CN109144514B - Json格式数据解析存储方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种JSON格式数据解析存储方法及装置，包括：对于范式数据，组合范式数据的字段名称、字段值、路径名称和路径值形成序列P1，建立节点名称到P1的映射；对于JSON对象，以JSON对象的路径值和节点名称组合作为新路径值，如果新路径值下存在非范式数据，继续解析新路径值下JSON对象或JSON对象序列，直至新路径值下全部为范式数据；继续遍历JSON对象的其它节点，直至所有数据解析为范式数据；对于JSON对象序列，以JSON对象序列的路径值、节点名称、JSON对象序列中JSON对象的索引组合作为新路径值，解析新路径值下的所有JSON对象；对JSON格式数据进行关联存储。相比于现有技术，本发明缓解了解析方法维护困难且通用性能较低的问题，且提供了关联存储的技术方案。

Description

JSON格式数据解析存储方法及装置
技术领域
本发明涉及数据解析领域，尤其涉及一种JSON格式数据解析存储方法及装置。
背景技术
JSON的全称是JavaScript Object Notation，是一种轻量级的数据交换格式。JSON与XML具有相同的特性，易于编写和阅读，易于机器生成和解析，且JSON的数据传输效率要远高于XML。因此，JSON在软件设计领域被广泛应用于数据交换和解析领域。
在传统的JSON格式数据解析方法中，需要事先约定字段名称、字段值的对应关系。如果有字段名称做出了修改，那么解析方法也要随之修改，因此传统的JSON格式数据解析方法维护困难且通用性能较低。在公开号为CN105354020A的中国发明专利中，公开了一种JSON格式数据解析方法及数据接收端。在该发明中，使用字符串分析的方法解析JSON对象和JSON对象序列，从而取出字段名称和字段值。该发明达到了在不约定字段名称、字段值的对应关系的情况下，也能够解析JSON格式数据的技术效果。但是该发明只是将JSON格式数据中的所有字段名称、字段值进行了提取，忽略了JSON格式数据节点间的逻辑关联关系，不利于JSON格式数据进一步的处理和存储。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种JSON格式数据解析存储方法及装置，以缓解现有技术存在的问题。
第一方面，本发明提供了一种JSON格式数据解析方法，包括：如果JSON格式数据为范式数据，组合范式数据的字段名称、字段值、路径名称和路径值形成序列P1，建立节点名称到P1的映射；如果JSON格式数据为JSON对象，以JSON对象的路径值和节点名称组合作为新路径值，如果新路径值下存在非范式数据，继续解析新路径值下JSON对象或JSON对象序列，直至新路径值下全部为范式数据，存储范式数据；继续遍历JSON对象的其它节点，直至所有非范式数据全部解析为范式数据；如果JSON格式数据为JSON对象序列，以JSON对象序列的路径值、节点名称、JSON对象序列中JSON对象的索引组合作为新路径值，解析新路径值下的所有JSON对象。
进一步地，判断JSON格式数据为范式数据、JSON对象和JSON对象序列的方法，包括：如果JSON格式数据的字段值不存在大括号或中括号，则JSON格式数据为范式数据，否则为非范式数据；如果JSON格式数据的字段值以大括号为起始字符，则JSON格式数据为JSON对象；如果JSON格式数据的字段值以中括号为起始字符，则JSON格式数据为JSON对象序列。
进一步地，JSON格式数据解析方法包括：建立集合A，以存储节点名称到P1的映射；如果集合A中存在映射中的节点名称，添加P1到集合A中节点名称之下；如果集合A中不存在映射中的节点名称，在集合A中添加节点名称，将P1添加到集合A中节点名称之下。
可选地，JSON格式数据解析方法包括：在P1中添加或者修改字段名称和字段值。
第二方面，本发明提供了一种JSON格式数据存储方法，包含存储集合A，及A中节点进行关联存储的方法，其特征在于，包括：判断需要进行关联存储的源节点名称、目标节点名称是否在集合A中存在；计算目标节点关联字段在源节点的索引位置；将源节点索引位置对应的数据，复制到目标节点关联字段。
进一步地，计算目标节点关联字段在源节点的索引位置的方法，包括：如果目标节点的路径值为空，或目标节点的路径值不包括源节点名称，或源节点为JSON对象从而无索引位置，置关联字段索引位置为0；否则根据节点名称获取关联字段索引位置。
第三方面，本发明提供了一种JSON格式数据解析装置，包括：范式数据解析模块，组合范式数据的字段名称、字段值、路径名称和路径值形成序列P1，建立节点名称到P1的映射；JSON对象解析模块，以JSON对象的路径值和节点名称组合作为新路径值，如果新路径值下存在非范式数据，继续解析新路径值下JSON对象或JSON对象序列，直至新路径值下全部为范式数据，存储范式数据；继续遍历JSON对象的其它节点，直至所有非范式数据全部解析为范式数据；JSON对象序列解析模块，以JSON对象序列的路径值、节点名称、JSON对象序列中JSON对象的索引组合作为新路径值，解析新路径值下的所有JSON对象。
第四方面，本发明提供了一种JSON格式数据存储装置，包括：数据存储模块，建立集合A，以存储节点名称到P1的映射；位置计算模块，计算目标节点关联字段在源节点的索引位置；数据处理模块，将源节点索引位置对应的数据，复制到目标节点关联字段。
本发明的有益效果在于，解决了在不事先约定字段名称、字段值的对应关系的情况下，对JSON格式数据进行解析。更重要的是，在解析过程中将JSON格式数据各节点的逻辑关系进行了关联，为进一步进行JSON格式数据处理和存储提供了支撑。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一种实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明第一实施例的一种JSON格式数据解析方法流程图；
图2是本发明第二实施例的一种JSON格式数据存储方法流程图；
图3是本发明第三实施例的一种JSON格式数据解析装置示意图；
图4是本发明第四实施例的一种JSON格式数据存储装置示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例一：
图1是本发明第一实施例的一种JSON格式数据解析方法流程图，方法由以下步骤实现。
步骤S101：建立集合A，存储JSON格式数据解析结果。具体而言，建立集合A，以存储节点名称到P1的映射，P1是由字段名称、字段值、路径名称和路径值形成的序列。
在一个可选的实施例中，使用JAVA语言实现集合A的结构，A的定义形式为Map<String,List<Map<String,String>>>；其中第一个String为节点名称，其中List<Map<String,String>>为P1，P1中的第一个String存储字段名称和路径名称，P1中的第二个String存储字段值和路径值。
步骤S102：判断JSON格式数据的类型，解析JSON格式数据，解析结果添加到集合A。
具体而言，判断JSON格式数据的类型的方法如下：如果JSON格式数据的字段值不存在大括号或中括号，则JSON格式数据为范式数据，否则为非范式数据；如果JSON格式数据的字段值以大括号为起始字符，则JSON格式数据为JSON对象；如果JSON格式数据的字段值以中括号为起始字符，则JSON格式数据为JSON对象序列。
解析JSON格式数据方法如下：如果JSON格式数据为范式数据，组合范式数据的字段名称、字段值、路径名称和路径值形成序列P1，建立节点名称到P1的映射；如果JSON格式数据为JSON对象，以JSON对象的路径值和节点名称组合作为新路径值，如果新路径值下存在非范式数据，继续解析新路径值下JSON对象或JSON对象序列，直至新路径值下全部为范式数据，存储范式数据；继续遍历JSON对象的其它节点，直至所有非范式数据全部解析为范式数据；如果JSON格式数据为JSON对象序列，以JSON对象序列的路径值、节点名称、JSON对象序列中JSON对象的索引组合作为新路径值，解析新路径值下的所有JSON对象。
解析结果添加到集合A的方法如下：如果集合A中存在映射中的节点名称，添加P1到集合A中节点名称之下；如果集合A中不存在映射中的节点名称，在集合A中添加节点名称，再将P1添加到集合A中节点名称之下。
在一个可选的实施例中，需要解析JSON格式数据如下所示：
Figure BDA0001691775860000041
Figure BDA0001691775860000051
其中"message_id":"20180205001"，字段值"20180205001"不存在大括号或中括号，因此"message_id"为范式数据。节点名称为"data"和"user_basic"的节点以大括号为起始字符，因此"data"和"user_basic"为JSON对象。"query_history"以中括号为起始字符，因此"query_history"为JSON对象序列。
对于范式数据"message_id"，属于根节点"root"之下的数据，将字段名称"message_id"和字段值"20180205001"，路径名称"nodePath"和路径值"root"存储到序列P1，P1中的元素为Map<String,String>，即第一个String对应字段名称或路径名称，第二个String对应字段值或路径值。在集合A即Map<String,List<Map<String,String>>>中，无节点名称为"root"，添加节点名称"root"以及P1到A中。
对于JSON对象"data"，属于根节点"root"之下的数据，当前的路径值为"root"，组合"root"和节点名称"data"形成新路径值"root.data"，在新路径值下没有范式数据，只有JSON对象"user_basic"和JSON对象序列"query_history"，因此继续解析"user_basic"和"query_history"。对于JSON对象"user_basic"，形成新路径值"root.data.user_basic"，在新路径值下只有范式数据，将新路径值"root.data.user_basic"下的字段名称和字段值，及路径名称"nodePath"和路径值"root.data.user_basic"到存储到序列P1。在集合A即Map<String,List<Map<String,String>>>中，无节点名称为"user_basic"，添加节点名称"user_basic"以及P1到A中。
对于JSON对象序列"query_history"，属于路径"root.data"之下的数据，以JSON对象序列的路径值"root.data"、节点名称"query_history"、JSON对象序列"query_history"中JSON对象的索引组合作为新路径值，在本实施例中JSON对象的索引为0或者1。即序列中JSON对象的新路径值分别为"root.data.query_history[0]"和"root.data.query_history[1]"，解析新路径值"root.data.query_history[0]"下的JSON对象。在集合A即Map<String,List<Map<String,String>>>中，无节点名称为"query_history"，添加节点名称"query_history"以及P1到A中。当解析新路径值"root.data.query_history[1]"下的JSON对象时，集合A中存在节点名称"query_history"，将解析结果存入节点名称"query_history"对应的映射，即"query_history"对应的List中存在两个元素。
步骤S103：遍历JSON格式数据其它节点，解析JSON格式数据，解析结果添加到集合A。
在一个可选的实施例中，JSON格式数据还可包含其他节点数据，包括若干范式数据和/或JSON对象和/或JSON对象序列节点，使用上述的解析方法继续解析，并将解析结果添加到集合A。
在另一个可选的实施例中，在序列P1中添加或者修改字段名称和字段值。例如将字段名称"message_id"和字段值"20180205001"，修改为"M_id"和"5001"，或在P1中添加新字段和字段值，再添加P1到集合A。
实施例二：
图2是本发明第二实施例的一种JSON格式数据存储方法流程图，方法由以下步骤实现。
步骤S201：判断集合A中关联存储的源节点、目标节点是否存在。具体而言，判断的需要进行关联存储的源节点名称及目标节点名称是否在集合A中存在。
在一个可选的实施例中，需要进行关联存储的JSON格式数据如下所示：
Figure BDA0001691775860000061
Figure BDA0001691775860000071
经过JSON格式数据解析后，形成集合A。
在一个可选的实施例中，设定源节点名称为"root"、目标节点名称"query_history"，两者在A中均存在，将"root"下的"message_id"关联存储到"query_history"。
继续提取目标节点名称"query_history"对应的序列P1，将P1的每个元素添加字段"message_id"，以支持后续的关联存储处理。
步骤S202：计算目标节点关联字段在源节点的索引位置。具体而言，方法包括：如果目标节点的路径值为空，或目标节点的路径值不包括源节点名称，或源节点为JSON对象从而无索引位置，置关联字段索引位置为0；否则根据节点名称获取关联字段索引位置。
在一个可选的实施例中，目标节点名称"query_history"对应的P1中包含两个元素，元素的路径值分别为"root.data.query_history[0]"和"root.data.query_history[1]"，均包含源节点名称"root"，"root"为JSON对象无索引位置，因此关联字段的索引位置为0。如果P1中的元素无路径值或者路径值中不包含源节点名称"root"，也置关联字段的索引位置为0；如果P1中元素的索引地址为"root[n].data.query_history[0]"，则置关联字段的索引位置为n，以进行关联字段的内容存储。
步骤S203：复制源节点内容到目标节点关联字段。具体而言，将源节点索引位置对应的数据，复制到目标节点关联字段。
在一个可选的实施例中，在集合A中找到节点名称为"root"，位置索引为0，即节点名称为"root"对应的P1中元素的索引位置0，字段名称为"message_id"的内容，并复制到目标节点名称"query_history"对应的序列P1中每个元素对应的"message_id"字段。
由此可见，在关联存储之前，P1的内容如下：
{"searched_date":"2017-12-22","searched_org":"工商银行","org_self":true,"nodepath":"root.data.query_history[0]"}
{"searched_date":"2017-12-21","searched_org":"招商银行","org_self":false,"nodepath":"root.data.query_history[1]"}
关联存储之后，P1的内容如下：
{"searched_date":"2017-12-22","searched_org":"工商银行","org_self":true,"nodepath":"root.data.query_history[0]","message_id":"20180205001"}
{"searched_date":"2017-12-21","searched_org":"招商银行","org_self":false,"nodepath":"root.data.query_history[1]","message_id":"20180205001"}
实施例三：
图3是本发明第三实施例的一种JSON格式数据解析装置示意图，如图3所示，该装置包括：范式数据解析模块31，JSON对象解析模块32，JSON对象序列解析模块33。
范式数据解析模块31，组合范式数据的字段名称、字段值、路径名称和路径值形成序列P1，建立节点名称到P1的映射。
JSON对象解析模块32，以JSON对象的路径值和节点名称组合作为新路径值，如果新路径值下存在非范式数据，继续解析新路径值下JSON对象或JSON对象序列，直至新路径值下全部为范式数据，存储范式数据；继续遍历JSON对象的其它节点，直至所有非范式数据全部解析为范式数据。。
JSON对象序列解析模块33，以JSON对象序列的路径值、节点名称、JSON对象序列中JSON对象的索引组合作为新路径值，解析新路径值下的所有JSON对象。
实施例四：
图4是本发明第四实施例的一种JSON格式数据存储装置示意图。如图3所示，该装置包括：数据存储模块41，位置计算模块42，数据处理模块43。
数据存储模块41，建立集合A，以存储节点名称到P1的映射；
位置计算模块42，计算目标节点关联字段在源节点的索引位置；
数据处理模块43，将源节点索引位置对应的数据，复制到目标节点关联字段。
本发明未详细阐述部分属于本领域公知技术方面的内容。

Claims (8)

1.一种JSON格式数据解析方法，其特征在于，包括：
如果所述JSON格式数据为范式数据，组合所述范式数据的字段名称、字段值、路径名称和路径值形成序列P1，建立节点名称到所述P1的映射；
如果所述JSON格式数据为JSON对象，以所述JSON对象的路径值和节点名称组合作为新路径值，如果所述新路径值下存在非范式数据，继续解析所述新路径值下JSON对象或JSON对象序列，直至所述新路径值下全部为范式数据，存储所述范式数据；继续遍历所述JSON对象的其它节点，直至所有非范式数据全部解析为范式数据；
如果所述JSON格式数据为所述JSON对象序列，以所述JSON对象序列的路径值、节点名称、所述JSON对象序列中JSON对象的索引组合作为新路径值，解析所述新路径值下的所有JSON对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述JSON格式数据为所述范式数据、JSON对象和JSON对象序列的方法，包括：
如果所述JSON格式数据的字段值不存在大括号或中括号，则所述JSON格式数据为范式数据，否则为非范式数据；
如果所述JSON格式数据的字段值以大括号为起始字符，则所述JSON格式数据为所述JSON对象；
如果所述JSON格式数据的字段值以中括号为起始字符，则所述JSON格式数据为所述JSON对象序列。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：
建立集合A，以存储所述节点名称到P1的映射；
如果所述集合A中存在所述映射中的节点名称，添加所述P1到集合A中所述节点名称之下；
如果所述集合A中不存在所述映射中的节点名称，在所述集合A中添加所述节点名称，将所述P1添加到集合A中所述节点名称之下。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：在所述P1中添加或者修改所述字段名称和字段值。
5.一种JSON格式数据存储方法，包含权利要求3所述的集合A，及所述A中节点进行关联存储的方法，其特征在于，包括：
判断需要进行关联存储的源节点名称、目标节点名称是否在集合A中存在；
计算目标节点关联字段在所述源节点的索引位置；
将所述源节点索引位置对应的数据，复制到所述目标节点关联字段。
6.根据权利要求5所述的存储方法，其特征在于，所述的计算所述目标节点关联字段在所述源节点的索引位置，包括：
如果所述目标节点的路径值为空，或所述目标节点的路径值不包括所述源节点名称，或所述源节点为JSON对象从而无索引位置，置所述关联字段索引位置为0；否则根据节点名称获取所述关联字段索引位置。
7.一种JSON格式数据解析装置，其特征在于，包括：
范式数据解析模块，组合所述范式数据的字段名称、字段值、路径名称和路径值形成序列P1，建立节点名称到所述P1的映射；
JSON对象解析模块，以所述JSON对象的路径值和节点名称组合作为新路径值，如果所述新路径值下存在非范式数据，继续解析所述新路径值下JSON对象或JSON对象序列，直至所述新路径值下全部为范式数据，存储所述范式数据；继续遍历所述JSON对象的其它节点，直至所有非范式数据全部解析为范式数据；
JSON对象序列解析模块，以所述JSON对象序列的路径值、节点名称、所述JSON对象序列中JSON对象的索引组合作为新路径值，解析所述新路径值下的所有JSON对象。
8.一种JSON格式数据存储装置，其特征在于，包括：
数据存储模块，建立集合A，以存储节点名称到P1的映射；
位置计算模块，计算目标节点关联字段在源节点的索引位置；
数据处理模块，将所述源节点索引位置对应的数据，复制到所述目标节点关联字段；其中，P1是由字段名称、字段值、路径名称和路径值形成的序列。
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