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Code Block

package com.fr.plugin.db.mongo.expand;

import com.fr.stable.fun.mark.Mutable;
import org.bson.Document;

import java.util.List;

public interface ColumnResolver extends Mutable {

    String MARK_STRING = "ColumnResolver";

    int CURRENT_LEVEL = 1;

    /**
     * 是否需要处理该类型的元素
     *
     * @param cell doc查询出来的对象
     * @return 需要做扩展处理则返回true，否则返回false
     */
    boolean accept(Object cell);


    /**
     * 扩展特殊列，增加新的行
     *
     * @param doc                 MongoDB的文档查询对象
     * @param columnNames         列民集合
     * @param waitingColumnsIndex 需要特殊处理的列集合
     * @param rowDataCollections  扩展出来的行数据集合
     * @param rowData             当前行数据
     */
    void expandData(Document doc, List<String> columnNames, List<Integer> waitingColumnsIndex, List<List<Object>> rowDataCollections, List<Object> rowData);
}

...

示例实现（数组类型）

我们以数组元素为例子，面对这样的数据结构：

Code Block

title	带数组元素的JSON结构
collapse	true

{ 
    "name" : "李四", 
    "age" : 15, 
    "language" : [
        "英语", 
        "数学", 
        "物理"
    ], 
    "region" : [
        "新疆", 
        "海南", 
        "台湾"
    ], 
    "country" : "US"
}

...

Code Block

title	处理数组元素的示例代码
collapse	true

import org.bson.Document;

import java.util.*;

public class ArrayColumnResolver extends AbstractColumnResolver {

    @Override
    public boolean accept(Object cell) {
        return cell instanceof List;
    }

    @Override
    public void expandData(Document doc, List<String> columnNames, List<Integer> waitingColumnsIndex, List<List<Object>> rowDataCollections, List<Object> rowData) {
        fillRowDataByArray(doc, columnNames, waitingColumnsIndex, rowDataCollections, rowData);
    }

    private void fillRowDataByArray(Document doc, List<String> columnNames, List<Integer> waitingColumnsIndex, List<List<Object>> rowDataCollections, List<Object> rowData) {
        Map<Integer, List<Object>> group = new HashMap<Integer, List<Object>>();
        List<Object> standard = null;
        int maxLength = 0;
        for (int index : waitingColumnsIndex) {
            Object data = doc.get(columnNames.get(index));
            if (data instanceof List) {
                List<Object> array = (List<Object>) data;
                if (standard == null) {
                    standard = array;
                }
                maxLength = Math.max(maxLength, array.size());
                group.put(index, array);
            }
        }

        if (standard != null) {
            for (int i = 0; i < maxLength; i++) {
                List<Object> row = new ArrayList<Object>(Arrays.asList(new Object[rowData.size()]));
                Collections.copy(row, rowData);
                for (int index : waitingColumnsIndex) {
                    List<Object> array = group.get(index);
                    row.set(index, array.size() > i ? array.get(i) : null);
                }
                rowDataCollections.add(row);
            }
        }
    }
}

示例实现（对象类型）

面对这样的数据结构：

Code Block

title	对象类型的数据结构
collapse	true

{ 
    "value" : "word", 
    "name" : {
        "O" : "XXX", 
        "P" : "YYY"
    }
}

当需要把表格转换为二维表的时候，就需要处理name这样的Object类型的列，可以看出name是一个HashMap类型的结构，所以可以实现一个MapColumnResolver处理器，用于处理这一类的列：

Code Block

title	处理对象类型的元素代码

import org.bson.Document;

import java.util.*;

public class MapColumnResolver extends AbstractColumnResolver {
    @Override
    public boolean accept(Object cell) {
        return cell instanceof Document;
    }

    @Override
    public void expandData(Document doc, List<String> columnNames, List<Integer> waitingColumnsIndex, List<List<Object>> rowDataCollections, List<Object> rowData) {
        Map<Integer, List<Object>> group = new HashMap<Integer, List<Object>>();
        List<Object> standard = null;
        int maxLength = 0;
        for (int index : waitingColumnsIndex) {
            Object data = doc.get(columnNames.get(index));
            if (data instanceof Document) {
                Document document = (Document)data;
                List<Object> array = new ArrayList<Object>();
                if (standard == null) {
                    for (Map.Entry<String, Object> entry : document.entrySet()) {
                        array.add(entry);
                    }
                    standard = array;
                }
                maxLength = Math.max(maxLength, array.size());
                group.put(index, array);
            }
        }

        if (standard != null) {
            for (int i = 0; i < maxLength; i++) {
                List<Object> row = new ArrayList<Object>(Arrays.asList(new Object[rowData.size()]));
                Collections.copy(row, rowData);
                for (int index : waitingColumnsIndex) {
                    List<Object> array = group.get(index);
                    Map.Entry<String, Object> el = (Map.Entry<String, Object>)array.get(i);
                    row.set(index, array.size() > i ? el.getValue() : null);
                }
                rowDataCollections.add(row);
            }
        }
    }
}

注册方式

Code Block
<dependence> <Item key="com.fr.solution.plugin.db.mongo" type="plugin"/> </dependence> <extra-core> <ColumnResolver class="com.fr.plugin.db.mongo.expand.impl.ArrayColumnResolver"/> </extra-core>

使用方式

同时安装MongoDB插件和列处理插件，就可以实现自已的要求了。

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Key

示例实现（数组类型）

示例实现（对象类型）

注册方式

使用方式