關於Json處理的開源包有很多，比如json-lib、jackson、Gson、Fastjson。Gson是谷歌做的，功能強大；Fastjson是阿里巴巴做的，性能較快。具體用哪個，你開心就好。
Json解析出來一般都是爲了再次計算，常見的這些開源包大多都對Json的讀取與解析提供了豐富的接口，但是接下來如何把多層Json數據經過篩選、進行深入計算並展開成二維數據，供給其它服務使用，仍然需要複雜硬編碼，一般還需要藉助關係數據庫(創建臨時表，解析入庫，再使用SQL對其二次運算等)，這些步驟搞起來，就需要開發人員去頭疼了。
比如要處理這麼個場景：訂單信息的Json數據分爲兩層: 第一層是國家和地區，第二層是明細數據。現在想要查詢出中國華北地區2013年的訂單。
部分源數據如下：
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[{"COUNTRY":"China","AREA":"Northeast China","ORDERS":[ {"ORDER_ID":10252,"CUSTOMER_ID":"SUPRD","EMPLOYEE_ID":4, …}, {"ORDER_ID":10318,"CUSTOMER_ID":"ISLAT","EMPLOYEE_ID":8, …}, …]}, {"COUNTRY":"China","AREA":"East China","ORDERS":[ {"ORDER_ID":10249,"CUSTOMER_ID":"TOMSP","EMPLOYEE_ID":6, …}, {"ORDER_ID":10251,"CUSTOMER_ID":"VICTE","EMPLOYEE_ID":3, …}, …]}, …] |
期望Json結構化並過濾後的效果：
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COUNTRY |
AREA |
ORDER_ID |
CUSTOMER_ID |
EMPLOYEE_ID |
ORDER_DATE |
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China |
North China |
10402 |
ERNSH |
8 |
2013-01-02 |
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China |
North China |
10403 |
ERNSH |
4 |
2013-01-03 |
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China |
North China |
10404 |
MAGAA |
2 |
2013-01-03 |
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China |
North China |
10407 |
OTTIK |
2 |
2013-01-07 |
Java解析的部分代碼大概要寫成這樣：
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... JSONObject jsonObject = JSONObject.fromObject(orderstr); JSONArray jsonArray = jsonObject.getJSONArray("COUNTRY"); ... JSONArray twos = jsonArray.getJSONArray("ORDERS"); JSONObject two = null; List<Map<String, String>> list = new ArrayList<Map<String, String>>(); for (int i = 0; i < twos.size(); i++) { two = twos.getJSONObject(i); Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(); ... list.add(map); } ... |
如果有了集算器，Json解析就會簡單很多，它不僅把Json類庫做了二次封裝，實現同樣的算法只需更少的代碼，且精心設計了一套集合運算領域的函數庫，以應對結構化後的各類運算，不再需要安裝配置第三方數據庫軟件。比如上面從解析到過濾，只需4行就搞定了：
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A |
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1 |
=json(file("orders.json").read()) |
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2 |
=A1.select(COUNTRY=="China" && AREA.contain("North China")) |
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3 |
=A2.news(ORDERS;COUNTRY,AREA,${B1.ORDERS.fname().concat@c()}) |
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4 |
=A3.select(year(ORDER_DATE)==2013) |
其實還有很多情況用Java解析Json不太方便，甚至計算入庫等需求，但用集算器SPL卻很簡單，感興趣可以參考：JSON數據計算與入庫。
集算器還很容易嵌入到Java應用程序中，Java如何調用SPL腳本有使用和獲得它的方法。
關於集算器安裝使用、獲得免費授權和相關技術資料，可以參見如何使用集算器。