多维数组的最佳结构JSON结构是什么答案

【问题标题】：What is the best structure JSON structure for a multi-dimensional array多维数组的最佳结构JSON结构是什么
【发布时间】：2018-06-07 06:56:05
【问题描述】：

我有以下 excel 表格。我想以 json 结构表示该表。

什么是最好的结构？

【问题讨论】：

标签： arrays json multidimensional-array

【解决方案1】：

最好的结构？这取决于。一种方法是创建一组对象（单元格）。每个单元格都包含“百分比”、“国家”、“性别”和“年份”等属性。这样您就可以轻松地对这些列进行排序。

另一种方法是创建仅具有 X 和 Y 属性的二维单元格数组，以显示它们在表格中的位置。您必须发送一些有关表本身的信息。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是 JSON 结构。请检查并确认。

  {
    "men": [
      {
        "USA": [
          {
            "during12months": {
              "1997": "9.5%",
              "2002": "16.6%",
              "2012": "12.2%"
            },
            "earlier12months": {
              "1997": "8.3%",
              "2002": "7.8%",
              "2012": "22.9%"
            },
            "never": {
              "1997": "82.2%",
              "2002": "75.6%",
              "2012": "64.9%"
            }
          }
        ],
        "Europe": [
          {
            "during12months": {
              "1997": "9.2%",
              "2002": "14.4%",
              "2012": "13.7%"
            },
            "earlier12months": {
              "1997": "11.3%",
              "2002": "8.2%",
              "2012": "18.5%"
            },
            "never": {
              "1997": "79.5%",
              "2002": "77.4%",
              "2012": "67.8%"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "women": [
      {
        "USA": [
          {
            "during12months": {
              "1997": "12.1%",
              "2002": "15.5%",
              "2012": "13.4%"
            },
            "earlier12months": {
              "1997": "7.0%",
              "2002": "8.4%",
              "2012": "23.6%"
            },
            "never": {
              "1997": "80.9%",
              "2002": "76.1%",
              "2012": "63.0%"
            }
          }
        ],
        "Europe": [
          {
            "during12months": {
              "1997": "12.6%",
              "2002": "17.6%",
              "2012": "14.9%"
            },
            "earlier12months": {
              "1997": "8.8%",
              "2002": "8.2%",
              "2012": "16.9%"
            },
            "never": {
              "1997": "78.6%",
              "2002": "74.2%",
              "2012": "68.2%"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "total": [
      {
        "USA": [
          {
            "during12months": {
              "1997": "10.8%",
              "2002": "16.0%",
              "2012": "12.8%"
            },
            "earlier12months": {
              "1997": "7.7%",
              "2002": "8.1%",
              "2012": "23.3%"
            },
            "never": {
              "1997": "81.5%",
              "2002": "75.9%",
              "2012": "63.9%"
            }
          }
        ],
        "Europe": [
          {
            "during12months": {
              "1997": "11.0%",
              "2002": "16.0%",
              "2012": "14.3%"
            },
            "earlier12months": {
              "1997": "10.0%",
              "2002": "8.2%",
              "2012": "17.7%"
            },
            "never": {
              "1997": "79.0%",
              "2002": "75.8%",
              "2012": "68.0%"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }

使用列获取查询：

{
  "men": [
    { 
      "Europe": [
        {

          "earlier12months": {
            "1997": "11.3%",
            "2002": "8.2%",
            "2012": "18.5%"
          }

        }
      ]
    }
  ],
  "women": [
    {

      "Europe": [
        {

          "earlier12months": {
            "1997": "8.8%",
            "2002": "8.2%",
            "2012": "16.9%"
          }

        }
      ]
    }
  ],
  "total": [
    {

      "Europe": [
        {

          "earlier12months": {
            "1997": "10.0%",
            "2002": "8.2%",
            "2012": "17.7%"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

希望对你有帮助

谢谢穆图

【讨论】：

谢谢，如果我想查询“欧洲”列，“早于 2 个月”。这可能吗？
@stephone 我已经编辑了上面的帖子。请检查并确认，如果您对我的帖子满意，请投票给我的答案

【解决方案3】：

对于更难的版本..大声笑！

来源：

{
 "rows": 
[
{ row:"Men", 
data:{ rows:[
{ row:"1997",data:{ 
cols:[ 
{ col:"USA", data: { 
cols:[ 
{ col:"during last 12", data:"9.5%"},
{ col:"earlier than 12", data:"9.5%"},
{ col:"never", data:"9.5%"} ] }}
,
{ col:"Europe", data: {}}] } },
{ row:"2002",data:{} },
{ row:"2002",data:{} }]  }}
,
{ row:"Women" }
,
{ row:"Total" }
]
}

搞笑。

【讨论】：

【解决方案4】：

从另一个答案中扩展一点“它取决于”（根据谷歌的说法，这似乎是唯一一次提出这样的问题）。

在我看来，表示多维数据的合理默认选项类似于：

[
  { 
    "sex": "female", 
    "region": "europe", 
    "year": 2012, 
    "interval": "never", 
    "value": 12.5
  }
]

这样，每个值对象都知道它在坐标空间中的位置，并且“所有”查询同样易于实现。与以特定查询成本较低的方式组织数据相比，性能可能会更差，但将优化留到需要时。

【讨论】：