반응형
ResultSet을 JSON으로 가장 효율적으로 변환합니까?
다음 코드는 변환 ResultSet사용하여 JSON 문자열로 JSONArray와 JSONObject.
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;
import org.json.JSONException;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
public class ResultSetConverter {
public static JSONArray convert( ResultSet rs )
throws SQLException, JSONException
{
JSONArray json = new JSONArray();
ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();
while(rs.next()) {
int numColumns = rsmd.getColumnCount();
JSONObject obj = new JSONObject();
for (int i=1; i<numColumns+1; i++) {
String column_name = rsmd.getColumnName(i);
if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.ARRAY){
obj.put(column_name, rs.getArray(column_name));
}
else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.BIGINT){
obj.put(column_name, rs.getInt(column_name));
}
else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.BOOLEAN){
obj.put(column_name, rs.getBoolean(column_name));
}
else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.BLOB){
obj.put(column_name, rs.getBlob(column_name));
}
else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.DOUBLE){
obj.put(column_name, rs.getDouble(column_name));
}
else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.FLOAT){
obj.put(column_name, rs.getFloat(column_name));
}
else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.INTEGER){
obj.put(column_name, rs.getInt(column_name));
}
else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.NVARCHAR){
obj.put(column_name, rs.getNString(column_name));
}
else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.VARCHAR){
obj.put(column_name, rs.getString(column_name));
}
else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.TINYINT){
obj.put(column_name, rs.getInt(column_name));
}
else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.SMALLINT){
obj.put(column_name, rs.getInt(column_name));
}
else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.DATE){
obj.put(column_name, rs.getDate(column_name));
}
else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.TIMESTAMP){
obj.put(column_name, rs.getTimestamp(column_name));
}
else{
obj.put(column_name, rs.getObject(column_name));
}
}
json.put(obj);
}
return json;
}
}
- 더 빠른 방법이 있습니까?
- 더 적은 메모리를 사용하는 방법이 있습니까?
JIT 컴파일러는 분기와 기본 테스트 일 뿐이므로이 작업을 상당히 빠르게 만들 것입니다. 콜백에 대한 HashMap 조회로 더 우아하게 만들 수 있지만 더 빠를 것 같지 않습니다. 기억에 관해서는 이것은 꽤 슬림합니다.
어떻게 든이 코드가 실제로 메모리 또는 성능에 중요한 병목인지 의심합니다. 이를 최적화 할 실제 이유가 있습니까?
더 적은 메모리를 사용하는 방법이 있다고 생각하지만 (데이터 카디널리티에 따라 고정 된 양이 아닌 선형 양) 이것은 메서드 서명을 변경하는 것을 의미합니다. 사실 우리는 Json 데이터를 ResultSet에서 가져 오자마자 출력 스트림에 직접 인쇄 할 수 있습니다. 이미 작성된 데이터는 메모리에 보관하는 배열이 필요하지 않기 때문에 가비지 수집됩니다.
유형 어댑터를 허용하는 GSON을 사용합니다. ResultSet을 JsonArray로 변환하는 유형 어댑터를 작성했으며 코드와 매우 유사합니다. "사용자 정의 스트리밍 유형 어댑터 지원"이 포함될 "Gson 2.1 : 2011 년 12 월 31 일 대상"릴리스를 기다리고 있습니다. 그런 다음 어댑터를 스트리밍 어댑터로 수정하겠습니다.
최신 정보
약속대로 나는 돌아 왔지만 Gson과는 아니고 Jackson 2와 함께 돌아왔다. 늦어서 미안해.
서문 : 결과의 메모리를 적게 사용하는 열쇠는 "서버 측"커서에 있습니다. 이러한 종류의 커서 (Java 개발자에게 결과 집합이라고도 함)를 사용하면 DBMS는 클라이언트가 읽기를 진행할 때 클라이언트 (드라이버라고도 함)에 데이터를 점진적으로 보냅니다. Oracle 커서는 기본적으로 서버 측이라고 생각합니다. MySQL> 5.0.2의 경우 connection url paramenter 에서 useCursorFetch를 찾으십시오 . 좋아하는 DBMS를 확인하십시오.
1 : 따라서 더 적은 메모리를 사용하려면 다음을 수행해야합니다.
- 장면 뒤에서 서버 측 커서 사용
- 결과 집합을 읽기 전용으로 열고 물론 앞으로 만 사용하십시오 .
- 목록 (또는 a
JSONArray)의 모든 커서를로드하지 말고 각 행을 출력 라인 에 직접 작성하십시오 . 여기서 출력 라인의 경우 출력 스트림 또는 작성기 또는 출력 스트림 또는 작성기를 래핑하는 json 생성기를 의미합니다.
2 : Jackson Documentation에 따르면 :
스트리밍 API가 최고의 성능을 발휘합니다 (가장 낮은 오버 헤드, 가장 빠른 읽기 / 쓰기, 다른 두 가지 방법이이를 기반으로 함).
3 : 코드에서 getInt, getBoolean을 사용하는 것을 봅니다. getFloat ... of ResultSet without wasNull . 나는 이것이 문제를 일으킬 수 있다고 기대합니다.
4 : 나는 생각을 캐시하고 매 반복마다 getter를 호출하는 것을 피하기 위해 배열을 사용했습니다. switch / case 구조의 팬은 아니지만 해당 intSQL에 사용했습니다 Types.
대답 : 아직 완전히 테스트되지는 않았으며 Jackson 2.2를 기반으로합니다 .
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.2.2</version>
</dependency>
ResultSetSerializer객체 직렬화는 ResultSet (JSON에 개체를 tranform) 방법에 잭슨을 지시합니다. 내부에 Jackson Streaming API를 사용합니다. 다음은 테스트 코드입니다.
SimpleModule module = new SimpleModule();
module.addSerializer(new ResultSetSerializer());
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
objectMapper.registerModule(module);
[ . . . do the query . . . ]
ResultSet resultset = statement.executeQuery(query);
// Use the DataBind Api here
ObjectNode objectNode = objectMapper.createObjectNode();
// put the resultset in a containing structure
objectNode.putPOJO("results", resultset);
// generate all
objectMapper.writeValue(stringWriter, objectNode);
물론 ResultSetSerializer 클래스의 코드는 다음과 같습니다.
public class ResultSetSerializer extends JsonSerializer<ResultSet> {
public static class ResultSetSerializerException extends JsonProcessingException{
private static final long serialVersionUID = -914957626413580734L;
public ResultSetSerializerException(Throwable cause){
super(cause);
}
}
@Override
public Class<ResultSet> handledType() {
return ResultSet.class;
}
@Override
public void serialize(ResultSet rs, JsonGenerator jgen, SerializerProvider provider) throws IOException, JsonProcessingException {
try {
ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();
int numColumns = rsmd.getColumnCount();
String[] columnNames = new String[numColumns];
int[] columnTypes = new int[numColumns];
for (int i = 0; i < columnNames.length; i++) {
columnNames[i] = rsmd.getColumnLabel(i + 1);
columnTypes[i] = rsmd.getColumnType(i + 1);
}
jgen.writeStartArray();
while (rs.next()) {
boolean b;
long l;
double d;
jgen.writeStartObject();
for (int i = 0; i < columnNames.length; i++) {
jgen.writeFieldName(columnNames[i]);
switch (columnTypes[i]) {
case Types.INTEGER:
l = rs.getInt(i + 1);
if (rs.wasNull()) {
jgen.writeNull();
} else {
jgen.writeNumber(l);
}
break;
case Types.BIGINT:
l = rs.getLong(i + 1);
if (rs.wasNull()) {
jgen.writeNull();
} else {
jgen.writeNumber(l);
}
break;
case Types.DECIMAL:
case Types.NUMERIC:
jgen.writeNumber(rs.getBigDecimal(i + 1));
break;
case Types.FLOAT:
case Types.REAL:
case Types.DOUBLE:
d = rs.getDouble(i + 1);
if (rs.wasNull()) {
jgen.writeNull();
} else {
jgen.writeNumber(d);
}
break;
case Types.NVARCHAR:
case Types.VARCHAR:
case Types.LONGNVARCHAR:
case Types.LONGVARCHAR:
jgen.writeString(rs.getString(i + 1));
break;
case Types.BOOLEAN:
case Types.BIT:
b = rs.getBoolean(i + 1);
if (rs.wasNull()) {
jgen.writeNull();
} else {
jgen.writeBoolean(b);
}
break;
case Types.BINARY:
case Types.VARBINARY:
case Types.LONGVARBINARY:
jgen.writeBinary(rs.getBytes(i + 1));
break;
case Types.TINYINT:
case Types.SMALLINT:
l = rs.getShort(i + 1);
if (rs.wasNull()) {
jgen.writeNull();
} else {
jgen.writeNumber(l);
}
break;
case Types.DATE:
provider.defaultSerializeDateValue(rs.getDate(i + 1), jgen);
break;
case Types.TIMESTAMP:
provider.defaultSerializeDateValue(rs.getTime(i + 1), jgen);
break;
case Types.BLOB:
Blob blob = rs.getBlob(i);
provider.defaultSerializeValue(blob.getBinaryStream(), jgen);
blob.free();
break;
case Types.CLOB:
Clob clob = rs.getClob(i);
provider.defaultSerializeValue(clob.getCharacterStream(), jgen);
clob.free();
break;
case Types.ARRAY:
throw new RuntimeException("ResultSetSerializer not yet implemented for SQL type ARRAY");
case Types.STRUCT:
throw new RuntimeException("ResultSetSerializer not yet implemented for SQL type STRUCT");
case Types.DISTINCT:
throw new RuntimeException("ResultSetSerializer not yet implemented for SQL type DISTINCT");
case Types.REF:
throw new RuntimeException("ResultSetSerializer not yet implemented for SQL type REF");
case Types.JAVA_OBJECT:
default:
provider.defaultSerializeValue(rs.getObject(i + 1), jgen);
break;
}
}
jgen.writeEndObject();
}
jgen.writeEndArray();
} catch (SQLException e) {
throw new ResultSetSerializerException(e);
}
}
}
이를 더 빠르게 만드는 두 가지 요소는 다음과 같습니다.
통화를 rsmd.getColumnCount()while 루프 밖으로 이동하십시오 . 열 수는 행에 따라 달라서는 안됩니다.
각 열 유형에 대해 다음과 같이 호출하게됩니다.
obj.put(column_name, rs.getInt(column_name));
열 인덱스를 사용하여 열 값을 검색하는 것이 약간 더 빠릅니다.
obj.put(column_name, rs.getInt(i));
더 간단한 솔루션 (문제의 코드 기반) :
JSONArray json = new JSONArray();
ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();
while(rs.next()) {
int numColumns = rsmd.getColumnCount();
JSONObject obj = new JSONObject();
for (int i=1; i<=numColumns; i++) {
String column_name = rsmd.getColumnName(i);
obj.put(column_name, rs.getObject(column_name));
}
json.put(obj);
}
return json;
작업에 jOOQ 를 사용할 수 있습니다 . 유용한 JDBC 확장을 활용하기 위해 jOOQ의 모든 기능을 사용할 필요는 없습니다. 이 경우 다음과 같이 작성하십시오.
String json = DSL.using(connection).fetch(resultSet).formatJSON();
사용되는 관련 API 메소드는 다음과 같습니다.
DSLContext.fetch(ResultSet)JDBC ResultSet을 jOOQ 결과로 변환합니다.Result.formatJSON()jOOQ 결과를 JSON 문자열로 형식화합니다.
결과 형식은 다음과 같습니다.
{"fields":[{"name":"field-1","type":"type-1"},
{"name":"field-2","type":"type-2"},
...,
{"name":"field-n","type":"type-n"}],
"records":[[value-1-1,value-1-2,...,value-1-n],
[value-2-1,value-2-2,...,value-2-n]]}
다음을 통해 자신 만의 서식을 쉽게 만들 수도 있습니다. Result.map(RecordMapper)
이것은 본질적으로 코드와 동일하게 수행하여 JSON 객체 생성을 우회하여 StringBuilder. 하지만 성능 오버 헤드는 두 경우 모두 무시해도 좋을 것입니다.
(면책 조항 : 나는 jOOQ 뒤에있는 회사에서 일합니다)
@Jim Cook의 제안 외에도. 한 가지 다른 생각은 if-elses 대신 스위치를 사용하는 것입니다.
while(rs.next()) {
int numColumns = rsmd.getColumnCount();
JSONObject obj = new JSONObject();
for( int i=1; i<numColumns+1; i++) {
String column_name = rsmd.getColumnName(i);
switch( rsmd.getColumnType( i ) ) {
case java.sql.Types.ARRAY:
obj.put(column_name, rs.getArray(column_name)); break;
case java.sql.Types.BIGINT:
obj.put(column_name, rs.getInt(column_name)); break;
case java.sql.Types.BOOLEAN:
obj.put(column_name, rs.getBoolean(column_name)); break;
case java.sql.Types.BLOB:
obj.put(column_name, rs.getBlob(column_name)); break;
case java.sql.Types.DOUBLE:
obj.put(column_name, rs.getDouble(column_name)); break;
case java.sql.Types.FLOAT:
obj.put(column_name, rs.getFloat(column_name)); break;
case java.sql.Types.INTEGER:
obj.put(column_name, rs.getInt(column_name)); break;
case java.sql.Types.NVARCHAR:
obj.put(column_name, rs.getNString(column_name)); break;
case java.sql.Types.VARCHAR:
obj.put(column_name, rs.getString(column_name)); break;
case java.sql.Types.TINYINT:
obj.put(column_name, rs.getInt(column_name)); break;
case java.sql.Types.SMALLINT:
obj.put(column_name, rs.getInt(column_name)); break;
case java.sql.Types.DATE:
obj.put(column_name, rs.getDate(column_name)); break;
case java.sql.Types.TIMESTAMP:
obj.put(column_name, rs.getTimestamp(column_name)); break;
default:
obj.put(column_name, rs.getObject(column_name)); break;
}
}
json.put(obj);
}
먼저 열 이름을 미리 생성하고 두 번째 rs.getString(i)로 rs.getString(column_name).
다음은이를 구현 한 것입니다.
/*
* Convert ResultSet to a common JSON Object array
* Result is like: [{"ID":"1","NAME":"Tom","AGE":"24"}, {"ID":"2","NAME":"Bob","AGE":"26"}, ...]
*/
public static List<JSONObject> getFormattedResult(ResultSet rs) {
List<JSONObject> resList = new ArrayList<JSONObject>();
try {
// get column names
ResultSetMetaData rsMeta = rs.getMetaData();
int columnCnt = rsMeta.getColumnCount();
List<String> columnNames = new ArrayList<String>();
for(int i=1;i<=columnCnt;i++) {
columnNames.add(rsMeta.getColumnName(i).toUpperCase());
}
while(rs.next()) { // convert each object to an human readable JSON object
JSONObject obj = new JSONObject();
for(int i=1;i<=columnCnt;i++) {
String key = columnNames.get(i - 1);
String value = rs.getString(i);
obj.put(key, value);
}
resList.add(obj);
}
} catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
rs.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return resList;
}
이 답변은 가장 효율적이지 않을 수 있지만 확실히 동적입니다. 네이티브 JDBC를 Google의 Gson 라이브러리와 페어링하면 SQL 결과에서 JSON 스트림으로 쉽게 변환 할 수 있습니다.
변환기, 예제 DB 속성 파일, SQL 테이블 생성 및 Gradle 빌드 파일 (종속성 사용)을 포함했습니다.
QueryApp.java
import java.io.PrintWriter;
import com.oracle.jdbc.ResultSetConverter;
public class QueryApp {
public static void main(String[] args) {
PrintWriter writer = new PrintWriter(System.out);
String dbProps = "/database.properties";
String indent = " ";
writer.println("Basic SELECT:");
ResultSetConverter.queryToJson(writer, dbProps, "SELECT * FROM Beatles", indent, false);
writer.println("\n\nIntermediate SELECT:");
ResultSetConverter.queryToJson(writer, dbProps, "SELECT first_name, last_name, getAge(date_of_birth) as age FROM Beatles", indent, true);
}
}
ResultSetConverter.java
package com.oracle.jdbc;
import java.io.*;
import java.lang.reflect.Type;
import java.sql.*;
import java.util.*;
import com.google.common.reflect.TypeToken;
import com.google.gson.GsonBuilder;
import com.google.gson.stream.JsonWriter;
public class ResultSetConverter {
public static final Type RESULT_TYPE = new TypeToken<List<Map<String, Object>>>() {
private static final long serialVersionUID = -3467016635635320150L;
}.getType();
public static void queryToJson(Writer writer, String connectionProperties, String query, String indent, boolean closeWriter) {
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
GsonBuilder gson = new GsonBuilder();
JsonWriter jsonWriter = new JsonWriter(writer);
if (indent != null) jsonWriter.setIndent(indent);
try {
Properties props = readConnectionInfo(connectionProperties);
Class.forName(props.getProperty("driver"));
conn = openConnection(props);
stmt = conn.createStatement();
gson.create().toJson(QueryHelper.select(stmt, query), RESULT_TYPE, jsonWriter);
if (closeWriter) jsonWriter.close();
stmt.close();
conn.close();
} catch (SQLException se) {
se.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
try {
if (stmt != null) stmt.close();
} catch (SQLException se2) {
}
try {
if (conn != null) conn.close();
} catch (SQLException se) {
se.printStackTrace();
}
try {
if (closeWriter && jsonWriter != null) jsonWriter.close();
} catch (IOException ioe) {
ioe.printStackTrace();
}
}
}
private static Properties readConnectionInfo(String resource) throws IOException {
Properties properties = new Properties();
InputStream in = ResultSetConverter.class.getResourceAsStream(resource);
properties.load(in);
in.close();
return properties;
}
private static Connection openConnection(Properties connectionProperties) throws IOException, SQLException {
String database = connectionProperties.getProperty("database");
String username = connectionProperties.getProperty("username");
String password = connectionProperties.getProperty("password");
return DriverManager.getConnection(database, username, password);
}
}
QueryHelper.java
package com.oracle.jdbc;
import java.sql.*;
import java.text.*;
import java.util.*;
import com.google.common.base.CaseFormat;
public class QueryHelper {
static DateFormat DATE_FORMAT = new SimpleDateFormat("YYYY-MM-dd");
public static List<Map<String, Object>> select(Statement stmt, String query) throws SQLException {
ResultSet resultSet = stmt.executeQuery(query);
List<Map<String, Object>> records = mapRecords(resultSet);
resultSet.close();
return records;
}
public static List<Map<String, Object>> mapRecords(ResultSet resultSet) throws SQLException {
List<Map<String, Object>> records = new ArrayList<Map<String, Object>>();
ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
while (resultSet.next()) {
records.add(mapRecord(resultSet, metaData));
}
return records;
}
public static Map<String, Object> mapRecord(ResultSet resultSet, ResultSetMetaData metaData) throws SQLException {
Map<String, Object> record = new HashMap<String, Object>();
for (int c = 1; c <= metaData.getColumnCount(); c++) {
String columnType = metaData.getColumnTypeName(c);
String columnName = formatPropertyName(metaData.getColumnName(c));
Object value = resultSet.getObject(c);
if (columnType.equals("DATE")) {
value = DATE_FORMAT.format(value);
}
record.put(columnName, value);
}
return record;
}
private static String formatPropertyName(String property) {
return CaseFormat.LOWER_UNDERSCORE.to(CaseFormat.LOWER_CAMEL, property);
}
}
database.properties
driver=com.mysql.jdbc.Driver
database=jdbc:mysql://localhost/JDBC_Tutorial
username=root
password=
JDBC_Tutorial.sql
-- phpMyAdmin SQL Dump
-- version 4.5.1
-- http://www.phpmyadmin.net
--
-- Host: 127.0.0.1
-- Generation Time: Jan 12, 2016 at 07:40 PM
-- Server version: 10.1.8-MariaDB
-- PHP Version: 5.6.14
SET SQL_MODE = "NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO";
SET time_zone = "+00:00";
/*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_CLIENT=@@CHARACTER_SET_CLIENT */;
/*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_RESULTS=@@CHARACTER_SET_RESULTS */;
/*!40101 SET @OLD_COLLATION_CONNECTION=@@COLLATION_CONNECTION */;
/*!40101 SET NAMES utf8mb4 */;
--
-- Database: `jdbc_tutorial`
--
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `jdbc_tutorial` DEFAULT CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_swedish_ci;
USE `jdbc_tutorial`;
DELIMITER $$
--
-- Functions
--
DROP FUNCTION IF EXISTS `getAge`$$
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` FUNCTION `getAge` (`in_dob` DATE) RETURNS INT(11) NO SQL
BEGIN
DECLARE l_age INT;
IF DATE_FORMAT(NOW(),'00-%m-%d') >= DATE_FORMAT(in_dob,'00-%m-%d') THEN
-- This person has had a birthday this year
SET l_age=DATE_FORMAT(NOW(),'%Y')-DATE_FORMAT(in_dob,'%Y');
ELSE
-- Yet to have a birthday this year
SET l_age=DATE_FORMAT(NOW(),'%Y')-DATE_FORMAT(in_dob,'%Y')-1;
END IF;
RETURN(l_age);
END$$
DELIMITER ;
-- --------------------------------------------------------
--
-- Table structure for table `beatles`
--
DROP TABLE IF EXISTS `beatles`;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `beatles` (
`id` int(11) NOT NULL,
`first_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`last_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`date_of_birth` date DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
--
-- Truncate table before insert `beatles`
--
TRUNCATE TABLE `beatles`;
--
-- Dumping data for table `beatles`
--
INSERT INTO `beatles` (`id`, `first_name`, `last_name`, `date_of_birth`) VALUES(100, 'John', 'Lennon', '1940-10-09');
INSERT INTO `beatles` (`id`, `first_name`, `last_name`, `date_of_birth`) VALUES(101, 'Paul', 'McCartney', '1942-06-18');
INSERT INTO `beatles` (`id`, `first_name`, `last_name`, `date_of_birth`) VALUES(102, 'George', 'Harrison', '1943-02-25');
INSERT INTO `beatles` (`id`, `first_name`, `last_name`, `date_of_birth`) VALUES(103, 'Ringo', 'Starr', '1940-07-07');
/*!40101 SET CHARACTER_SET_CLIENT=@OLD_CHARACTER_SET_CLIENT */;
/*!40101 SET CHARACTER_SET_RESULTS=@OLD_CHARACTER_SET_RESULTS */;
/*!40101 SET COLLATION_CONNECTION=@OLD_COLLATION_CONNECTION */;
build.gradle
apply plugin: 'java'
apply plugin: 'eclipse'
apply plugin: 'application'
mainClassName = 'com.oracle.jdbc.QueryApp'
repositories {
maven {
url "http://repo1.maven.org/maven2"
}
}
jar {
baseName = 'jdbc-tutorial'
version = '1.0.0'
}
sourceCompatibility = 1.7
targetCompatibility = 1.7
dependencies {
compile 'mysql:mysql-connector-java:5.1.16'
compile 'com.google.guava:guava:18.0'
compile 'com.google.code.gson:gson:1.7.2'
}
task wrapper(type: Wrapper) {
gradleVersion = '2.9'
}
결과
기본 선택
[
{
"firstName": "John",
"lastName": "Lennon",
"dateOfBirth": "1940-10-09",
"id": 100
},
{
"firstName": "Paul",
"lastName": "McCartney",
"dateOfBirth": "1942-06-18",
"id": 101
},
{
"firstName": "George",
"lastName": "Harrison",
"dateOfBirth": "1943-02-25",
"id": 102
},
{
"firstName": "Ringo",
"lastName": "Starr",
"dateOfBirth": "1940-07-07",
"id": 103
}
]
중급 SELECT
[
{
"firstName": "John",
"lastName": "Lennon",
"age": 75
},
{
"firstName": "Paul",
"lastName": "McCartney",
"age": 73
},
{
"firstName": "George",
"lastName": "Harrison",
"age": 72
},
{
"firstName": "Ringo",
"lastName": "Starr",
"age": 75
}
]
앞서 말한 것처럼 if / then 루프는 열거 형 스위치보다 효율적입니다. 원시 열거 형 정수에 대한 스위치가 있으면 더 효율적이지만 변수에 대해서는 적어도 Java 5, 6 및 7의 경우 더 효율적입니다.
즉, 어떤 이유로 (일부 성능 테스트 후)
if (ordinalValue == 1) {
...
} else (ordinalValue == 2 {
...
}
보다 빠릅니다
switch( myEnum.ordinal() ) {
case 1:
...
break;
case 2:
...
break;
}
몇몇 사람들이 저를 의심하고 있다는 것을 알고 있으므로 Java 7의 출력과 함께 차이점을 확인하기 위해 직접 실행할 수있는 코드를 여기에 게시하겠습니다. 10 개의 열거 형 값이있는 다음 코드의 결과는 다음과 같습니다. 여기서 핵심은 enum의 서수 상수와 비교하는 정수 값을 사용하는 if / then, 원시 int 서수 값에 대한 enum의 서수 값이있는 스위치, 각 enum 이름에 대한 enum이있는 스위치입니다. 정수 값을 가진 if / then은 다른 두 스위치를 능가하지만 마지막 스위치가 첫 번째 스위치보다 약간 빠르지 만 if / else보다 빠르지는 않습니다.
다른했다 경우 / 23 밀리
스위치 (45) MS가했다
2 30 밀리했다 스위치
총 일치 : 3000000
package testing;
import java.util.Random;
enum TestEnum {
FIRST,
SECOND,
THIRD,
FOURTH,
FIFTH,
SIXTH,
SEVENTH,
EIGHTH,
NINTH,
TENTH
}
public class SwitchTest {
private static int LOOP = 1000000;
private static Random r = new Random();
private static int SIZE = TestEnum.values().length;
public static void main(String[] args) {
long time = System.currentTimeMillis();
int matches = 0;
for (int i = 0; i < LOOP; i++) {
int j = r.nextInt(SIZE);
if (j == TestEnum.FIRST.ordinal()) {
matches++;
} else if (j == TestEnum.SECOND.ordinal()) {
matches++;
} else if (j == TestEnum.THIRD.ordinal()) {
matches++;
} else if (j == TestEnum.FOURTH.ordinal()) {
matches++;
} else if (j == TestEnum.FIFTH.ordinal()) {
matches++;
} else if (j == TestEnum.SIXTH.ordinal()) {
matches++;
} else if (j == TestEnum.SEVENTH.ordinal()) {
matches++;
} else if (j == TestEnum.EIGHTH.ordinal()) {
matches++;
} else if (j == TestEnum.NINTH.ordinal()) {
matches++;
} else {
matches++;
}
}
System.out.println("If / else took "+(System.currentTimeMillis() - time)+" ms");
time = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < LOOP; i++) {
TestEnum te = TestEnum.values()[r.nextInt(SIZE)];
switch (te.ordinal()) {
case 0:
matches++;
break;
case 1:
matches++;
break;
case 2:
matches++;
break;
case 3:
matches++;
break;
case 4:
matches++;
break;
case 5:
matches++;
break;
case 6:
matches++;
break;
case 7:
matches++;
break;
case 8:
matches++;
break;
case 9:
matches++;
break;
default:
matches++;
break;
}
}
System.out.println("Switch took "+(System.currentTimeMillis() - time)+" ms");
time = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < LOOP; i++) {
TestEnum te = TestEnum.values()[r.nextInt(SIZE)];
switch (te) {
case FIRST:
matches++;
break;
case SECOND:
matches++;
break;
case THIRD:
matches++;
break;
case FOURTH:
matches++;
break;
case FIFTH:
matches++;
break;
case SIXTH:
matches++;
break;
case SEVENTH:
matches++;
break;
case EIGHTH:
matches++;
break;
case NINTH:
matches++;
break;
default:
matches++;
break;
}
}
System.out.println("Switch 2 took "+(System.currentTimeMillis() - time)+" ms");
System.out.println("Total matches: "+matches);
}
}
이것은 그 변환 코드의 내 버전입니다.
public class ResultSetConverter {
public static JSONArray convert(ResultSet rs) throws SQLException,
JSONException {
JSONArray json = new JSONArray();
ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();
int numColumns = rsmd.getColumnCount();
while (rs.next()) {
JSONObject obj = new JSONObject();
for (int i = 1; i < numColumns + 1; i++) {
String column_name = rsmd.getColumnName(i);
if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.ARRAY) {
obj.put(column_name, rs.getArray(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.BIGINT) {
obj.put(column_name, rs.getLong(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.REAL) {
obj.put(column_name, rs.getFloat(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.BOOLEAN) {
obj.put(column_name, rs.getBoolean(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.BLOB) {
obj.put(column_name, rs.getBlob(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.DOUBLE) {
obj.put(column_name, rs.getDouble(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.FLOAT) {
obj.put(column_name, rs.getDouble(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.INTEGER) {
obj.put(column_name, rs.getInt(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.NVARCHAR) {
obj.put(column_name, rs.getNString(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.VARCHAR) {
obj.put(column_name, rs.getString(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.CHAR) {
obj.put(column_name, rs.getString(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.NCHAR) {
obj.put(column_name, rs.getNString(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.LONGNVARCHAR) {
obj.put(column_name, rs.getNString(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.LONGVARCHAR) {
obj.put(column_name, rs.getString(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.TINYINT) {
obj.put(column_name, rs.getByte(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.SMALLINT) {
obj.put(column_name, rs.getShort(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.DATE) {
obj.put(column_name, rs.getDate(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.TIME) {
obj.put(column_name, rs.getTime(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.TIMESTAMP) {
obj.put(column_name, rs.getTimestamp(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.BINARY) {
obj.put(column_name, rs.getBytes(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.VARBINARY) {
obj.put(column_name, rs.getBytes(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.LONGVARBINARY) {
obj.put(column_name, rs.getBinaryStream(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.BIT) {
obj.put(column_name, rs.getBoolean(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.CLOB) {
obj.put(column_name, rs.getClob(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.NUMERIC) {
obj.put(column_name, rs.getBigDecimal(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.DECIMAL) {
obj.put(column_name, rs.getBigDecimal(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.DATALINK) {
obj.put(column_name, rs.getURL(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.REF) {
obj.put(column_name, rs.getRef(column_name));
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.STRUCT) {
obj.put(column_name, rs.getObject(column_name)); // must be a custom mapping consists of a class that implements the interface SQLData and an entry in a java.util.Map object.
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.DISTINCT) {
obj.put(column_name, rs.getObject(column_name)); // must be a custom mapping consists of a class that implements the interface SQLData and an entry in a java.util.Map object.
} else if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.JAVA_OBJECT) {
obj.put(column_name, rs.getObject(column_name));
} else {
obj.put(column_name, rs.getString(i));
}
}
json.put(obj);
}
return json;
}
}
package com.idal.cib;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import org.json.simple.JSONArray;
import org.json.simple.JSONObject;
public class DBJsonConverter {
static ArrayList<String> data = new ArrayList<String>();
static Connection conn = null;
static PreparedStatement ps = null;
static ResultSet rs = null;
static String path = "";
static String driver="";
static String url="";
static String username="";
static String password="";
static String query="";
@SuppressWarnings({ "unchecked" })
public static void dataLoad(String path) {
JSONObject obj1 = new JSONObject();
JSONArray jsonArray = new JSONArray();
conn = DatabaseConnector.getDbConnection(driver, url, username,
password);
try {
ps = conn.prepareStatement(query);
rs = ps.executeQuery();
ArrayList<String> columnNames = new ArrayList<String>();
if (rs != null) {
ResultSetMetaData columns = rs.getMetaData();
int i = 0;
while (i < columns.getColumnCount()) {
i++;
columnNames.add(columns.getColumnName(i));
}
while (rs.next()) {
JSONObject obj = new JSONObject();
for (i = 0; i < columnNames.size(); i++) {
data.add(rs.getString(columnNames.get(i)));
{
for (int j = 0; j < data.size(); j++) {
if (data.get(j) != null) {
obj.put(columnNames.get(i), data.get(j));
}else {
obj.put(columnNames.get(i), "");
}
}
}
}
jsonArray.add(obj);
obj1.put("header", jsonArray);
FileWriter file = new FileWriter(path);
file.write(obj1.toJSONString());
file.flush();
file.close();
}
ps.close();
} else {
JSONObject obj2 = new JSONObject();
obj2.put(null, null);
jsonArray.add(obj2);
obj1.put("header", jsonArray);
}
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} finally {
if (conn != null) {
try {
conn.close();
rs.close();
ps.close();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
}
@SuppressWarnings("static-access")
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
driver = "oracle.jdbc.driver.OracleDriver";
url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:database";
username = "user";
password = "password";
path = "path of file";
query = "select * from temp_employee";
DatabaseConnector dc = new DatabaseConnector();
dc.getDbConnection(driver,url,username,password);
DBJsonConverter formatter = new DBJsonConverter();
formatter.dataLoad(path);
}
}
package com.idal.cib;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
public class DatabaseConnector {
static Connection conn1 = null;
public static Connection getDbConnection(String driver, String url,
String username, String password) {
// TODO Auto-generated constructor stub
try {
Class.forName(driver);
conn1 = DriverManager.getConnection(url, username, password);
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
return conn1;
}
}
다른 방법으로, 여기서는 ArrayList와 Map을 사용했기 때문에 json 객체를 행별로 호출하지 않고 결과 세트 반복이 완료된 후 :
List<Map<String, String>> list = new ArrayList<Map<String, String>>();
ResultSetMetaData rsMetaData = rs.getMetaData();
while(rs.next()){
Map map = new HashMap();
for (int i = 1; i <= rsMetaData.getColumnCount(); i++) {
String key = rsMetaData.getColumnName(i);
String value = null;
if (rsmd.getColumnType(i) == java.sql.Types.VARCHAR) {
value = rs.getString(key);
} else if(rsmd.getColumnType(i)==java.sql.Types.BIGINT)
value = rs.getLong(key);
}
map.put(key, value);
}
list.add(map);
}
json.put(list);
참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/6514876/most-efficient-conversion-of-resultset-to-json
반응형
'Programing' 카테고리의 다른 글
| JavaScript로 CSS 규칙 값을 어떻게 읽습니까? (0) | 2020.08.14 |
|---|---|
| Dart가 기존 JavaScript 라이브러리 사용을 지원합니까? (0) | 2020.08.14 |
| 소켓 프로그래밍과 Http 프로그래밍의 차이점 (0) | 2020.08.14 |
| Real World Haskell의 어느 부분이 현재 쓸모 없거나 나쁜 습관으로 간주됩니까? (0) | 2020.08.14 |
| SQL ANSI-92 표준이 ANSI-89보다 더 잘 채택되지 않는 이유는 무엇입니까? (0) | 2020.08.14 |