Conversion la plus efficace de ResultSet en JSON?

Le code suivant convertit un ResultSet en une chaîne JSON à l’aide de JSONArray et 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; } } 
  • Y at-il un moyen plus rapide?
  • Y a-t-il un moyen qui utilise moins de mémoire?

Le compilateur JIT va probablement le rendre assez rapide car il ne s’agit que de twigs et de tests de base. Vous pourriez probablement le rendre plus élégant avec une recherche HashMap pour un callback, mais je doute que ce soit plus rapide. En ce qui concerne la mémoire, c’est assez mince tel quel.

D’une certaine manière, je doute que ce code soit en fait un goulot critique pour la mémoire ou les performances. Avez-vous une raison réelle d’essayer de l’optimiser?

Je pense qu’il y a un moyen d’utiliser moins de mémoire (une quantité fixe et non linéaire en fonction de la cardinalité des données), mais cela implique de changer la signature de la méthode. En fait, nous pouvons imprimer les données Json directement sur un stream de sortie dès que nous les récupérons depuis le ResultSet: les données déjà écrites seront récupérées car nous n’avons pas besoin d’un tableau qui les garde en mémoire.

J’utilise GSON qui accepte les adaptateurs de type. J’ai écrit un adaptateur de type pour convertir ResultSet en JsonArray et il ressemble beaucoup à votre code. J’attends la version “Gson 2.1: Targeted 31 déc 2011” qui aura le “Support pour les adaptateurs de type streaming définis par l’utilisateur”. Ensuite, je modifierai mon adaptateur pour qu’il devienne un adaptateur de diffusion en continu.


Mettre à jour

Comme promis je suis de retour mais pas avec Gson, mais avec Jackson 2. Désolé d’être en retard (de 2 ans).

Préface: La clé pour utiliser moins de mémoire sur le résultat est dans le curseur “côté serveur”. Avec ce type de curseurs (aussi connu sous le nom de resultet to Java devs), le SGBD envoie des données incrémentielles au client (alias driver) lorsque le client avance dans la lecture. Je pense que le curseur Oracle est côté serveur par défaut. Pour MySQL> 5.0.2, recherchez useCursorFetch au paramètre de connexion url . Vérifiez votre SGBD préféré.

1: Donc, pour utiliser moins de mémoire, nous devons:

  • utiliser le curseur côté serveur derrière la scène
  • utiliser le jeu de résultats ouvert en lecture seule et, bien sûr, en avant uniquement ;
  • évitez de charger tout le curseur dans une liste (ou un JSONArray ) mais écrivez chaque ligne directement sur une ligne de sortie , où pour la ligne de sortie, j’entends un stream de sortie ou un graveur ou un générateur json qui encapsule un stream de sortie ou un écrivain.

2: Comme le dit Jackson Documentation:

L’API de diffusion en continu est la plus performante (le temps système le plus bas, la lecture / écriture la plus rapide, et les deux autres méthodes)

3: Je vous vois dans votre code utiliser getInt, getBoolean. getFloat … de ResultSet sans wasNull . Je pense que cela peut engendrer des problèmes.

4: J’ai utilisé des tableaux pour mettre en cache des pensées et pour éviter d’appeler des getters à chaque itération. Bien que n’étant pas un fan de la construction switch / case, je l’ai utilisé pour les Types int SQL.

La réponse: Pas encore complètement testé, il est basé sur Jackson 2.2 :

  com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.2.2  

L’object ResultSetSerializer indique à Jackson comment sérialiser (transformer l’object en JSON) un ResultSet. Il utilise l’API Jackson Streaming à l’intérieur. Voici le code d’un test:

 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(ssortingngWriter, objectNode); 

Et, bien sûr, le code de la classe ResultSetSerializer:

 public class ResultSetSerializer extends JsonSerializer { public static class ResultSetSerializerException extends JsonProcessingException{ private static final long serialVersionUID = -914957626413580734L; public ResultSetSerializerException(Throwable cause){ super(cause); } } @Override public Class 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(); Ssortingng[] columnNames = new Ssortingng[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); } } } 

Deux choses qui vont rendre cela plus rapide sont les suivantes:

Déplacez votre appel vers rsmd.getColumnCount() hors de la boucle while. Le nombre de colonnes ne doit pas varier d’une ligne à l’autre.

Pour chaque type de colonne, vous finissez par appeler quelque chose comme ceci:

 obj.put(column_name, rs.getInt(column_name)); 

Il sera légèrement plus rapide d’utiliser l’index des colonnes pour récupérer la valeur de la colonne:

 obj.put(column_name, rs.getInt(i)); 

Une solution plus simple (basée sur le code en question):

 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; 

Vous pouvez utiliser jOOQ pour le travail. Vous n’avez pas besoin d’utiliser toutes les fonctionnalités de jOOQ pour profiter de certaines extensions JDBC utiles. Dans ce cas, écrivez simplement:

 Ssortingng json = DSL.using(connection).fetch(resultSet).formatJSON(); 

Les méthodes API utilisées sont:

  • DSLContext.fetch(ResultSet) pour convertir un ResultSet JDBC en un résultat jOOQ.
  • Result.formatJSON() pour formater le résultat jOOQ en une chaîne JSON.

Le formatage résultant ressemblera à ceci:

 {"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]]} 

Vous pouvez également créer votre propre formatage assez facilement, via Result.map(RecordMapper)

Cela fait essentiellement la même chose que votre code, en contournant la génération d’objects JSON, “en streaming” directement dans un SsortingngBuilder . Je dirais que la surcharge de performance devrait être négligeable dans les deux cas, cependant.

(Disclaimer: je travaille pour la société derrière jOOQ)

En plus des suggestions faites par @Jim Cook. Une autre pensée consiste à utiliser un commutateur au lieu de si-elses:

 while(rs.next()) { int numColumns = rsmd.getColumnCount(); JSONObject obj = new JSONObject(); for( int i=1; i 

Cette réponse n’est peut-être pas la plus efficace, mais elle est certainement dynamic. En associant JDBC natif à la bibliothèque Gson de Google, je peux facilement convertir un résultat SQL en stream JSON.

J’ai inclus le convertisseur, un exemple de fichier de propriétés de firebase database, une génération de table SQL et un fichier de construction Gradle (avec les dépendances utilisées).

QueryApp.java

 import java.io.PrintWriter; import com.oracle.jdbc.ResultSetConverter; public class QueryApp { public static void main(Ssortingng[] args) { PrintWriter writer = new PrintWriter(System.out); Ssortingng dbProps = "/database.properties"; Ssortingng 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>>() { private static final long serialVersionUID = -3467016635635320150L; }.getType(); public static void queryToJson(Writer writer, Ssortingng connectionProperties, Ssortingng query, Ssortingng 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(Ssortingng 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 { Ssortingng database = connectionProperties.getProperty("database"); Ssortingng username = connectionProperties.getProperty("username"); Ssortingng 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> select(Statement stmt, Ssortingng query) throws SQLException { ResultSet resultSet = stmt.executeQuery(query); List> records = mapRecords(resultSet); resultSet.close(); return records; } public static List> mapRecords(ResultSet resultSet) throws SQLException { List> records = new ArrayList>(); ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData(); while (resultSet.next()) { records.add(mapRecord(resultSet, metaData)); } return records; } public static Map mapRecord(ResultSet resultSet, ResultSetMetaData metaData) throws SQLException { Map record = new HashMap(); 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 { comstack 'mysql:mysql-connector-java:5.1.16' comstack 'com.google.guava:guava:18.0' comstack 'com.google.code.gson:gson:1.7.2' } task wrapper(type: Wrapper) { gradleVersion = '2.9' } 

Résultats

SELECT basique

 [ { "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 } ] 

SELECT intermédiaire

 [ { "firstName": "John", "lastName": "Lennon", "age": 75 }, { "firstName": "Paul", "lastName": "McCartney", "age": 73 }, { "firstName": "George", "lastName": "Harrison", "age": 72 }, { "firstName": "Ringo", "lastName": "Starr", "age": 75 } ] 

Juste comme un heads-up, la boucle if / then est plus efficace que le switch pour les énumérations. Si vous avez le commutateur contre l’entier enum brut, alors c’est plus efficace, mais par rapport à la variable, si / alors est plus efficace, du moins pour Java 5, 6 et 7.

Ie, pour une raison quelconque (après des tests de performance)

 if (ordinalValue == 1) { ... } else (ordinalValue == 2 { ... } 

est plus rapide que

 switch( myEnum.ordinal() ) { case 1: ... break; case 2: ... break; } 

Je vois que quelques personnes me doutent, alors je posterai le code ici pour que vous puissiez vous exécuter vous-même pour voir la différence, ainsi que les résultats de Java 7. Les résultats du code suivant avec 10 valeurs d’énumération sont les suivants. Notez que la clé ici est if / then en utilisant une valeur entière comparant les constantes ordinales de l’énumération, par rapport au commutateur avec la valeur ordinale d’un enum par rapport aux valeurs ordinales brutes, contre un commutateur avec chaque enum. Le if / then avec une valeur entière a battu les deux autres commutateurs, bien que le dernier commutateur ait été un peu plus rapide que le premier commutateur, il n’était pas plus rapide que le if / else.

Si / sinon pris 23 ms
Commutateur a pris 45 ms
Commutateur 2 a pris 30 ms
Total des matchs: 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(Ssortingng[] 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); } } 

Si quelqu’un envisage d’utiliser cette implémentation, vous voudrez peut-être vérifier ceci et ceci

Ceci est ma version de ce code de conversion:

 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; } } 

D’abord pré-générer les noms de colonnes, ensuite utiliser rs.getSsortingng(i) au lieu de rs.getSsortingng(column_name) .

Ce qui suit est une implémentation de ceci:

  /* * 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 getFormattedResult(ResultSet rs) { List resList = new ArrayList(); try { // get column names ResultSetMetaData rsMeta = rs.getMetaData(); int columnCnt = rsMeta.getColumnCount(); List columnNames = new ArrayList(); 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; } 
 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 data = new ArrayList(); static Connection conn = null; static PreparedStatement ps = null; static ResultSet rs = null; static Ssortingng path = ""; static Ssortingng driver=""; static Ssortingng url=""; static Ssortingng username=""; static Ssortingng password=""; static Ssortingng query=""; @SuppressWarnings({ "unchecked" }) public static void dataLoad(Ssortingng 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 columnNames = new ArrayList(); 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; } } 

the other way , here I have used ArrayList and Map, so its not call json object row by row but after iteration of resultset finished :

  List> list = new ArrayList>(); 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);