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在現(xiàn)代軟件開發(fā)中，ON成為一種非常常見的數(shù)據(jù)格式，它被廣泛應(yīng)用于Web應(yīng)用之中。而數(shù)據(jù)庫實體則是Web應(yīng)用中常用的數(shù)據(jù)持久化方式，因此將ON轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫實體是一項非常有用的技術(shù)。本文將介紹如何使用。
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1. ON簡介
ON（JavaScript Object Notation）是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式，它基于JavaScript語言的一個子集。ON數(shù)據(jù)格式支持基本數(shù)據(jù)類型、數(shù)組和對象，在Web應(yīng)用中扮演著重要的角色。下面是一個ON的示例：
“`
{
“name”: “Jack”,
“age”: 20,
“hobbies”: [“reading”, “swimming”, “travel”],
“address”: {
“province”: “Jiangsu”,
“city”: “Suzhou”,
“street”: “SIP”
}
}
“`
2. 數(shù)據(jù)庫實體介紹
數(shù)據(jù)庫實體（Database Entity）是數(shù)據(jù)庫中的一個概念，它代表一個實物或一個概念。在Web應(yīng)用中，通常將數(shù)據(jù)庫實體視為應(yīng)用程序中的模型。下面是一個用戶實體（User）的示例：
“`
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(32) NOT NULL,
`age` int(11) NOT NULL,
`hobbies` text NOT NULL,
`province` varchar(32) NOT NULL,
`city` varchar(32) NOT NULL,
`street` varchar(32) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
“`
3. C語言解析ON
C語言作為一種高效的編程語言，被廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)和嵌入式開發(fā)。下面將介紹如何使用C語言解析ON并將其映射到數(shù)據(jù)庫實體中。
我們需要使用第三方庫cON來處理ON數(shù)據(jù)。cON是一種輕量級的ON解析庫，它提供了一組簡單的API來解析ON數(shù)據(jù)。我們可以在GitHub上下載cON，并將其包含在我們的代碼中。
接下來，我們需要定義一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示用戶實體。這里我們使用結(jié)構(gòu)體來表示，結(jié)構(gòu)體的成員與用戶實體中的字段對應(yīng)。代碼如下：
“`c
typedef struct {
int id;
char *name;
int age;
char *hobbies[MAX_HOBBY_COUNT];
char *province;
char *city;
char *street;
} User;
“`
在實現(xiàn)ON解析之前，我們需要先實現(xiàn)一些輔助函數(shù)。這些函數(shù)將用于分配和釋放內(nèi)存、解析和設(shè)置用戶實體中的字段。這里我們只列出部分函數(shù)的實現(xiàn)。
“`c
User *new_user(void) {
User *user = (User *) malloc(sizeof(User));
user->id = 0;
user->name = NULL;
user->age = 0;
user->province = NULL;
user->city = NULL;
user->street = NULL;
memset(user->hobbies, 0, sizeof(user->hobbies));
return user;
}
void delete_user(User *user) {
if (user != NULL) {
if (user->name != NULL) free(user->name);
for (int i = 0; i
if (user->hobbies[i] != NULL) free(user->hobbies[i]);
}
if (user->province != NULL) free(user->province);
if (user->city != NULL) free(user->city);
if (user->street != NULL) free(user->street);
free(user);
}
}
void set_name(User *user, const char *name) {
int len = strlen(name);
user->name = (char *) malloc(len + 1);
strcpy(user->name, name);
}
void set_age(User *user, int age) {
user->age = age;
}
void add_hobby(User *user, const char *hobby) {
for (int i = 0; i
if (user->hobbies[i] == NULL) {
int len = strlen(hobby);
user->hobbies[i] = (char *) malloc(len + 1);
strcpy(user->hobbies[i], hobby);
break;
}
}
}
void set_province(User *user, const char *province) {
int len = strlen(province);
user->province = (char *) malloc(len + 1);
strcpy(user->province, province);
}
void set_city(User *user, const char *city) {
int len = strlen(city);
user->city = (char *) malloc(len + 1);
strcpy(user->city, city);
}
void set_street(User *user, const char *street) {
int len = strlen(street);
user->street = (char *) malloc(len + 1);
strcpy(user->street, street);
}
“`
接下來，我們需要實現(xiàn)一個函數(shù)，該函數(shù)將ON數(shù)據(jù)解析為用戶實體。我們可以遞歸地遍歷ON數(shù)據(jù)，并在適當(dāng)時候調(diào)用輔助函數(shù)來設(shè)置用戶實體中的字段。
“`c
User *parse_user(cON *json) {
User *user = new_user();
if (json == NULL) return user;
cON *item;
item = cON_GetObjectItem(json, “id”);
if (item != NULL) {
user->id = item->valueint;
}
item = cON_GetObjectItem(json, “name”);
if (item != NULL) {
set_name(user, item->valuestring);
}
item = cON_GetObjectItem(json, “age”);
if (item != NULL) {
set_age(user, item->valueint);
}
item = cON_GetObjectItem(json, “hobbies”);
if (item != NULL && item->type == cON_Array) {
int size = cON_GetArraySize(item);
for (int i = 0; i
cON *hobby = cON_GetArrayItem(item, i);
if (hobby != NULL && hobby->type == cON_String) {
add_hobby(user, hobby->valuestring);
}
}
}
item = cON_GetObjectItem(json, “address”);
if (item != NULL && item->type == cON_Object) {
cON *province = cON_GetObjectItem(item, “province”);
cON *city = cON_GetObjectItem(item, “city”);
cON *street = cON_GetObjectItem(item, “street”);
if (province != NULL && province->type == cON_String) {
set_province(user, province->valuestring);
}
if (city != NULL && city->type == cON_String) {
set_city(user, city->valuestring);
}
if (street != NULL && street->type == cON_String) {
set_street(user, street->valuestring);
}
}
return user;
}
“`
我們需要實現(xiàn)一個函數(shù)，該函數(shù)將解析出的用戶實體保存到數(shù)據(jù)庫中。這里我們使用MySQL數(shù)據(jù)庫，使用MySQL C API來訪問數(shù)據(jù)庫。
“`c
void save_user(User *user) {
MYSQL mysql;
mysql_init(&mysql);
if (mysql_real_connect(&mysql, “l(fā)ocalhost”, “root”, “”, “test”, 0, NULL, 0)) {
char sql[1024];
snprintf(sql, sizeof(sql), “INSERT INTO `user`(`name`, `age`, `hobbies`, `province`, `city`, `street`) VALUES(‘%s’, %d, ‘%s’, ‘%s’, ‘%s’, ‘%s’)”,
user->name, user->age, join_strings(user->hobbies, MAX_HOBBY_COUNT), user->province, user->city, user->street);
mysql_query(&mysql, sql);
mysql_close(&mysql);
}
}
“`
我們可以將以上代碼組合成一個完整的示例，以下是完整的代碼。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 解決方法：STM32使用cON解析數(shù)據(jù)失敗
- 如何把獲取的json數(shù)據(jù)插入數(shù)據(jù)庫
解決方法：STM32使用cON解析數(shù)據(jù)失敗
在 STM32 移植 cON 庫后羨卜，使用 cON_Parse() ，解析失敗。
使用 cON_GetErrorPtr() 分析出以下錯誤：
而當(dāng)去掉 serial_no 字段后，則能夠解析成功。
當(dāng)解析的的數(shù)據(jù)比較長時，會解析失敗，但褲中是短的數(shù)據(jù)則沒有問題，后面排查是因為 cON 解析需要用到的內(nèi)存比較大，溢出導(dǎo)致解析失敗。
查看 STM32 啟動文件。如 startup_stm32f407xx.s ，發(fā)現(xiàn)：
增大空間后，問題解決
? 由 Leung 寫于 2023 年 6 月 30 日
? 參考： STM32工程使用cjson庫解析數(shù)據(jù)失敗的原兄純穗因
如何把獲取的json數(shù)據(jù)插入數(shù)據(jù)庫
特點：
它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
它們運行在便宜的PC服務(wù)器集群上。
PC集群擴充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。
它們擊碎了性能瓶頸。
NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時間，執(zhí)行速度變得更快。
“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。
沒有過多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定，他們同時也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。
Bootstrap支持
因為NoSQL項目都是開源的，因此它們?nèi)狈?yīng)晌羨商提供的正式支持。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。
優(yōu)點：
易擴展
NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴展的能力。
大數(shù)據(jù)量，高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多察襪了。
靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。
高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實現(xiàn)高可用。
主要應(yīng)用：
Apache HBase
這個大數(shù)據(jù)管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫，Hbase最初被設(shè)計應(yīng)用于Hadoop平臺，而這一強大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數(shù)據(jù)。
Apache Storm
用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據(jù)處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機會、發(fā)展新業(yè)務(wù)。
Apache Spark
該技術(shù)采用內(nèi)存計算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運行速度比MapRece快100倍。
Apache Hadoop
該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時，對于復(fù)雜的分布式應(yīng)用，宴沒拍Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。
Apache Drill
你有多大的數(shù)據(jù)集？其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結(jié)果。
Apache Sqoop
也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術(shù)和MapRece一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)。
Gephi
它可以用來對信息進行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網(wǎng)絡(luò)上運行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據(jù)流等信息進行可視化分析。
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