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:

本文介绍了如何使用集算器SPL处理和导入多层JSON数据,包括单层、相同结构的多层及不同结构的多层JSON文件。通过SPL的脚本,可以方便地解析JSON数据并进行筛选、计算,将其转换为二维数据序表,进一步实现数据入库。
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