轻松应对多层JSON数据计算与入库

JSON作为一种轻量级的数据交换格式，因其易于读写和交互的特点，已逐渐成为主流的数据类型之一。常见的编程语言大多都对 JSON 的读取与解析提供了接口，但是接下来如何把多层 JSON 数据经过筛选、计算并展开成二维数据，就需要开发人员去头疼了。本文就为大家分享一下如何利用集算器 SPL（结构化处理语言）轻松解决 JSON 数据解析入库的问题。

JSON 数据文件导入与解析

根据 JSON 数据文件的复杂程度，以及不同的需求，我们会分三种情况来讨论：

1. 单层的 JSON 数据文件

我们先从一个简单的例子入手，看看普通键值映射的 JSON 文件如何读取。下面是某产品订单信息的 JSON 数据文件：

SPL导入 JSON 数据文件只需要简单的一句脚本：

= json(file("product.json").read())

不需要写循环函数，也不用解析 JSON 对象，执行一下就可以看到，JSON 数据文件已经转换为二维数据序表了：

 

2. 明细数据相同结构的多层 JSON 数据文件

接下来，我们看一下多层的 JSON 文件如何处理。下面是我们要用到的 JSON 数据文件 orders.json：

可以看到，JSON 数据分为两层，第一层是 "货主国家" 和 "货主地区"，第二层是明细数据。现在我们想要从中导入中国华北和华南地区 2013 年的订单，让我们看看如果用 SPL 实现。

这次我们先来定义一下参数：Country、Area 和 Year&