通过JSON保存多表单数据

一直觉得自己很懒，懒得读书，懒得写博客。不过最近对文字似乎有了一丢丢兴趣，想读点书了，想写点东西了。世间很多事都不能永恒，青山不能，绿水不能，人更不能，或许只有文字能。文字不管是刻在龟骨上，刻在竹简上，写在帛书上，写在白纸上，还是以数据的形式存储在磁盘上，都有着她存在的意义，都有机会能够永恒地传承下去，被更多的人所看见，所评论…

场景

前段时间遇到一个奇葩的需求，想要将各大应用市场的APP下载数据录入到自己系统，录入页面如下：



因为表设计的原因，只用一个source（下载来源）字段标识是哪个应用市场的下载量，后来看到录入页面时，突然觉得这样的表设计将这简单的录入功能整得很复杂了，不仅查询时要分App类型、系统类型、统计类型，还需要分下载来源，而且新增的时候，就是一次性添加几十条数据。

但是后来又想想，若是在表里面每一个下载来源都加一个字段的话，这样又有些不妥，到时若要新增一个应用市场，还得改动表结构。想来想去，只觉得这需求真扯Dan，本来这几个APP就没多少下载量，而且应用市场也提供了相关数据和统计，有必要再录进后台，还自己做报表吗？

不过功能还是要做的，数据展示倒问题不大，但数据保存时，开始确实有些懵B了，虽然是一次性保存几十条数据，但后台可以批量新增和修改，而且传递的都是些数字，效率当然不成问题。不过怎么将这几十条数据传到后台呢？

一开始想，这些数据就像是个列表嘛，那就是多个form表单嘛，一次提交一个表单没问题，但是一次性提交几十个表单，这要上天吗。后来想了想，能不能直接提交一个列表到后台，或者说是Map集合，于是自然而然地想到了JSON了。

JSON确实很强大，我觉得没有哪个数据交换语言比她漂亮，她确实生得很漂亮，看一眼便看得出来。

其它就不多说了，直接贴出部分相关代码吧。

前端

主要代码如下：

// Map用于存放要保存的数据，拼接Map数据的就不贴出来了（map中这些key主要是区分统计类型和App类型及系统类型）
var savaAppMap = {
"appActiveData" : {
"1-1" : [0, 0, 0, 0],
"1-2" : [0, 0, 0, 0],
"2-1" : [0, 0, 0, 0],
"2-2" : [0, 0, 0, 0]
},
"appDownloadData" : {
"1-1" : {
"4" : [0, 0],
"5" : [0, 0],
.....
},
"1-2" : {
"4" : [0, 0],
"5" : [0, 0],
.....
},
"2-1" : {
"4" : [0, 0],
"5" : [0, 0],
.....
},
"2-2" : {
"4" : [0, 0],
"5" : [0, 0],
.....
}
}
};

// 将map数据转成json字符，以便提交到后台
var mapStr = JSON.stringify(eval(savaAppMap));
var url = "www.xxx.com/xxxx/xxxxx";
var param = "mapStr=" + mapStr;
$.ajax({
type : "POST",
async : true,
cache : false,
url : url,
data : param,
dataType : "json",
success : function(returnData) {
.....
},
error : function() {
.....
}
});

后台

主要代码如下：

// 将json字符串转换成json对象（此处用的是阿里的FastJson）
JSONObject appData = JSONObject.parseObject(mapStr); // 这里可以将appData当成Map

JSONObject appActiveData = appData.getJSONObject("appActiveData"); // appActiveData自然也可以当做Map

JSONArray appActiveArray = null;

// 遍历方式也与Map极像
for(String key : appActiveData.keySet()) {

// 取出数组，JSONArray算是FastJson的数组，取值方式和数组却不一样，他自有一些方法，比如取下标为0的int类型：appActiveArray.getInteger(0)...
appActiveArray = appActiveData.getJSONArray(key);
// 剩下都是一些数据拼接，通过实体组装成集合后再进行批量新增
.....

}

后台主要借助FastJson解析前端传递的JOSN字符串，然后根据其数据结构取出数据。

总结

其实没啥好总结的；

不过多少还是说一句；

多读书，多睡觉，第一篇博客，请多多关照。