
            System.out.println(o.get("sql"));     //o.get("sql")就是得到sql冒号后的东西"INSERT INTO..."
            System.out.println(o.get("values"));  //o.get("value")就是得到value冒号后的东西"0dc11abb..."
        }
        
        String strJson1 = "[{"sql":"INSERT INTO T_BASE_PERSON (PERSON_ID,PERSON_NAME) VALUES (?,?)","values":"0dc11abb-967d-11e3-afc0-000c29c3253b,张三"},{"sql":"UPDATE T_BASE_CLASS SET CLASS_NAME=? WHERE CLASS_ID=?","values":"一年一班,538b7ee7-967d-11e3-afc0-000c29c3253b"}]";
         
        JSONArray myArray1 = JSONArray.parseArray(strJson1);
        System.out.println(myArray1);
        for(int j=0; j<myArray1.size(); j++)
        {
            JSONObject o1 = myArray1.getJSONObject(j);
            System.out.println(o1.get("sql"));
            System.out.println(o1.get("values"));
        }
	}		
	
}

        可以看到,解析JSON字符串,最关键无非就是两个步骤:getJSONObject、getJSONArray,然后for循环遍历Array取得相应字段json对象。

看下运行结果吧:



三、JSON数据转换——穷举遍历法、无根节点多叉树随机访问

        项目中需要解析的json样本数据,层级结构非常多,层层嵌套,有的甚至可能达10+层甚至30+层之多,如果仍旧如同上例每一层一层地去嵌套地利用for循环解析,采用硬编码指定固定字段名称的方式,效率非常低下,并且程序可扩展性太差。

        我们的目的就是要把json里的字段全部有序地提取出来,只提取”aggregation”字段下的数据,并且能支持随机访问每个字段,可以用硬编码方式,也可以用优化的方式,即采用一个好的数据结构来对应这种json数据格式。

        这里先给个样例,看下数据嵌套的规模吧。(注意这里为了区分单值和多值节点,首先对样本数据作了个小处理:凡是该节点下没有多个数组的为单值节点,全部以”ss_”开头作为标记,凡是该节点下有多个数组的为多值节点,全部以”bb_”开头作为标记,并且”bb_”开头的下面可能还有多值节点,即又是”bb_”开头的数据):


3.1 最笨的方法——穷举循环遍历

        最开始没有什么好的方法,也还没想好什么数据结构来应对,先一步一步硬编码的方式去解析,大不了就是体力活,层层地“剥洋葱”,这里先给出源码:

import java.io.File;
import java.io.IOException;
//import java.util.Iterator;
//import java.util.LinkedHashMap;
import org.apache.commons.io.FileUtils;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;

public class DataFour {
	public static void main(String[] args) throws IOException {		
		DataFour d = new DataFour();
		String json = FileUtils.readFileToString(new File("e:/data/json4.txt"));		
		JSONObject jsono = JSONObject.parseObject(json);		
		JSONObject b = jsono.getJSONObject("aggregations"); //"预处理",得到"aggregation"下的所有字段
		//d.buildResult(b);  //------原始样例函数buildResult(b)-------//
		d.Function(b,0);     //------(新建)逐层解析函数Function(b)-----//
	}
	
	public void Function(JSONObject b, int level){
		String levelstr = level + "";
		for(int i=0; i<level; i++){
			levelstr += "	";
		}
		for(String key : b.keySet()){
			if(key.startsWith("bb_")){				
				JSONObject buckets = b.getJSONObject(key);
				JSONArray bArray = buckets.getJSONArray("buckets");
				for(int i=0; i<bArray.size(); i++){
					JSONObject o = bArray.getJSONObject(i);
					System.out.println("level"+level+"key:"+o.get("key")); //key:UZ6958037483314
					System.out.println("level"+level+"doc_count:"+o.get("doc_count")); //doc_count:361
					
					JSONObject vcod_buckets = o.getJSONObject("bb_versionCode");
					JSONArray vcod_Array = vcod_buckets.getJSONArray("buckets");
					System.out.println("level"+level+"bb_versionCode:");
					for(int j=0; j<vcod_Array.size(); j++){
						JSONObject o1 = vcod_Array.getJSONObject(j);
						System.out.println("level"+(level+1)+"	"+"key:" + o1.get("key"));
						System.out.println("level"+(level+1)+"	"+"doc_count:" + o1.get("doc_count"));
						
						JSONObject isNewVersion_buckets = o1.getJSONObject("bb_isNewVersion");
						JSONArray isNewVersion_Array = isNewVersion_buckets.getJSONArray("buckets");
						System.out.println("level"+(level+1)+"	"+"bb_isNewVersion:");
						for(int k=0; k<isNewVersion_Array.size(); k++){
							JSONObject o2 = isNewVersion_Array.getJSONObject(k);
							System.out.println("level"+(level+2)+"	"+"	"+"key:"+o2.get("key"));
							System.out.println("level"+(level+2)+"	"+"	"+"doc_count:"+o2.get("doc_count"));
						}
						
						JSONObject isNew_buckets = o1.getJSONObject("bb_isNew");
						JSONArray isNew_Array = isNew_buckets.getJSONArray("buckets");
						System.out.println("level"+(level+1)+"	"+"bb_isNew:");
						for(int k=0; k<isNew_Array.size(); k++){
							JSONObject o2 = isNew_Array.getJSONObject(k);
							System.out.println("level"+(level+2)+"	"+"	"+"key:"+o2.get("key"));
							System.out.println("level"+(level+2)+"	"+"	"+"doc_count:"+o2.get("doc_count"));
						}
						
						System.out.println("level"+(level+1)+"	"+"ss_usercount/value:" + o1.getJSONObject("ss_usercount").getString("value"));
					}
				}
			}
		}
	}
}


运行结果:


        虽然通过这样的方式的确能把数据提取出来,但是代码中充斥着大量重复代码段,完全可以进行代码级重构,即把公用代码抽取出来,作为公有函数调用。但这种方式,代码量不会减少太多,并且效率得不到提升。


        先写到这里,优化的方法到下篇文章再写。

(原创文章,转载请注明出处)


原文地址:https://www.cnblogs.com/DianaCody/p/5425684.html