java解析json数据生成mysql省市区街道四级联动sql

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 这里为了省事直接用嵌套的for循环了,生成sql文件以后直接用sql工具运行即可,需要提前创建好数据库表。

省市区联动在项目中算是比较常见的功能了,但是基础数据却非常多,网上很难找到比较全的数据,不过在github上有人利用爬虫抓取了国家统计局的数据,并生成了json文件,这样就可以利用java解析json文件并生成相应的sql文件,非常简单。(注意:数据不含港澳台,因为原json就没有。)


github地址https://github.com/modood/Administrative-divisions-of-China


本文所使用到的json数据为上面链接所得


这里需要导入两个包:


<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.54</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>commons-io</groupId>
    <artifactId>commons-io</artifactId>
    <version>2.4</version>
</dependency>


解析的java代码如下:


private static void main() throws IOException {
  // 我这里直接创建了一个springboot项目(习惯了)
    ClassPathResource resource = new ClassPathResource("pcas-code.json");
    // 需要生成到的位置,我直接放在了项目中
    File regionFile = new File("/Users/XXXXXXXX/demo/src/main/resources/region.sql");
    // 不存在则创建,存在则覆盖
    if (regionFile.exists()) {
        regionFile.delete();
        regionFile.createNewFile();
    } else {
        regionFile.createNewFile();
    }
    System.out.println(regionFile.getPath());
    // 写入文件即可
    Writer writer = new FileWriter(regionFile);
    File file = resource.getFile();
    String jsonString = FileUtils.readFileToString(file);
    JSONArray jsonArray = JSONArray.parseArray(jsonString);
    for (int i = 0; i < jsonArray.size(); i++) {
        JSONObject jsonObject = jsonArray.getJSONObject(i);
        String code = jsonObject.getString("code");
        String name = jsonObject.getString("name");
        String sql = "insert into region(code, name, pid) values('"+code+"', '"+name+"', '0');";
//            System.out.println(sql);
        writer.write(sql);
        writer.write("\r\n");
        JSONArray children = jsonObject.getJSONArray("children");
        if (children != null) {
            for (int i1 = 0; i1 < children.size(); i1++) {
                JSONObject jsonObject1 = children.getJSONObject(i1);
                String code1 = jsonObject1.getString("code");
                String name1 = jsonObject1.getString("name");
                String sql1 = "insert into region(code, name, pid) values('"+code1+"', '"+name1+"', '"+code+"');";
//                    System.out.println(sql1);
                writer.write(sql1);
                writer.write("\r\n");
                JSONArray children1 = jsonObject1.getJSONArray("children");
                if (children1 != null) {
                    for (int i2 = 0; i2 < children1.size(); i2++) {
                        JSONObject jsonObject2 = children1.getJSONObject(i2);
                        String code2 = jsonObject2.getString("code");
                        String name2 = jsonObject2.getString("name");
                        String sql2 = "insert into region(code, name, pid) values('"+code2+"', '"+name2+"', '"+code1+"');";
//                            System.out.println(sql2);
                        writer.write(sql2);
                        writer.write("\r\n");
                        JSONArray children2 = jsonObject2.getJSONArray("children");
                        if (children2 != null) {
                            for (int i3 = 0; i3 < children2.size(); i3++) {
                                JSONObject jsonObject3 = children2.getJSONObject(i3);
                                String code3 = jsonObject3.getString("code");
                                String name3 = jsonObject3.getString("name");
                                String sql3 = "insert into region(code, name, pid) values('"+code3+"', '"+name3+"', '"+code2+"');";
//                                    System.out.println(sql3);
                                writer.write(sql3);
                                writer.write("\r\n");
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
    writer.close();
}


生成的效果如下:


insert into region(code, name, pid) values('11', '北京市', '0');
insert into region(code, name, pid) values('1101', '市辖区', '11');
insert into region(code, name, pid) values('110101', '东城区', '1101');
insert into region(code, name, pid) values('110101001', '东华门街道', '110101');
insert into region(code, name, pid) values('110101002', '景山街道', '110101');
insert into region(code, name, pid) values('110101003', '交道口街道', '110101');
insert into region(code, name, pid) values('110101004', '安定门街道', '110101');
insert into region(code, name, pid) values('110101005', '北新桥街道', '110101');
insert into region(code, name, pid) values('110101006', '东四街道', '110101');
insert into region(code, name, pid) values('110101007', '朝阳门街道', '110101');


这里为了省事直接用嵌套的for循环了,生成sql文件以后直接用sql工具运行即可,需要提前创建好数据库表。


我知道你们懒,所以直接分享文件给你们吧,好用的话点个关注哦!


链接:https://pan.baidu.com/s/1zjBtlzV_EKuZwf_8gYILCA  密码:a7om


相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
20天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL进阶突击系列(07) 她气鼓鼓递来一条SQL | 怎么看执行计划、SQL怎么优化?
在日常研发工作当中,系统性能优化,从大的方面来看主要涉及基础平台优化、业务系统性能优化、数据库优化。面对数据库优化,除了DBA在集群性能、服务器调优需要投入精力,我们研发需要负责业务SQL执行优化。当业务数据量达到一定规模后,SQL执行效率可能就会出现瓶颈,影响系统业务响应。掌握如何判断SQL执行慢、以及如何分析SQL执行计划、优化SQL的技能,在工作中解决SQL性能问题显得非常关键。
|
20天前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL原理简介—1.SQL的执行流程
本文介绍了MySQL驱动、数据库连接池及SQL执行流程的关键组件和作用。主要内容包括:MySQL驱动用于建立Java系统与数据库的网络连接;数据库连接池提高多线程并发访问效率;MySQL中的连接池维护多个数据库连接并进行权限验证;网络连接由线程处理,监听请求并读取数据;SQL接口负责执行SQL语句;查询解析器将SQL语句解析为可执行逻辑;查询优化器选择最优查询路径;存储引擎接口负责实际的数据操作;执行器根据优化后的执行计划调用存储引擎接口完成SQL语句的执行。整个流程确保了高效、安全地处理SQL请求。
157 76
|
5天前
|
SQL Oracle 关系型数据库
【YashanDB 知识库】如何将 mysql 含有 group by 的 SQL 转换成崖山支持的 SQL
在崖山数据库中执行某些 SQL 语句时出现报错(YAS-04316 not a single-group group function),而这些语句在 MySQL 中能成功执行。原因是崖山遵循 SQL-92 标准,不允许选择列表中包含未在 GROUP BY 子句中指定的非聚合列,而 MySQL 默认允许这种操作。解决办法包括:使用聚合函数处理非聚合列或拆分查询为两层,先进行 GROUP BY 再排序。总结来说,SQL-92 更严格,确保数据一致性,MySQL 在 5.7 及以上版本也默认遵循此标准。
|
15天前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL原理简介—10.SQL语句和执行计划
本文介绍了MySQL执行计划的相关概念及其优化方法。首先解释了什么是执行计划,它是SQL语句在查询时如何检索、筛选和排序数据的过程。接着详细描述了执行计划中常见的访问类型,如const、ref、range、index和all等,并分析了它们的性能特点。文中还探讨了多表关联查询的原理及优化策略,包括驱动表和被驱动表的选择。此外,文章讨论了全表扫描和索引的成本计算方法,以及MySQL如何通过成本估算选择最优执行计划。最后,介绍了explain命令的各个参数含义,帮助理解查询优化器的工作机制。通过这些内容,读者可以更好地理解和优化SQL查询性能。
|
1月前
|
JSON 前端开发 搜索推荐
关于商品详情 API 接口 JSON 格式返回数据解析的示例
本文介绍商品详情API接口返回的JSON数据解析。最外层为`product`对象,包含商品基本信息(如id、name、price)、分类信息(category)、图片(images)、属性(attributes)、用户评价(reviews)、库存(stock)和卖家信息(seller)。每个字段详细描述了商品的不同方面,帮助开发者准确提取和展示数据。具体结构和字段含义需结合实际业务需求和API文档理解。
|
1月前
|
JSON 小程序 UED
微信小程序 app.json 配置文件解析与应用
本文介绍了微信小程序中 `app.json` 配置文件的详细
170 12
|
1月前
|
JSON 缓存 API
解析电商商品详情API接口系列,json数据示例参考
电商商品详情API接口是电商平台的重要组成部分,提供了商品的详细信息,支持用户进行商品浏览和购买决策。通过合理的API设计和优化,可以提升系统性能和用户体验。希望本文的解析和示例能够为开发者提供参考,帮助构建高效、可靠的电商系统。
48 12
|
1月前
|
SQL Java 数据库连接
如何在 Java 代码中使用 JSqlParser 解析复杂的 SQL 语句?
大家好,我是 V 哥。JSqlParser 是一个用于解析 SQL 语句的 Java 库,可将 SQL 解析为 Java 对象树,支持多种 SQL 类型(如 `SELECT`、`INSERT` 等)。它适用于 SQL 分析、修改、生成和验证等场景。通过 Maven 或 Gradle 安装后,可以方便地在 Java 代码中使用。
325 11
|
2月前
|
SQL 存储 关系型数据库
【MySQL基础篇】全面学习总结SQL语法、DataGrip安装教程
本文详细介绍了MySQL中的SQL语法,包括数据定义(DDL)、数据操作(DML)、数据查询(DQL)和数据控制(DCL)四个主要部分。内容涵盖了创建、修改和删除数据库、表以及表字段的操作,以及通过图形化工具DataGrip进行数据库管理和查询。此外,还讲解了数据的增、删、改、查操作,以及查询语句的条件、聚合函数、分组、排序和分页等知识点。
【MySQL基础篇】全面学习总结SQL语法、DataGrip安装教程
|
2月前
|
JSON JavaScript 前端开发
一次采集JSON解析错误的修复
两段采集来的JSON格式数据存在格式问题,直接使用PHP的`json_decode`会报错。解决思路包括:1) 手动格式化并逐行排查错误;2) 使用PHP-V8JS扩展在JavaScript环境中解析。具体方案一是通过正则表达式和字符串替换修复格式,方案二是利用V8Js引擎执行JS代码并返回JSON字符串,最终实现正确解析。 简介: 两段采集的JSON数据因掺杂JavaScript代码导致PHP解析失败。解决方案包括手动格式化修复和使用PHP-V8JS扩展在JavaScript环境中解析,确保JSON数据能被正确处理。
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等