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()和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 += "\t";
}
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)+"\t"+"key:" + o1.get("key"));
System.out.println("level"+(level+1)+"\t"+"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)+"\t"+"bb_isNewVersion:");
for(int k=0; k<isNewVersion_Array.size(); k++){
JSONObject o2 = isNewVersion_Array.getJSONObject(k);
System.out.println("level"+(level+2)+"\t"+"\t"+"key:"+o2.get("key"));
System.out.println("level"+(level+2)+"\t"+"\t"+"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)+"\t"+"bb_isNew:");
for(int k=0; k<isNew_Array.size(); k++){
JSONObject o2 = isNew_Array.getJSONObject(k);
System.out.println("level"+(level+2)+"\t"+"\t"+"key:"+o2.get("key"));
System.out.println("level"+(level+2)+"\t"+"\t"+"doc_count:"+o2.get("doc_count"));
} System.out.println("level"+(level+1)+"\t"+"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。
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