TGStat
TGStat
Qidiruv uchun matnni kiriting
Ilg‘or kanal qidiruvi
  • flag Uzbek
    Sayt tili
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Saytga kirish
  • Katalog
    Kanal va guruhlar katalogi Hududiy to‘plamlar Tematik to‘plamlar Платные каналы Kanallar qidiruvi
    Kanal/guruh qo‘shish
  • Reytinglar
    Kanallar reytingi Guruhlar reytingi Postlar reytingi
    Brendlar va shaxslar reytingi
  • Analitika
  • Postlarda qidiruv
  • Telegram'ni kuzatish
  • Targ‘ibot
    Yandex Business orqali reklama TGStat Agency orqali kanallarda reklama TGStat.ru saytida reklama
C# Heppard

26 Jun 2025, 12:12

Telegram'da ochish Ulashish Shikoyat qilish

JsonPath в .NET #решение

Представим себе, что есть сервис, который умеет получать данные из Kafka и складывать полученные данные в БД. Без программирования, просто декларативным указанием topic и таблицы в БД. То есть:

1. Сервис работает по запросу (job или unit-of-work).
2. Описывается маппинг данных из Kafka в нужную таблицу.
3. Описывается фильтрация и преобразовывает данных из Kafka так, как пользователю удобно. Ну чтобы не заниматься этим при каждом запросе в БД.

То есть, во-первых, нужен вменяемый API, которым удобно пользоваться. Во-вторых, нужно описание маппинга полей сообщения из Kafka в поля Data-base-object (DBO). Ну и всякая фильтрация (например, отсечение удалённых), выбор определённых полей и некие операции над ними.

Например, мне нужно взять подразделения компании, перенести часть нужных мне полей, а, также, налету создать поле, в котором лежит полный путь до этого подразделения в дереве (например, "Бизнес-юнит 3/Департамент 2/Подразделение 1"). Представим себе, что в исходном сообщении эти данные есть, но в виде массива родительских подразделений. То есть нужно взять их названия, правильно отсортировать и соединить в строку.

Какой же интерфейс предоставить программистам, чтобы они могли это сделать? Правильно, формализованный JsonPath (RFC). Конечный пользователь тоже не пострадает, так как сможет, с помощью программистов, натыкать такое на UI.

Когда сервис будет вычитывать сообщение из Kafka, исходное сообщение будет преобразовано, размаплено по нужным полям DBO и помещено в базу. Маппинг, при создании job будет выглядеть примерно так.
{
"id": "$.id",
"1c_id": "$.1c.id",
"full_path": "join(sort($.parents, @.lvl), '/')",
"name": "$.name",
"manager_id": "$.manager.oauth.id",
"filters": [
"$.is_deleted == false",
"$.draft == false"
]
}

Но чтобы сделать этот маппинг, увы, нужно приложить усилия. Дело в том, что стандартная (с некоторых пор) библиотека для работы с json в .NET это System.Text.Json. А он не умеет выбирать узел по JsonPath. Опустим и то, что мало кто из библиотек умеет работать с функциями высшего порядка (см. full_path в примере), но это, со скрипом, можно сделать самому.

Основная задача - получение нужных узлов исходного сообщения в Kafka по выражению JsonPath. Для решения этой задачи можно найти несколько библиотек: непотопляемый Newtonsoft.Json, модный Hyperbee.Json, хмурый JsonCons.Net и популярный JsonPath.Net).

Так как сервис представляется весьма нагруженным, а поиск и преобразования по JsonPath - частыми, нужно выбрать именно ту библиотеку, которая работает быстро и, при этом, потребляет мало памяти. Результаты на скриншоте. Кажется, что Newtonsoft.Json или Hyperbee.Json - весьма неплохой выбор, по скорости и потреблению памяти.

Естественно, все эти библиотеки отличаются функционалом и возможностями расширения (например, в данном примере нужно добавлять свои функции к JsonPath для мутации данных). Тот же Newtonsoft.Json огромная и уважаемая библиотека. Однако, если нужно только парсить JsonPath, то выбор похож на очевидный.

Бенчмарк вот тут.

P.S.: Ложка дёгтя. Ребята из Hyperbee.Json, кажется, выложили на nuget библиотеку, которая скомпилирована в Debug. Кажется, это не повышает доверия к их библиотеке. Просто так запустить бенч с их поделием не получится - нужно скопировать их проект с github и положить рядом с банчмарком.

1.4k 0 14 9 19
Katalog
Kanal va guruhlar katalogi Kanallar to‘plamlari Kanallar qidiruvi Kanal/guruh qo‘shish
Reytinglar
Telegram-kanallar reytingi Telegram-guruhlar reytingi Postlar reytingi Brendlar va shaxslar reytingi
API
Statistika API'si Postlar qidiruvi API'si API Callback
Kanallarimiz
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
O‘qish
Академия TGStat Telegram tadqiqoti 2019 Telegram tadqiqoti 2021 Telegram tadqiqoti 2023
Kontaktlar
Справочный центр Qo‘llab-quvvatlash Email Vakansiyalar
Har xil narsalar
Foydalanuvchi shartnomasi Maxfiylik siyosati Ommaviy oferta
Botlarimiz
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot