本文介绍如何将mysql的企业-部门-职位数据转换为树形结构的json。 给定一个包含企业、部门和职位信息的表格，目标是生成一个分层结构的json，其中企业包含部门，部门包含职位。
数据表结构：
| company | company_name | dept | dept_name | job | job_name |
|---|---|---|---|---|---|
| c1 | 企业a | d1 | 财务部 | j1 | 财务主管 |
| c1 | 企业a | d1 | 财务部 | j2 | 会计 |
| c1 | 企业a | d2 | 技术部 | j21 | java |
| c1 | 企业a | d2 | 技术部 | j22 | js |
| c2 | 企业b | d20 | 销售部 | j20 | 销售员 |
目标JSON结构：
[
{
"code": "C1",
"name": "企业A",
"departments": [
{
"code": "d1",
"name": "财务部",
"jobs": [
{"code": "j1", "name": "财务主管"},
{"code": "j2", "name": "会计"}
]
},
{
"code": "d2",
"name": "技术部",
"jobs": [
{"code": "j21", "name": "Java"},
{"code": "j22", "name": "JS"}
]
}
]
},
{
"code": "C2",
"name": "企业B",
"departments": [
{
"code": "d20",
"name": "销售部",
"jobs": [{"code": "j20", "name": "销售员"}]
}
]
}
]
实现方法：使用两个HashMap
可以使用两个HashMap来高效地实现数据转换：一个用于存储企业信息，另一个用于存储部门信息。 遍历数据表中的每一行，根据企业和部门代码构建树形结构。
- 遍历记录: 逐行读取MySQL数据表中的记录。
-
处理企业: 使用
company作为键，检查企业HashMap中是否存在该企业。如果不存在，创建一个新的企业对象，并将其添加到企业HashMap和结果JSON数组中。 -
处理部门: 使用
dept作为键，检查部门HashMap中是否存在该部门。如果不存在，创建一个新的部门对象，并将其添加到对应的企业对象的departments数组和部门HashMap中。 -
处理职位: 创建一个新的职位对象，并将其添加到对应的部门对象的
jobs数组中。
这种方法避免了嵌套循环，提高了效率，尤其是在处理大量数据时。 最终，结果JSON数组将包含完整的树形结构数据。
