集算器协助Java处理JSON

  json是半结构化数据，JAVA只能简单解析，很难进行深度计算。集算器支持集合运算、有序计算、动态脚本执行，可降低json的计算难度。集算器还提供了简单易用的JDBC接口，JAVA可将集算器脚本文件当做数据库存储过程执行，传入参数并用JDBC获得返回结果，详情参考集算器用作Java计算类库的应用结构。

  下面举例说明JAVA处理json时常见的难题，以及集算器对应的解法。

  json分组汇总

  order.json存储着订单记录，现在要按时间段汇总每个月每个客户贡献的销售额，部分源数据如下：

  集算器代码：

	A
1	=file(“D:\\order.json”).read().import@j()
2	=A1.select(OrderDate>=argBegin && OrderDate<=argEnd)
3	=A2.groups(month(OrderDate):Month,Client;sum(Amount):subtotal)

  将json文件读为二维表，进行性条件查询，再进行分组汇总，其中argBegin、argEnd是JAVA参数。结果如下：

  解析字段不定的json

  Data.json每个文档的字段数不定，字段顺序不定，如下：

  需要用JAVA程序将该文件输出到csv，期望的格式如下：

  集算器代码：

1	=file(“d:\\data.json”).read().import@j()
2	=A1.People
3	=file(“D:\\result.csv”).export(A2;”,”)

  将json读入内存，取出People字段，以逗号为分隔符写入文件，其中A2如下：

  将多层json输出为csv

  源json文件如下：

  期望在CSV中分两列摆放，如下：

  难点在于root的字段名要和下级合并，下级字段名和字段值要各对应结果中的一列。集算器代码：

1	=file(“d:\\source.json”).read().import@j()
2	=A1.fno().(pjoin([f=A1.field(~)].fname():key,f.array():value))
3	=A2.(~.record@i([A1.fname(#),null],1))
4	=A3.conj()
5	=file(“D:\\result.csv”).export(A4;”,”)

  读入json文件，将数据按root数分为3组，如下（A2）：

  之后将[root字段名,null]作为记录插入各组第1条，再合并各组记录，最后导出。Csv文件如下：

  动态json入库

  s.json包含多层子文档，其LIST子文档和SERVICE子文档的字段数不定，要求用JAVA将s.json导入库表groups和service，规则是GROUPNAME的值和SERVICE的字段名对应数据库表groups，SERVICE的每个字段对应库表service，groups和service以groupsid相关联。

  源数据如下：

  集算器代码：

	A	B	C	D
1	=file(“E:\\s.json”).read().import@j()
2	=create(Groupname,groupid)
3	=create(Serviceid,Servicename,groupid,Credit,Time,INFO,Network,Mobile,Provider, PIN,KBH,MEP,PRD,Type,Locks,Reference)
4	for A1.SUCCESS	=A4.LIST
5		for B4.fno()	=B4.field(B5)
6			=C5.SERVICES
7			for C6.fno()	=C6.fname(C7)
8				=C6.field(C7)
9				=A2.record([C5.GROUPNAME,D7])
10				=A3.record([D8.#1,D8.#2,D7,D8.#3,D8.#4, D8.#5,D8.#6,D8.#7,D8.#8,D8.#9, D8.#10,D8.#11,D8.#12,D8.#13, D8.#14,D8.#15])
11	=mssql.update(A2,groups,Groupname,groupid;groupid)
12	=mssql.update(A3,services,Serviceid,Servicename,groupid,Credit,Time,INFO,Network, Mobile,Provider,PIN,KBH,MEP,PRD,Type,Locks,Reference;Serviceid)

  保持结构读入json文件，分别循环SUCCESS的每个子文档（B4-D10）、List的每个字段(C5-D10)、Service的每个字段(D7-D10)，将对应的记录追加到空二维表A2、A3，最后入库。代码中用到了访问二维表结构的几个函数，其中fno可取得字段数，fname按序号取得字段名，field可按序号取得字段值。

  追加记录后A2、A3分别如下: