基于JSON的數(shù)據(jù)交換技術(shù)應(yīng)用研究

徐寶磊 羅江 潘剛

摘要：隨著信息技術(shù)在各領(lǐng)域的廣泛普及，尤其是移動(dòng)技術(shù)應(yīng)用的不斷深入，各業(yè)務(wù)部門(mén)間信息交換更加頻繁，各業(yè)務(wù)部門(mén)之間、移動(dòng)設(shè)備與Web服務(wù)端等異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)共享或通信的問(wèn)題日益突出。研究了JSON數(shù)據(jù)對(duì)象在異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)間集成的應(yīng)用，利用JSON技術(shù)的特性及其相關(guān)優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建了一種基于JSON數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)交換模型，提高了異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)間數(shù)據(jù)通信的通用性和通信效率。

關(guān)鍵詞：JSON；數(shù)據(jù)交換；異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)；系統(tǒng)集成；數(shù)據(jù)模型

DOIDOI：10.11907/rjdk.172299

中圖分類號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：16727800（2017）010017303

0引言

隨著信息化建設(shè)的不斷推進(jìn)，各部門(mén)均建立了自己的MIS應(yīng)用系統(tǒng)，這些系統(tǒng)或獨(dú)立開(kāi)發(fā)、維護(hù)，或定制購(gòu)買整套系統(tǒng)等，在服務(wù)器平臺(tái)方面有Windows、Linux等不同系統(tǒng)的各種版本，數(shù)據(jù)庫(kù)有msSQL、MySQL、Oracle、Access，開(kāi)發(fā)語(yǔ)言有ASP、ASP.NET、JSP、PHP等。這些信息系統(tǒng)的建立在一定程度上提高了部門(mén)工作效率和信息化程度，但由于各個(gè)信息系統(tǒng)之間的相對(duì)獨(dú)立性和封閉性，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不一，有結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化等，給系統(tǒng)集成帶來(lái)了不少問(wèn)題。共享信息資源效率低下且安全性低，數(shù)據(jù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管理，無(wú)法進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，無(wú)法給決策者提供全面、統(tǒng)一的決策信息[1]，導(dǎo)致整個(gè)單位的工作效率不高。因此，迫切需要對(duì)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行整合和集成。數(shù)據(jù)交換是現(xiàn)代業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成的關(guān)鍵，目前關(guān)于數(shù)據(jù)交換技術(shù)的研究涉及多個(gè)方面，如XML、JSON、YAML等。

1JSON簡(jiǎn)介

互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合組織（W3C）在1998年發(fā)布了XML可擴(kuò)展性標(biāo)記語(yǔ)言，它是一種跨平臺(tái)、跨網(wǎng)絡(luò)、跨編程語(yǔ)言的數(shù)據(jù)描述語(yǔ)言。XML廣泛應(yīng)用于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)間的數(shù)據(jù)同步。但XML由于具有文檔龐大、格式復(fù)雜、數(shù)據(jù)冗余、解析需消耗太多系統(tǒng)資源等固有缺陷，使其執(zhí)行效率低下[2]。

Clark Evans在2001年5月首次發(fā)表了YAML標(biāo)記語(yǔ)言。YAML支持對(duì)宿主語(yǔ)言的直接轉(zhuǎn)化，適合在腳本語(yǔ)言中使用，但由于存在兼容性問(wèn)題，其支持的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言較少。

JSON（JavaScript Object Notation）屬于輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式，具有很好的易讀性和快速解析的特性。JSON文件就是普通的ASCII文本文件，使用常用的文字編輯器即可編輯。JSON可以直接用來(lái)編寫(xiě)Web頁(yè)面的某些部分，在瀏覽器中，JSON的解析速度比XML更快。與機(jī)器代碼不同，JSON不需要編譯和執(zhí)行，在大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方面，JSON有希望成為傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的替代方法[3]。

2數(shù)據(jù)交換模型

整個(gè)數(shù)據(jù)交換模型包括：一個(gè)數(shù)據(jù)中心、若干部門(mén)子系統(tǒng)，子系統(tǒng)分別與數(shù)據(jù)中心相連，形成一個(gè)星形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。各子系統(tǒng)使用序列化的JSON對(duì)象通過(guò)數(shù)據(jù)中心與其它子系統(tǒng)通信。為提高數(shù)據(jù)檢索效率，數(shù)據(jù)中心使用具有層次性的樹(shù)形JSON數(shù)據(jù)對(duì)象存儲(chǔ)各子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)表及結(jié)構(gòu)信息。用戶發(fā)起查詢時(shí)，模型首先進(jìn)行查詢處理，在數(shù)據(jù)中心查詢JSONtree，判斷需要檢索的子系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)及子系統(tǒng)數(shù)據(jù)表，將查詢轉(zhuǎn)換為各個(gè)子系統(tǒng)的子查詢，并生成邏輯查詢計(jì)劃，最后將查詢結(jié)果轉(zhuǎn)換為JSON對(duì)象并顯示[4]。

節(jié)點(diǎn)的實(shí)體定義如下：

Class shujuku{

String id；

String department；

String DateName；

String Connstr；

String Tables；

……

}

JSON對(duì)象模型定義如下：

{

“id”：”1”；

“department”：”教務(wù)系統(tǒng)”；

“DateName”：”jwc”；

“Connstr”：”P(pán)rovider-SQLOLEDB.1；...”；

“Tables”：”Student...”；

……

}

2.1數(shù)據(jù)抽象并轉(zhuǎn)換為JSON對(duì)象

最常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式為關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，其遵守一定的規(guī)則范式，將來(lái)自關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)DBMS的數(shù)據(jù)抽象并轉(zhuǎn)換為JSON對(duì)象。

JSON對(duì)象具有標(biāo)準(zhǔn)格式，其由3個(gè)主要元素組成：標(biāo)題、類型和屬性。屬性與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的屬性相似，可以是一個(gè)或多個(gè)。JSON協(xié)議中總共定義了6種數(shù)據(jù)類型[5]：string、number、boolean、空字符、array、Object。使用{}包含的一系列無(wú)序的key/value鍵值對(duì)表示：{ "TableName"："Students" }。

在創(chuàng)建JSON對(duì)象模式之后，查詢關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換為JSON對(duì)象。將數(shù)據(jù)加載和轉(zhuǎn)換為JSON對(duì)象的算法如下：

輸入：用戶需要查詢的數(shù)據(jù)；

輸出：該查詢所對(duì)應(yīng)的JSON對(duì)象；

Step1初始化：i=0，M=記錄數(shù)；

Step2IF（i

Step3{讀取記錄對(duì)象；

Step4讀取該記錄對(duì)象的屬性；

Step5將該key/value鍵值對(duì)轉(zhuǎn)換為JSON對(duì)象；

Step6i=i++，跳轉(zhuǎn)到Step2}；

Step7ELSE{跳轉(zhuǎn)到Step8}；

Step8顯示該JSON對(duì)象。

2.2JSON查詢方法

與關(guān)系數(shù)據(jù)、XML標(biāo)記語(yǔ)言相比，JSON對(duì)象解析時(shí)不需要考慮子節(jié)點(diǎn)和父節(jié)點(diǎn)問(wèn)題，降低了數(shù)據(jù)冗余，JSON有更高的查詢檢索效率和更靈活的查詢方式[6]。

（1） N1QL：用于文件數(shù)據(jù)庫(kù)的下一代查詢語(yǔ)言，將SQL擴(kuò)展為可查詢的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其支持全部的JSON對(duì)象數(shù)據(jù)類型。JSON是不符合第一范式的數(shù)據(jù)模型，而N1QL則對(duì)這一數(shù)據(jù)模型進(jìn)行操作。

（2） JSONiq：構(gòu)建在XQuery之上的新型查詢語(yǔ)言，可以對(duì)各種類型的JSON對(duì)象進(jìn)行查詢，實(shí)現(xiàn)查詢分解和優(yōu)化。

（3） 針對(duì)不同的使用環(huán)境，JSON對(duì)象有多樣的數(shù)據(jù)查詢方式[7]，例如JSONSQL、Jfunk、JSONPath、JSON：Select（）等。從JSON對(duì)象讀取數(shù)據(jù)的算法如下：

輸入：JSON對(duì)象；

輸出：Data set （D）數(shù)據(jù)集；

Step1初始化：i=0，M=記錄數(shù)；

Step2讀取JSON對(duì)象；

Step3讀取該記錄對(duì)象的屬性；

Step4IF（i

{D=D.value[i]；

i++}；

Step5跳轉(zhuǎn)到Step4；

Step6ELSE {跳轉(zhuǎn)到Step7}；

Step7顯示該數(shù)據(jù)集。

3結(jié)語(yǔ)

與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、XML標(biāo)記語(yǔ)言相比，基于文件的JSON對(duì)象具有更強(qiáng)的可擴(kuò)展性，是便攜式和獨(dú)立的平臺(tái)，其它系統(tǒng)可以輕松地從JSON對(duì)象查詢數(shù)據(jù)[8]。幾乎所有關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)最新版本都實(shí)現(xiàn)了對(duì)JSON對(duì)象的支持。Oracle依據(jù)ANSI SQL/JSON標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)了JSON對(duì)象的大部分功能，提供了JSON_VALUE（）和JSON_QUERY（）函數(shù)以及RETURNING子句；Microsoft數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)在其SQL Server 2016版本中實(shí)現(xiàn)了對(duì)JSON對(duì)象的支持，提供了ISJSON）、JSON_VALUE（）、OPENJSON（）函數(shù)，并實(shí)現(xiàn)了對(duì)查詢語(yǔ)句的支持[9]。通過(guò)使用JSON對(duì)象，業(yè)務(wù)部門(mén)子系統(tǒng)可以輕松地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)集成。

在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)方法中，數(shù)據(jù)建模受到數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的權(quán)限數(shù)量限制，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，系統(tǒng)檢索變得緩慢且易產(chǎn)生死鎖。在JSON中可以隨時(shí)添加具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，當(dāng)內(nèi)容更改時(shí)，不需要重新設(shè)計(jì)模式，對(duì)于提取大型或巨型記錄而言，JSON對(duì)象顯得更為實(shí)用和高效[10]。在今后的工作中，將使用JSON對(duì)象替代關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的研究。

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