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从复杂JSON结构中提取并聚合数据到POJO的实践

聖光之護
发布: 2025-07-31 21:42:12
原创
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从复杂json结构中提取并聚合数据到pojo的实践

本教程详细介绍了如何将复杂的嵌套JSON结构转换为扁平化的Java POJO,并在此过程中聚合特定字段(如计算最小和最大出现次数)。通过引入Josson库进行强大的JSON数据转换和聚合操作,结合Jackson进行最终的POJO映射,本教程提供了一种高效且声明式的方法来处理此类数据转换挑战,避免了手动迭代和复杂逻辑。

在Java应用中处理JSON数据是常见的任务,但当JSON结构复杂且需要进行数据聚合(如计算最小值、最大值或平均值)时,传统的反序列化方法可能变得繁琐。本教程将展示如何利用Josson库的强大转换能力,将一个嵌套的JSON数组转换为一个扁平化的POJO列表,同时计算每个元素的聚合统计量。

问题场景

假设我们有一个包含词语及其在不同上下文中出现次数的嵌套JSON结构:

[
  [
    {
      "word": "china",
      "count": 0
    },
    {
      "word": "kids",
      "count": 1
    },
    {
      "word": "music",
      "count": 0
    }
  ],
  [
    {
      "word": "china",
      "count": 3
    },
    {
      "word": "kids",
      "count": 0
    },
    {
      "word": "music",
      "count": 2
    }
  ],
  [
    {
      "word": "china",
      "count": 10
    },
    {
      "word": "kids",
      "count": 3
    },
    {
      "word": "music",
      "count": 2
    }
  ]
]
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我们的目标是将其转换为以下Java POJO列表,其中min和max字段表示该词语在所有出现中的最小和最大计数:

public class Word {
    private String text;
    private Integer min;
    private Integer max;

    // Getters and Setters
    public void setText(String text) {
        this.text = text;
    }

    public void setMin(Integer min) {
        this.min = min;
    }

    public void setMax(Integer max) {
        this.max = max;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return String.format("text=%s min=%d max=%d", text, min, max);
    }
}
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例如,对于词语"china",我们期望得到 text="china", min=0, max=10。

引入Josson库进行数据转换

虽然Jackson库在Java中进行JSON序列化和反序列化非常强大,但对于复杂的聚合和结构转换,它可能需要编写大量的自定义反序列化器。Josson库提供了一种声明式的方式来查询和转换JSON数据,极大地简化了这类操作。

首先,确保你的项目中包含了Josson和Jackson的依赖。如果你使用Maven,可以在pom.xml中添加:

Find JSON Path Online
Find JSON Path Online

Easily find JSON paths within JSON objects using our intuitive Json Path Finder

Find JSON Path Online 30
查看详情 Find JSON Path Online
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.octomix.josson</groupId>
        <artifactId>josson</artifactId>
        <version>1.3.1</version> <!-- 请检查最新版本 -->
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
        <artifactId>jackson-databind</artifactId>
        <version>2.17.0</version> <!-- 请检查最新版本 -->
    </dependency>
</dependencies>
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核心转换逻辑

Josson的核心在于其强大的查询表达式。针对上述问题,我们需要执行以下步骤:

  1. 扁平化 (Flattening): 将嵌套的数组结构扁平化为一个单一的元素列表。
  2. 分组 (Grouping): 根据word字段对扁平化后的数据进行分组。
  3. 映射与聚合 (Mapping and Aggregation): 对每个分组,提取word作为text,并计算count字段的最小值和最大值。

以下是实现这一转换的Josson表达式和Java代码:

import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.octomix.josson.Josson;

import java.util.List;

public class JsonToPojoAggregator {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String jsonString = "[" +
                "  [" +
                "    {\"word\": \"china\", \"count\": 0}," +
                "    {\"word\": \"kids\", \"count\": 1}," +
                "    {\"word\": \"music\", \"count\": 0}" +
                "  ]," +
                "  [" +
                "    {\"word\": \"china\", \"count\": 3}," +
                "    {\"word\": \"kids\", \"count\": 0}," +
                "    {\"word\": \"music\": \"count\": 2}" +
                "  ]," +
                "  [" +
                "    {\"word\": \"china\", \"count\": 10}," +
                "    {\"word\": \"kids\", \"count\": 3}," +
                "    {\"word\": \"music\", \"count\": 2}" +
                "  ]" +
                "]";

        // 1. 使用Josson解析JSON字符串
        Josson josson = Josson.fromJsonString(jsonString);

        // 2. 构建Josson查询表达式进行转换和聚合
        // flatten(): 将嵌套数组扁平化
        // group(word): 按 'word' 字段分组
        // map(text:word, min:elements.min(count), max:elements.max(count)):
        //    - text:word 将当前分组的 'word' 值映射到 'text'
        //    - min:elements.min(count) 计算当前分组内所有元素的 'count' 字段的最小值,映射到 'min'
        //    - max:elements.max(count) 计算当前分组内所有元素的 'count' 字段的最大值,映射到 'max'
        JsonNode node = josson.getNode(
                "flatten()" +
                ".group(word)" +
                ".map(text:word, min:elements.min(count), max:elements.max(count))");

        // 3. 使用Jackson ObjectMapper 将转换后的JsonNode转换为List<Word>
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        List<Word> words = objectMapper.convertValue(node, new TypeReference<List<Word>>() {});

        // 4. 打印结果
        words.forEach(System.out::println);
    }
}
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运行结果

执行上述代码,将得到以下输出:

text=china min=0 max=10
text=kids min=0 max=3
text=music min=0 max=2
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这正是我们期望的结果,每个词语的最小和最大出现次数都已正确计算并映射到Word POJO中。

注意事项与总结

  • Josson的优势: Josson在处理复杂的JSON转换和聚合方面表现出色,其声明式查询语言使得逻辑清晰且易于维护。对于需要进行数据清洗、重塑或计算统计量的场景,Josson是一个非常强大的工具
  • 与Jackson的结合: Josson生成的是一个JsonNode对象,这意味着你可以很方便地将其与Jackson的ObjectMapper结合使用,将转换后的JSON数据反序列化为任何你想要的Java对象。
  • 性能考量: 对于极大规模的JSON数据,应评估Josson的性能开销。然而,对于大多数常见的数据转换任务,其效率是足够的。
  • 错误处理: 在实际应用中,应考虑对Josson.fromJsonString()和josson.getNode()可能抛出的异常进行适当的捕获和处理。
  • Josson查询语法: Josson的查询语法非常丰富,支持各种过滤、排序、聚合和转换操作。建议查阅Josson的官方文档以了解更多高级用法。

通过本教程,我们学习了如何利用Josson库的强大功能,高效地将复杂的嵌套JSON结构转换为扁平化的Java POJO,并在转换过程中执行数据聚合。这种方法极大地简化了数据处理逻辑,提升了代码的可读性和可维护性。

以上就是从复杂JSON结构中提取并聚合数据到POJO的实践的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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