CN117971864A - 一种树形结构json数据转化为sql语句查询条件的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据库查询技术领域，具体为一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，包括以下步骤：定义操作符集合；定义数据库映射规则；获取树形JSON数据；相关数据校验；智能解析JSON；组装SQL语句并执行数据库查询；有益效果为：本发明提出的树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，将树形结构JSON数据转化为适用于各种数据库的SQL语句的查询条件。该方法通过解析和条件生成，提高了数据处理的效率和准确性，适用于数据分析和数据库查询领域。

Description

一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法

技术领域

本发明涉及数据库查询技术领域，具体为一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法。

背景技术

在当代数字化环境中，树形结构JSON(JavaScript Object Notation)数据作为一种常见的数据交换格式，被广泛应用于各种应用程序中，从Web应用到移动应用，再到大数据分析。

现有技术中，上述数据格式适合表示复杂的层次结构数据，但其在传输、存储和分析时，常常需要转化为SQL(Structured Query Language)查询条件，以便在关系型数据库中进行更有效的查询和分析；将树形结构JSON数据转化为SQL查询条件在实际应用中仍然存在一些困难和挑战。传统方法通常涉及手动编写代码来解析JSON数据并将其转化为SQL查询语句，这不仅耗时而且容易出错。由于树形JSON数据的层次结构和复杂性，需要开发人员熟悉数据结构并编写大量的映射逻辑。此外，随着数据规模和复杂性的增加，手动转化变得更加困难，可能导致错误和低效。

另一个问题是数据的通用性。树形JSON数据的结构可能因应用而异，每个应用可能都有不同的层次结构和属性。因此，开发通用的方法来处理不同种类和结构的树形JSON数据，并将其转化为适用于各种SQL数据库的查询条件，是一项具有挑战性的任务。针对上述问题，现有技术尝试使用一些数据转换工具、自定义脚本或手动编码的方式来处理这些转化需求。然而，这些方法可能在灵活性、效率和准确性方面存在一些限制。因此，有需要提供一种更通用且更高效的方法，来将树形结构JSON数据自动转化为适用于各种数据库的SQL查询的条件，从而解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，所述方法包括以下步骤：

定义操作符集合；

定义数据库映射规则；

获取树形JSON数据；

相关数据校验；

智能解析JSON；

组装SQL语句并执行数据库查询。

优选的，定义操作符集合的具体操作包括：

用户首先需要根据自身业务需要进行自定义一个操作符集合，用于在后续条件生成过程中构建SQL查询条件。

优选的，定义数据库映射规则的具体操作包括：

定义数据库映射规则，将树形JSON数据中的属性映射到数据库表的列，以便后续的条件生成和SQL语句构建中使用。

优选的，获取树形JSON数据的具体操作包括：

前端将树形结构的JSON数据拼接好传入后端。

优选的，相关数据校验的具体操作步骤包括：

对前端传入的树形JSON数据进行相关的校验，包括检查JSON数据的有效性、结构的正确性以及数据类型的准确性。

优选的，智能解析JSON的具体操作包括：

使用预定义的操作符集合和数据库映射规则，对树形JSON数据进行智能解析；传入根节点，进行数据校验，判断树节点数据是否符合结构，例如节点中无任何数据信息，为空节点，则不符合要求直接返回null；其次，判断节点是否为叶子节点，如果为叶子节点则根据节点中的操作符结合以及数据库的映射规则，通过调用Hutool工具中的SQL类中的方法进行SQL查询条件语句的组装，组装完成将单个的SQL查询条件返回。

优选的，组装SQL语句并执行数据库查询的具体操作包括：

根据解析得到的条件，根据前端传入的其他参数进行SQL语句的组装操作，包括构建SELECT语句、添加FROM子句、应用连接操作，执行数据库查询操作，将SQL语句发送给数据库系统，从而后去符合条件的数据。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明提出的树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，将树形结构JSON数据转化为适用于各种数据库的SQL语句的查询条件。该方法通过解析和条件生成，提高了数据处理的效率和准确性，适用于数据分析和数据库查询领域。

附图说明

图1为本发明方法流程图；

图2为本发明JSON解析的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案进行清楚、完整地描述，及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，仅仅用以解释本发明实施例，并不用于限定本发明实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

请参阅图1至图2，本发明提供一种技术方案：一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，所述方法包括以下步骤：

(1)定义操作符集合：

在本专利的实施方式中，用户首先需要根据自身业务需要进行自定义一个操作符集合。操作符集合是一组逻辑操作符、比较运算符和连接操作符以及对应查询类型的集合，用于在后续条件生成过程中构建SQL查询条件。例如，文本数据对应等于(“＝”)、模糊(“like”)，数字类型数据对应等于、大于、小于等，逻辑操作符(AND、OR)一般用于各个查询类型条件的拼接。其中，逻辑操作符一般放在树形JSON数据的分支节点中，用于其子树查询条件的拼接。

(2)定义数据库映射规则：

在实施方式中，需要定义数据库映射规则。这些映射规则将树形JSON数据中的属性映射到数据库表的列，以便后续的条件生成和SQL语句构建中使用。例如，如果树形JSON数据中有一个属性表示产品的名称，映射规则会将该属性映射到数据库表的产品名称列。

(3)获取树形JSON数据：

该方法主要的运行是在后端执行，前端需要将树形结构的JSON数据拼接好传入后端。因树形结构JSON数据能够适应多种层次复杂的场景，所以前端有多种的表达方式，例如，可视化的选择、脚本编写，提升了业务表现的灵活性。

(4)相关数据校验：

在实施方式中，需要对前端传入的树形JSON数据进行相关的校验。这包括检查JSON数据的有效性、结构的正确性以及数据类型的准确性。确保输入的数据满足预期格式和要求，以避免后续处理过程中出现错误。另外，用户还可以根据自身业务需要处理相关的权限问题。

(5)智能解析JSON：

这是本专利的关键步骤。在实施方式中，使用预定义的操作符集合和数据库映射规则，对树形JSON数据进行智能解析，其解析流程如图2所示。首先，传入根节点，进行数据校验，判断树节点数据是否符合结构，例如节点中无任何数据信息，为空节点，则不符合要求直接返回null；其次，判断节点是否为叶子节点，如果为叶子节点则根据节点中的操作符结合以及数据库的映射规则，通过调用Hutool工具中的SQL类中的方法进行SQL查询条件语句的组装，组装完成将单个的SQL查询条件返回；如果节点为分支节点，则首先声明一个空的SQL查询条件语句resultSQL，其次对于该分支节点的所有子树进行循环递归解析，并在每次循环递归结束后，用一个临时变量进行接受其返回值，对于存储了子树查询条件的临时变量进行两端加括号处理，并和resultSQL语句进行拼接，需要通过该分支节点所带的逻辑词(AND、OR)进行拼接，等全部的子树循环递归完成后，这是resultSQL存储的是以该分支节点为根的子树所形成的SQL语句查询条件，最后将resultSQL进行返回。最后，完全递归结束后，进行相关的数据处理，例如，将查询条件中的null去除。

(6)组装SQL语句并执行数据库查询：

最后，根据解析得到的条件，根据前端传入的其他参数进行SQL语句的组装操作。这包括构建SELECT语句、添加FROM子句、应用连接操作等。随后，执行数据库查询操作，将SQL语句发送给数据库系统，从而后去符合条件的数据。

实施例二

在实施例一的基础上，通过解析和自动映射，实现了从JSON数据到SQL查询条件的高效转换。以下是该方法的主要步骤和特点：

(1)智能JSON解析：为了解决传统手动转化的繁琐问题，本方法采用了一种高效的JSON解析算法。该算法能够准确的解析多层次的JSON对象和数组，逐层自顶向下自左往右提取数据元素，在提取数据的过程中进行SQL语句查询条件的拼接。这样，无论树形结构JSON数据，无论结构多么复杂庞大，都能够被有效的解析。

(2)条件生成和映射：基于一般传统的通用SQL语句，本方法默认了一套能够智能生成适用于SQL查询的条件语句。这些条件包括逻辑操作(如AND、OR)、比较运算符(如等于、大于、小于)和连接操作(如INNER JION、LEFT JION)，例如，针对于文本数据，该方法设计绑定了等于、模糊等于、为空、不为空等条件，用户可以在前端页面可以直接选择相对应的查询比较运算符。同时，本方法还可以自定义查询逻辑，用户可以自定义更加符合自身业务的查询逻辑。更为重要的是，本方法利用预定义的映射规则，将JSON数据中的属性自动映射到数据库表的列。这样，生成的查询条件能够精准地映射到数据库的结构，实现数据的有效转化。

(3)灵活性与通用性：本方法具有高度的灵活性，能够适应不同种类和结构的树形JSON数据。用户可以根据应用需求自定义映规则，从而适应不同的数据模型和数据库系统。这种通用性使得该方法适用于多个领域和应用场景。

(4)提升数据处理效率：相对于传统的手动转换方法，本方法能够极大地提升数据处理的效率。开发人员无需花费大量的时间编写繁琐的映射代码，而是能够借助本方法自动实现转化过程。这有助于降低开发成本、减少错误，同时提高数据处理的速度和精度。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

定义操作符集合；

定义数据库映射规则；

获取树形JSON数据；

相关数据校验；

智能解析JSON；

组装SQL语句并执行数据库查询。

2.根据权利要求1所述的一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，其特征在于：定义操作符集合的具体操作包括：

用户首先需要根据自身业务需要进行自定义一个操作符集合，用于在后续条件生成过程中构建SQL查询条件。

3.根据权利要求1所述的一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，其特征在于：定义数据库映射规则的具体操作包括：

定义数据库映射规则，将树形JSON数据中的属性映射到数据库表的列，以便后续的条件生成和SQL语句构建中使用。

4.根据权利要求1所述的一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，其特征在于：获取树形JSON数据的具体操作包括：

前端将树形结构的JSON数据拼接好传入后端。

5.根据权利要求1所述的一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，其特征在于：相关数据校验的具体操作步骤包括：

对前端传入的树形JSON数据进行相关的校验，包括检查JSON数据的有效性、结构的正确性以及数据类型的准确性。

6.根据权利要求1所述的一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，其特征在于：智能解析JSON的具体操作包括：

使用预定义的操作符集合和数据库映射规则，对树形JSON数据进行智能解析；传入根节点，进行数据校验，判断树节点数据是否符合结构，例如节点中无任何数据信息，为空节点，则不符合要求直接返回null；其次，判断节点是否为叶子节点，如果为叶子节点则根据节点中的操作符结合以及数据库的映射规则，通过调用Hutool工具中的SQL类中的方法进行SQL查询条件语句的组装，组装完成将单个的SQL查询条件返回。

7.根据权利要求1所述的一种树形结构JSON数据转化为SQL语句查询条件的方法，其特征在于：组装SQL语句并执行数据库查询的具体操作包括：

根据解析得到的条件，根据前端传入的其他参数进行SQL语句的组装操作，包括构建SELECT语句、添加FROM子句、应用连接操作，执行数据库查询操作，将SQL语句发送给数据库系统，从而后去符合条件的数据。